🚨 Sicherheitslücke bei OpenAI nach Hackerangriff enthüllt interne Diskussionen und führt zu großen Sicherheitsbedenken

Guten Morgen!

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Die heutige Künstliche Intelligenz ist vermutlich ebenso unausgereift wie das Internet in den frühen 2000er Jahren. Auch wenn ich zu jung bin, um diese Zeit tatsächlich erlebt zu haben, erscheint mir der Unterschied zur heutigen Mobile- und Cloud-First-Welt dennoch enorm. Manchmal frage ich mich daher, wie die Welt im Jahr 2045 wohl aussehen könnte. Was bedeutet es, wenn es für jeden Aspekt des Alltags und der Arbeitswelt hoch zuverlässige KI-Anwendungen gibt? Oft liegt der Fokus in der Debatte auf dem Verlust von Arbeitsplätzen, aber ich denke auch, dass zukünftige Generationen auf uns in den 2020er Jahren zurückblicken könnten, wie wir auf die Fabriken des späten 19. Jahrhunderts. Menschen der Zukunft könnten froh sein, von repetitiver Computerarbeit befreit worden zu sein.

Angesichts der Verhältnisse hierzulande ist es wahrscheinlich unrealistisch, die Bürokratie nachhaltig abzubauen. Doch vielleicht könnten fortschrittliche LLMs und Agents uns eines Tages das Gefühl vermitteln, dass Steuern und Genehmigungsverfahren nur wenige Klicks erfordern. Dies könnte die Menschen in den Mittelpunkt wahrhaftig kreativer Arbeit stellen. Was denken Sie?

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Inhalt dieses Briefings

• Neues KI-Modell: Runway AI stellt das Gen-3 Alpha AI Video Modell vor

• News: DeepMind bringt Durchbruch im KI-Training mit JEST, Amazon patentiert Methode zur effizienten Entfernung von KI-Trainingsdaten und Sicherheitslücke bei OpenAI nach Hackerangriff enthüllt interne Diskussionen und führt zu großen Sicherheitsbedenken

• Innovation: Autonome KI-Agenten als unsichtbare Helfer könnten unseren Alltag grundlegend verändern

• Deep Dive: Künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf den Arbeitsplatz 🧑🏼‍💻

• In aller Kürze: Perplexity erweitert seine 'Pro Search'-Funktion, ElevenLabs ermöglicht es, Texte von verstorbenen Schauspielern vorlesen zu lassen und Google Translate unterstützt jetzt 110 neue Sprachen dank des PaLM 2 Modells.

• Umfrage: Würden Sie es als hilfreich erachten, wenn KI-Workshops in Ihrem Unternehmen angeboten würden?

• YouTube: The Rise of the Exponential Organization 🚀

• Cartoon: Der große Shift 🤣 

Neues KI-Modell

Runway AI stellt das Gen-3 Alpha AI Video Modell vor

Zusammenfassung: Runway AI hat das Gen-3 Alpha AI Video Modell eingeführt, das nun allgemein verfügbar ist und bedeutende Fortschritte in Bezug auf Detailtreue, Konsistenz und Bewegungsdarstellung im Vergleich zu seinem Vorgänger, Gen-2, aufweist. Gen-3 Alpha stellt eine neue Dimension der hochauflösenden und steuerbaren Videogenerierung dar, trainiert auf einer umfangreichen multimodalen Infrastruktur. Nutzer haben beeindruckende Videos erstellt, die die Fähigkeiten des Modells demonstrieren, darunter atemberaubende visuelle Darstellungen aus Textbefehlen.

Details:

• Verbesserte Funktionen: Gen-3 Alpha bietet deutliche Verbesserungen in der Detailtreue und Konsistenz sowie bei der Bewegung von Charakteren und Kameraführung.

• Benutzererfahrungen: Nutzer auf der Plattform X haben vielfältige und kreative Videos mit Gen-3 Alpha erstellt. Beispiele umfassen eine visuelle Blumenkarussell und eindrucksvolle Sci-Fi-Filmproduktionen.

• Kreative Anwendungen: Nutzer demonstrierten die Fähigkeit des Modells, Kamerageschwindigkeiten mittels Textbefehlen zu steuern, und andere zeigten hyperrealistische Visuals und Lippen-Synchronisationsfähigkeiten.

