AI Highlights — das Gesamtbild — Tagesnachrichten vom 2026-10-25 (So)

Generali in Deutschland soll Berichten zufolge bis 2030 800 Stellen streichen und das Geschäft um KI herum neu ausrichten. IT-Führungskräfte des US-Landwirtschaftsministeriums sagen, die menschliche Aufsicht über KI sei wegen Personalabgängen schwer aufrechtzuerhalten. Der KI-Einsatz weitet sich auf Beschäftigung, Finanzen und Anwendungen im Bereich psychische Gesundheit aus. Der Unterschied zwischen der Entscheidung, die Einführung voranzutreiben, und der, sie zu verschieben, liegt weniger in der Größe des Effekts als darin, ob die Aufsicht und Unterstützung durch Menschen aufrechterhalten werden kann. Dieser Halbtagesartikel lässt sich lesen, um zu prüfen, ob diese Bedingungen in den Bereichen Beschäftigung, Finanzmärkte, emotionale Unterstützung, Sicherheitsüberwachung und bildgebende Diagnostik erfüllt sind.

Der Personalabbau schreitet voran, und die Führungskräfte können nicht mithalten

Generali in Deutschland soll Berichten zufolge bis 2030 800 Stellen streichen und das Geschäft um KI herum neu ausrichten (Menafn). In den USA haben Sorgen vor Massenentlassungen durch KI den Kongress dazu veranlasst, Wege zur Unterstützung von Arbeitnehmern zu prüfen (The New York Times). Die Entlassungswelle spielt sowohl in der Unternehmensplanung als auch auf der politischen Agenda eine Rolle. Andererseits zeigen die Zahlen nicht alle in dieselbe Richtung. Laut einer Umfrage der U.S. Chamber of Commerce berichten viele kleine und mittlere Unternehmen in Oklahoma von mehr Beschäftigung durch die Einführung von KI (KSWO 7News). Selbst wenn dieselbe KI eingesetzt wird, unterscheidet sich die Art des Einsatzes zwischen den Umstrukturierungsplänen großer Unternehmen und dem Arbeitsalltag kleiner und mittlerer Unternehmen. Es ist gefährlich, das eine oder das andere Beispiel auf das eigene Unternehmen zu übertragen und dabei dessen Größe und Branche zu ignorieren.

Wenn Stellen abgebaut werden, geht es weniger um die Anzahl der Personen als darum, was die verbleibenden Personen leisten können. Ein IT-Verantwortlicher des US-Landwirtschaftsministeriums sagte, die „menschliche Aufsicht“ über KI sei aufgrund von Personalkürzungen schwer aufrechtzuerhalten (FedScoop). Es wurde darauf hingewiesen, dass selbst wenn KI unter der Annahme eingeführt wird, dass Menschen für die Prüfung der KI-Ausgaben und die Vermeidung von Fehlern verantwortlich sind, diese Annahme zusammenbricht, wenn die Zahl der für diese Aufgabe zuständigen Personen verringert wird. Aus dieser Sicht muss die Entscheidung, die Wirtschaftlichkeit einer Einführung allein anhand der Zahl der einsparbaren Stellen zu schätzen, überdacht werden.

Die Internationale Arbeitsorganisation (ILO) richtet ihr Augenmerk ebenfalls auf die Rechte der Beschäftigten und fragt, wer mitzureden hat, wenn KI Arbeitsplätze steuert (Devdiscourse). Die Frage lautet hier, ob es ein System gibt, in dem Beschäftigte ihre Meinung äußern können, wenn KI Entscheidungen über Einsatz und Beurteilung trifft. Die Sicherstellung von Aufsichtspersonal und die Einräumung einer Stimme für die Beschäftigten mögen als getrennte Themen erscheinen, doch beide betreffen dieselbe Frage: ob Menschen weiterhin an KI-Entscheidungen beteiligt bleiben können.

