In Davos prallen Technologieführer und Gewerkschaften über die Rolle der KI in der Zukunft der Arbeit aufeinander. Experten fordern, den Fokus darauf zu legen, menschliche Fähigkeiten zu erweitern statt Jobs zu ersetzen, um die gesellschaftliche Akzeptanz von KI zu sichern und ihre Vorteile zu teilen.

Cybersicherheitsexperten identifizieren die zehn größten KI-gesteuerten Bedrohungen für 2026, darunter fortschrittliche Malware, agentenbasierte KI-Angriffe und Prompt-Injection, was eine neue Ära der ausgefeilten Cyberkriegsführung signalisiert.

Top-Manager von Microsoft, Nvidia, Google DeepMind und anderen diskutieren in Davos die Zukunft der KI und konzentrieren sich dabei auf KI als Infrastruktur, Chip-Sicherheit und das entscheidende Rennen um die Kontrolle der Benutzeroberfläche.

Eine umfangreiche Studie zeigt, dass KI wie GPT-4 inzwischen den Durchschnittsmenschen in Kreativitätstests übertreffen kann, die kreativsten Menschen jedoch weiterhin einen deutlichen Vorsprung haben, was eine klare Grenze der aktuellen KI-Fähigkeiten aufzeigt.

Berichten zufolge will Apple im Februar eine überarbeitete Siri vorstellen, die von Googles Gemini-KI angetrieben wird — ein bedeutender Schritt in seiner KI-Strategie und Partnerschaft mit Google; eine stärker konversationsorientierte Version soll folgen.

Die Science Fiction and Fantasy Writers Association (SFWA) und die San Diego Comic‑Con haben strikte Verbote für KI‑generierte Inhalte bei Preisen und Kunstausstellungen eingeführt, was den wachsenden Widerstand innerhalb kreativer Gemeinschaften widerspiegelt.

Eine neue Gallup-Umfrage zeigt, dass die Gesamtakzeptanz von KI am Arbeitsplatz zwar stagniert, die häufige Nutzung jedoch zunimmt, insbesondere bei Führungskräften und in wissensbasierten Rollen. Die Daten heben eine wachsende Kluft bei der Integration von KI in der gesamten Belegschaft hervor.

Als Reaktion auf eine bundesweite KI-Arbeitsgruppe, die sie für zu industrieorientiert halten, haben Menschenrechtsgruppen in Kanada ihre eigene öffentliche Konsultation gestartet, um unterschiedliche Perspektiven zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI zu sammeln.

Das Silicon Valley pumpt Geld in den Traum der rekursiven Selbstverbesserung; das von ehemaligen Google-Forschern gegründete Startup Ricursive Intelligence erreichte eine Bewertung von 4 Milliarden US-Dollar, um eine KI zu entwickeln, die sich selbst verbessern kann.

Forscher der Stanford University haben SleepFM entwickelt, ein KI-Modell, das Daten aus einer einzigen Schlafnacht analysiert, um das zukünftige Risiko von mehr als 130 Krankheiten, darunter Krebs und Demenz, mit über 80% Genauigkeit vorherzusagen.

Formel E hat eine mehrjährige Partnerschaft mit Google Cloud angekündigt, das als Haupt-KI-Partner fungieren wird und die Gemini-Modelle nutzt, um Rennabläufe, Fan-Engagement und Nachhaltigkeitsbemühungen zu innovieren.

Eine Gallup-Umfrage unter 22.000 US-Arbeitnehmern zeigt, dass 12% KI täglich bei der Arbeit nutzen, 25% sie häufig verwenden. Der Technologiesektor führt mit einer Akzeptanzrate von 60%, wobei Bedenken hinsichtlich gefährdeter Arbeitnehmer bestehen.

Im Jahr 2026 verlagert sich der Fokus der Unternehmens-KI von der Suche nach dem einen „besten“ Modell hin zu einer strategischen Auswahl eines Portfolios von KI-Fähigkeiten, die mit spezifischen geschäftlichen Aufgaben, Risiken und gewünschten Ergebnissen übereinstimmen.

Deloitte schätzt, dass die Auslieferungen humanoider Roboter bis 2026 auf das Dreifache anwachsen und 15.000 Einheiten erreichen werden; die KI übernimmt langweilige, schmutzige und gefährliche Aufgaben und verändert die Rollen der Arbeitnehmer, statt Arbeitsplätze zu eliminieren.

OpenAI testet ein bedeutendes Upgrade der temporären Chat-Funktion von ChatGPT, das Personalisierung beibehält, gleichzeitig den Datenschutz sicherstellt und die Nutzung von Daten für das Modelltraining verhindert.

Die britische Regierung kündigt Pläne an, Daten von nationalen Einrichtungen wie dem Met Office und den National Archives zu lizenzieren, damit sie bei der Entwicklung von Systemen der künstlichen Intelligenz verwendet werden können.

Der Turing-Preisträger und ehemalige Meta-AI-Chef Yann LeCun argumentiert, dass die einseitige Fixierung der Techbranche auf große Sprachmodelle (LLMs) ein fehlerhafter Weg ist, der nicht zu echter allgemeiner künstlicher Intelligenz führen werde.

Samsung hat die finalen HBM4-Qualifikationstests bestanden und eine branchenführende Datenrate von 11,7 Gb/s erzielt. Die Massenproduktion für Nvidias Rubin AI-Beschleuniger beginnt im Februar, der Beschleuniger wird auf der GTC 2026 vorgestellt.

Expertinnen und Experten plädieren für eine Wende hin zu menschenzentrierter KI, die Systeme in den Mittelpunkt stellt, die menschliche Fähigkeiten ergänzen und ethische Überlegungen priorisieren, statt Aufgaben einfach nur zu automatisieren.

Unternehmensführer wechseln 2026 von der Auswahl eines einzelnen besten KI-Modells zu einem Portfolio‑Ansatz, der Fähigkeiten gezielt auf spezifische Aufgaben, Risiken und Geschäftsergebnisse abstimmt.