• Vergleich mit anderen Modellen: Gen-3 Alpha wird positiv mit OpenAI's Sora verglichen und übertrifft es in einigen Aspekten.

• Verfügbarkeit: Das Modell ist im Rahmen eines Abonnements auf der RunwayML-Plattform verfügbar, wobei das Standard-Abo 12 USD pro Monat kostet und 63 Sekunden Generierungszeit pro Monat bietet.

Warum das wichtig ist: Die Einführung des Gen-3 Alpha Modells von Runway AI verdeutlicht das wachsende Potenzial von KI in der visuellen Kommunikation und Kreativität. Die Fähigkeit, qualitativ hochwertige, steuerbare Videos aus Textbefehlen zu erzeugen, eröffnet neue Möglichkeiten für die Erstellung von Inhalten in verschiedenen Branchen, von Filmproduktion bis hin zu Marketing. Trotz der beeindruckenden Funktionen könnten die Einschränkungen bei der Generierungszeit für intensive Nutzer eine Herausforderung darstellen.

News

DeepMind bringt Durchbruch im KI-Training mit JEST

Zusammenfassung: Google DeepMind hat eine neue Methode zur Beschleunigung des KI-Trainings vorgestellt, die den Ressourcen- und Zeitaufwand erheblich reduziert. Diese als Joint Example Selection Training (JEST) bezeichnete Methode nutzt multimodales kontrastives Lernen und könnte sowohl die Kosten als auch die Umweltbelastung der KI-Entwicklung deutlich senken.

Details:

• Effizienzsteigerung: JEST reduziert die Anzahl der Iterationen um das 13-fache und den Rechenaufwand um das 10-fache im Vergleich zu aktuellen Modellen.

• Energieverbrauch: Die AI-Industrie ist bekannt für ihren hohen Energieverbrauch, vergleichbar mit dem Energiebedarf des Kryptowährungs-Minings. Ansätze wie JEST könnten hier Abhilfe schaffen.

• Methodik: Anstatt einzelne Datenpunkte zu wählen, selektiert JEST ganze Batches von komplementären Daten, um die Lernfähigkeit des Modells zu maximieren.

• Vorgehensweise: Google verwendet vortrainierte Referenzmodelle, um den Auswahlprozess der Daten zu leiten und die Trainingsqualität zu optimieren.

• Leistung: Experimente zeigten signifikante Leistungsgewinne, z.B. beim Training mit dem WebLI-Datensatz, was die Effizienz und Geschwindigkeit des Trainings erhöhte.

• Datenqualität: JEST legt Wert auf die Qualität der Daten, was als "data quality bootstrapping" bezeichnet wird. Dies beschleunigt den Trainingsprozess durch die Auswahl gut kuratierter Sub-Batches.

Warum das wichtig ist: Die Einführung von JEST könnte die Effizienz der KI-Entwicklung erheblich verbessern, indem weniger Ressourcen benötigt werden, um leistungsfähigere Modelle zu erstellen. Dies hat nicht nur wirtschaftliche Vorteile, sondern könnte auch die Umweltbelastung durch den hohen Energieverbrauch der KI-Industrie reduzieren. Sollte sich die Methode in großem Maßstab als effektiv erweisen, könnte dies einen wichtigen Schritt in Richtung nachhaltiger und effizienter KI-Entwicklung darstellen.

News

Amazon patentiert Methode zur effizienten Entfernung von KI-Trainingsdaten

Zusammenfassung: Amazon möchte seine KI-Modelle so weiterentwickeln, dass sie in der Lage sind, "schlechte Angewohnheiten" abzulegen. Hierzu plant das Unternehmen die Patentierung einer Methode zur "Verlernung" von Trainingsdaten, um gezielt bestimmte Datenpunkte zu entfernen, ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen.

Details:

• Patent: Amazon hat einen Antrag auf Patentierung einer Methode zur „Verlernung“ von Trainingsdaten gestellt, die es ermöglicht, bestimmte Datenpunkte aus einem KI-Modell zu entfernen, ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen.

• Technologie: Die Technologie unterteilt Trainingsdatensätze in „Shards“ (Datensplitter) und „Slices“ (kleinere Untergruppen der Shards). Das Modell wird in „Wellen“ (Checkpoints) auf diesen Slices und Shards trainiert.

• Datenentfernung: Bei einem Antrag auf Datenentfernung identifiziert das System den relevanten Shard und Slice, entfernt die spezifischen Datenpunkte und trainiert das Modell ab einem Checkpoint vor dem betreffenden Slice neu.

• Effizienz: Diese Methode spart erheblich Zeit und Ressourcen im Vergleich zum vollständigen Neutrainieren des Modells und ermöglicht häufige Anpassungen bei Ungenauigkeiten oder Sicherheitsproblemen.

• Anwendungen: Neben der Verbesserung der KI in Verbraucherprodukten wie Alexa hat Amazon auch generative KI-Funktionen für Händler und Verkäufer eingeführt und in bedeutende KI-Startups investiert.

Warum das wichtig ist: Amazons Ansatz zur effizienteren "Verlernung" von KI-Trainingsdaten könnte Entwicklern, insbesondere kleineren Unternehmen mit begrenztem Budget, erheblich helfen. Diese Technologie ermöglicht es, Modelle schnell und ressourcenschonend an neue Anforderungen anzupassen, was besonders in Zeiten sich ändernder Datenschutzanforderungen und rasanter technischer Entwicklungen von großer Bedeutung ist. Zudem unterstreicht dies Amazons Bestreben, seine Führungsrolle im Bereich Cloud-Services und KI-Entwicklung zu festigen.

News

Sicherheitslücke bei OpenAI nach Hackerangriff enthüllt interne Diskussionen und führt zu großen Sicherheitsbedenken

Zusammenfassung: Ein Hackerangriff auf OpenAI Anfang letzten Jahres führte zur Enthüllung interner Diskussionen unter den Forschern und Mitarbeitern des Unternehmens, jedoch nicht zur Preisgabe des Codes hinter den Systemen von OpenAI. Diese Sicherheitslücke wirft Bedenken auf, dass auch andere, insbesondere ausländische Akteure, ähnliche Angriffe durchführen könnten.

Details:

• Vorfall: Im frühen Jahr 2023 verschaffte sich ein Hacker Zugang zu den internen Nachrichtensystemen von OpenAI und stahl Details über die Gestaltung der KI-Technologien des Unternehmens.

• Umfang des Angriffs: Der Hacker konnte interne Diskussionen auf einem Online-Forum einsehen, hatte jedoch keinen Zugriff auf die Systeme, in denen OpenAI seine KI entwickelt und speichert.

• Reaktion des Unternehmens: OpenAI informierte die Mitarbeiter und den Vorstand, verzichtete jedoch auf eine öffentliche Bekanntmachung oder die Benachrichtigung von Strafverfolgungsbehörden.

• Interne Reaktionen: Der Vorfall führte zu internen Auseinandersetzungen und Bedenken bezüglich der Sicherheitsmaßnahmen bei OpenAI, insbesondere in Bezug auf mögliche Bedrohungen durch ausländische Akteure wie China.

• Folgen: Ein Mitarbeiter, Leopold Aschenbrenner, der OpenAI in einem Memo kritisierte, wurde später entlassen. OpenAI gründete ein Sicherheitskomitee, um zukünftige Risiken zu adressieren.

Warum das wichtig ist: Der Vorfall verdeutlicht die Anfälligkeit selbst führender Technologieunternehmen für Hackerangriffe und die damit verbundenen Risiken für die Sicherheit von KI-Systemen. Obwohl die gestohlenen Informationen begrenzt waren, zeigt der Angriff, dass selbst interne Diskussionen wertvolle Einblicke bieten können, die von Konkurrenten oder feindlichen Staaten genutzt werden könnten. Die Einführung eines Sicherheitskomitees bei OpenAI ist ein Schritt zur Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen, aber der Vorfall unterstreicht die Notwendigkeit ständiger Wachsamkeit und proaktiver Sicherheitsstrategien in der schnelllebigen und sensiblen Welt der künstlichen Intelligenz.

Innovation

Autonome KI-Agenten als unsichtbare Helfer könnten unseren Alltag grundlegend verändern

Zusammenfassung: Ein Artikel im MIT Technology Review beschreibt die neuesten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz, insbesondere die Entwicklung sogenannter KI-Agenten. Diese können komplexe Aufgaben autonom durchführen und interagieren multimodal, das heißt, sie verarbeiten Sprache, Audio und Video. Große Technologieunternehmen investieren beträchtliche Mittel in die Entwicklung dieser Agenten, die künftig eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen sollen.

Details:

• Definition und Fähigkeiten: KI-Agenten sind Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen und in dynamischen Umgebungen agieren können. Sie können beispielsweise Urlaubsreisen planen, indem sie persönliche Vorlieben berücksichtigen, Flüge und Hotels buchen sowie Reisepläne erstellen.

• Multimodale Interaktionen: Diese Agenten können Text, Audio und Video verarbeiten. So könnte ein Agent beispielsweise durch Bildaufnahmen einer Umgebung mit dem Smartphone Fragen dazu beantworten.

• Anwendungen: Sie könnten als fortschrittliche Kundenservice-Bots fungieren, komplexe Anfragen aller Art bearbeiten und Prozesse autonom abwickeln. Auch in Videospielen oder in der Robotik finden sie Anwendung.

• Aktuelle Entwicklungen: Tech-Firmen wie Google und OpenAI treiben die Forschung voran. Google präsentierte den Agenten "Astra", der in Echtzeit visuelle und auditive Daten verarbeiten kann. OpenAIs neues Modell GPT-4o wird ebenfalls als KI-Agent betrachtet.

• Einschränkungen: Trotz großer Fortschritte gibt es noch viele offene Fragen. Die Systeme können komplexe Aufgaben oft nicht zuverlässig ausführen und haben Schwierigkeiten, lange Kontextinformationen zu behalten. Besonders in der Robotik fehlen noch ausreichend Trainingsdaten.

Warum das wichtig ist: Die Entwicklung von KI-Agenten könnte die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, grundlegend verändern. Während aktuelle Systeme wie ChatGPT bereits erste Schritte in diese Richtung darstellen, sind zukünftige Agenten in der Lage, noch umfangreichere und autonomere Aufgaben zu übernehmen. Dies könnte nicht nur den Alltag von Einzelpersonen erleichtern, sondern auch Geschäftsprozesse effizienter gestalten und neue Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Industrien schaffen. Trotz der aktuellen Herausforderungen zeigt die kontinuierliche Forschung und Entwicklung das immense Potenzial dieser Technologien.

Deep Dive Arbeitsmarkt

Künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf den Arbeitsplatz

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozesse stellt einen bedeutenden Wandel in der modernen Arbeitswelt dar. Eine OECD-Studie analysiert detailliert die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsplatz und zeigt sowohl Chancen als auch Herausforderungen auf. Diese Analyse beleuchtet verschiedene Aspekte, wie die Veränderung von Aufgaben, die Qualifikationsanforderungen und die Qualität der Arbeitsbedingungen.

Veränderung der Aufgaben

Ein zentraler Aspekt der Einführung von KI ist die Veränderung der Aufgabenbereiche. Die Fallstudien zeigen, dass KI-Technologien vor allem Routinetätigkeiten automatisieren und dadurch die Arbeitseffizienz steigern. Beispielsweise haben Fortschritte in der Bilderkennung und der maschinellen Sprachverarbeitung zu neuen Lösungen im Bereich der Qualitätssicherung und der Informationsabfrage geführt. Gleichzeitig ermöglicht KI auch die Automatisierung nichtroutinemäßiger Aufgaben, wie “Predictive Maintenance” in der Fertigungsindustrie. Dies führt dazu, dass sich die Aufgaben von Mitarbeitern zunehmend auf Tätigkeiten verlagern, in denen Menschen im Vergleich zur KI Vorteile haben, wie etwa soziale Interaktion und komplexe Entscheidungsprozesse​​.

Auswirkungen auf die Beschäftigungsniveaus

Die Einführung von KI hat bisher nur begrenzte Auswirkungen auf die Beschäftigungsniveaus. Die Studie zeigt, dass es trotz der Automatisierung durch KI selten zu direkten Entlassungen kommt. Stattdessen wird die Arbeit innerhalb der Unternehmen oft umorganisiert, und es gibt Hinweise darauf, dass das Beschäftigungswachstum verlangsamt ist. In den Fällen, in denen Arbeitsplätze durch KI ersetzt wurden, wurden die betroffenen Mitarbeiter häufig in andere Geschäftsbereiche versetzt oder der Personalabbau erfolgte durch natürliche Fluktuation, wie etwa durch Renteneintritte, ohne direkte Kündigungen​​.

Qualifikationsanforderungen und Schulungsbedarf

Die Implementierung von KI-Technologien erfordert in vielen Fällen höhere Qualifikationen und breitere Fähigkeiten. Die Fallstudien zeigen, dass die Einführung von KI oft mit einem erhöhten Bedarf an spezialisierten Fähigkeiten einhergeht, wie beispielsweise Datenanalyse und spezifischen KI-Kompetenzen. In einigen Fällen blieben die Qualifikationsanforderungen unverändert, insbesondere wenn die neuen Technologien lediglich bestehende Aufgaben ergänzten und die Fähigkeiten der Mitarbeiter verbesserten. Dies unterstreicht die Notwendigkeit von Weiterbildungs- und Umschulungsprogrammen, um sicherzustellen, dass die Belegschaft die erforderlichen Fähigkeiten zur Nutzung und Wartung von KI-Technologien erwirbt​​.

Verbesserung der Arbeitsbedingungen

Ein positiver Aspekt der KI-Integration ist die Verbesserung der Arbeitsbedingungen. Die Automatisierung monotone und gefährlicher Aufgaben durch KI führt zu einer Erhöhung der Arbeitssicherheit und zu einer Reduktion der körperlichen Belastung. Mitarbeiter berichteten von einer gesteigerten Arbeitszufriedenheit und Engagement, da sie mehr Zeit für interessantere und anspruchsvollere Aufgaben hatten. Allerdings wurde auch über eine erhöhte Arbeitsintensität und Stress durch höhere Leistungsanforderungen und die Notwendigkeit, neue Systeme zu erlernen, berichtet​​.

Fazit

Die Einführung von KI in den Arbeitsalltag bringt sowohl erhebliche Chancen als auch Herausforderungen mit sich. Während die Automatisierung von Routinetätigkeiten und die Verbesserung der Arbeitsbedingungen als positiv bewertet werden, stellen höhere Qualifikationsanforderungen und die potenzielle Verlangsamung des Beschäftigungswachstums Herausforderungen dar. Um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI-Technologie allen zugutekommen, sind umfassende Schulungs- und Weiterbildungsprogramme sowie eine sorgfältige Planung und Anpassung der Arbeitsprozesse erforderlich.

In aller Kürze

1. Perplexity: Perplexity hat neue Upgrades für seine 'Pro Search'-Funktion angekündigt, die die Fähigkeiten für komplexe Anfragen und mehrstufiges Denken erweitern. Die Integration von Wolfram Alpha verbessert zudem mathematische Berechnungen sowie die Codeausführung. Kostenlose Nutzer erhalten alle vier Stunden fünf Pro Searches, während Abonnenten des $20/Monat-Plans täglich 600 erhalten. Das Upgrade erfolgt vor dem Hintergrund einer Kontroverse über Perplexitys Daten-Scraping- und Attributionspraktiken.

2. ElevenLabs: ElevenLabs hat sich mit den Nachfahren von Judy Garland, James Dean, Burt Reynolds und Sir Laurence Olivier zusammengeschlossen, um deren Stimmen in seiner Reader App verfügbar zu machen. Nutzer können digitale Texte wie Artikel, PDFs und E-Books von diesen Schauspielern vorlesen lassen. Liza Minnelli, Tochter von Judy Garland, ist begeistert, dass die Stimme ihrer Mutter Millionen zugänglich gemacht wird. Die App nutzt KI, um Texte in fesselnde Audio-Dateien zu verwandeln. Dustin Blank von ElevenLabs betonte die Bedeutung dieser Stimmen für die App.

3. Google: Google hat die größte Erweiterung von Google Translate angekündigt, mit Unterstützung für 110 neue Sprachen durch das PaLM 2 Modell. Die neuen Sprachen repräsentieren über 614 Millionen Sprecher, etwa 8 % der Weltbevölkerung. Das PaLM 2 Modell war der Hauptfaktor hinter der Erweiterung und erleichterte Übersetzungen für eng verwandte Sprachen. Die Erweiterung umfasst auch Sprachen ohne derzeitige Muttersprachler und zeigt, wie KI-Modelle 'verlorene' Dialekte bewahren können. Die Ergänzungen sind Teil der '1,000 Languages Initiative' von Google, die darauf abzielt, KI zu entwickeln, die alle weltweit gesprochenen Sprachen unterstützt.

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The Rise of the Exponential Organization: Wie Unternehmen von exponentiellen Technologien profitieren können

Exponentielle Technologien wie KI, Cloud-Computing und 5G haben viele Bereiche revolutioniert und das Potenzial, ganze Industrien umzuwandeln. Aber können auch Unternehmen selbst exponentiell wachsen? Die Antwort ist ein klares Ja. Einige Firmen mit nur wenigen Ingenieuren übertreffen riesige Konzerne – Instagram hatte zum Beispiel nur 13 Mitarbeiter, als es 2012 für eine Milliarde Dollar verkauft wurde.

Peter Diamandis und Saleem Ismail, Autoren des Buches „Exponential Organizations“, erläutern, wie Unternehmen exponentiell werden können. Eine exponentielle Organisation liefert in der Regel 10-mal bessere, schnellere und kostengünstigere Ergebnisse als ihre traditionellen Konkurrenten. Ein Schlüsselelement dabei ist der Massive Transformative Purpose (MTP), eine große, transformative Vision, die das Unternehmen antreibt und die besten Talente anzieht. Beispiele wie TED, das von einer Konferenz zu einer globalen Marke gewachsen ist, zeigen die Wirksamkeit eines klaren MTPs.

Die Autoren betonen, dass Unternehmen, die exponentiell wachsen wollen, flexible und skalierbare Strukturen benötigen. Dies umfasst die Nutzung externer Ressourcen wie Staff on Demand, Algorithmen und Community-Engagement. Auch die interne Organisation muss angepasst werden, durch dezentrale Entscheidungsprozesse, Echtzeit-Dashboards und eine Kultur der kontinuierlichen Experimente. Große Konzerne haben oft Schwierigkeiten, solche Veränderungen umzusetzen, da sie gegen etablierte Strukturen und Denkmuster ankämpfen müssen. Erfolgreiche Beispiele wie Apple zeigen jedoch, dass es möglich ist, durch externe Teams und Innovationslabore disruptiv zu bleiben.

In Zeiten von technologischen Umbrüchen und wirtschaftlichen Unsicherheiten ist es wichtiger denn je, als Unternehmen flexibel zu sein und neue Technologien wie KI zu integrieren. Unternehmen müssen lernen, wie sie ihre Strukturen und Prozesse transformieren können, um die Vorteile dieser exponentiellen Technologien voll auszuschöpfen. Dabei sind eine klare Vision, Experimentierfreude und eine adaptive Organisationsstruktur entscheidend, um in der schnelllebigen digitalen Welt zu bestehen.

Cartoon

Und nächste Woche…

...werden wir uns die hitzige Debatte rund um das Thema "Skalierung von KI-Systemen" anschauen. Die Meinungen sind geteilt – Enthusiasten glauben an exponentielle Fortschritte durch größere Modelle, während Skeptiker auf Datenengpässe und hohe Rechenanforderungen hinweisen.

Einige sind überzeugt, dass durch kontinuierliche Skalierung leistungsstarke AGI-Systeme in naher Zukunft möglich sind, die kognitive Arbeit automatisieren und den Fortschritt stark beschleunigen werden. Andere bezweifeln dies und sehen ohne Durchbrüche in Daten- und Algorithmuseffizienz noch einen langen Weg.

Nächste Woche werden wir tief in die Debatte eintauchen und untersuchen, ob aktuelle Fortschritte in der Skalierung ausreichen, um eine allgemeine Künstliche Intelligenz (AGI) zu erreichen, oder ob neue Technologien notwendig sind, um die Herausforderungen zu bewältigen.

Wir freuen uns, dass Sie das KI-Briefing regelmäßig lesen. Falls Sie Vorschläge haben, wie wir es noch wertvoller für Sie machen können, spezifische Themenwünsche haben, zögern Sie nicht, auf diese E-Mail zu antworten. Bis zum nächsten mal mit vielen neuen spannenden Insights.