Ein Beispiel dafür ist Irland, wo FIT und Intel zusammenarbeiteten, um die KI-Kompetenzen von Beschäftigten zu verbessern (Silicon Republic). Weiterqualifizierung wird sowohl für diejenigen nötig sein, die den Job wechseln, als auch für diejenigen, die in Führungsrollen wechseln. Allerdings garantiert das Bestehen von Bündnissen allein nicht, dass die Schulungen mit dem Tempo des Stellenabbaus Schritt halten können. Was kommt zuerst: die Entscheidung, die Zahl der Beschäftigten zu verringern, oder die Vorbereitungen zur Unterstützung derjenigen, die bleiben oder gehen? Die Reihenfolge, in der sie eingeführt werden, wird darüber entscheiden, ob man die Einführung beschleunigt oder verschiebt. Diese Frage taucht in derselben Form auch im finanziellen und psychologischen Bereich außerhalb der Beschäftigung auf.

Überreaktion und Druck, die sich im Geldmarkt und bei den Banken widerspiegeln

Aktuelle Wirtschaftsindikatoren deuten darauf hin, dass KI-bezogene Investitionen und der Handel vorsichtig beurteilt werden. Laut einer von www.christophe-barraud.com zusammengestellten Übersicht steht der globale KI-bezogene Handel unter Druck. Japans Inflationsrate lag über dem Ziel der Bank of Japan, während der Einkaufsmanagerindex (PMI) der Eurozone hinter den Erwartungen zurückblieb. Auf der Finanzseite gibt es Befürchtungen, dass KI-Agenten die Bankeinlagen durcheinanderbringen, und CNBC berichtet, dass dies eine Überreaktion der Wall Street sein könnte. Da Preise, Geschäftsklima und Einlagen gleichzeitig diskutiert werden, müssen Unternehmen, die KI einführen, nicht nur die erwarteten Effekte berücksichtigen, sondern auch das äußere Umfeld, etwa Finanzierung und Kundenbewegungen. Ein entscheidender Faktor dafür, ob man mit der Einführung vorprescht oder nicht, ist, ob die Befürchtungen über die Realität hinaus aufgebläht sind.

Andererseits sind die Transaktionen im Bereich pharmazeutischer und medizinischer Daten nicht abgerissen. Laut tokenpost.com haben Tempus AI und Pathos AI einen Vertrag über neuronale Daten im Wert von bis zu 55 Millionen $ unterzeichnet. marketscreener.com berichtet, dass Tempus AI mit Bristol-Myers Squibb eine mehrjährige Vereinbarung zur Lizenzierung multimodaler Onkologiedaten geschlossen hat. Laut Indian Pharma Post wird Tricog Health seine globale Präsenz gemeinsam mit Sanofi und OMRON Healthcare ausbauen, um vom Elektrokardiogramm (EKG) zu KI-gestützter Versorgung überzugehen. Es gibt Verträge mit klar benannten Beträgen und Laufzeiten, und zu den Vertragsparteien zählen große Pharmaunternehmen und Medizintechnikunternehmen.

Diese beiden Entwicklungen zeigen, dass selbst bei derselben KI die Grundlagen für Entscheidungen je nach Bereich unterschiedlich sind. An den Finanzmärkten schlagen sich Bedenken zuerst in Preisen und Einschätzungen nieder, und erst später stellt sich die Frage, ob die Reaktion der Wall Street übertrieben war. Bei Datentransaktionen werden die Bedingungen in bestimmten Bereichen wie Neurologie, Onkologie und Elektrokardiographie im Voraus in Form von Verträgen festgelegt. Was sich aus den aktuellen Materialien jedoch ableiten lässt, sind der Vertragsabschluss und die Ausweitung des Einsatzes; wie die Überprüfung und die Unterstützung durch Menschen nach der Einführung funktionieren werden, geht allein aus diesen Berichten nicht hervor.

Wenn es einen Bereich gibt, in dem Transaktionen auch bei Marktschwankungen weiterlaufen können, dann hängt die Entscheidung zur Einführung weniger von der Stärke der Wirtschaft ab als davon, ob Menschen die Ergebnisse vor Ort weiterhin überprüfen können. Im nächsten Abschnitt betrachten wir den Bereich der Psyche, um zu sehen, ob diese Überprüfung und Unterstützung tatsächlich aufrechterhalten wird.

Immer mehr Menschen suchen emotionale Unterstützung bei KI

Junge Menschen beginnen, KI zur Unterstützung ihrer psychischen Gesundheit zu nutzen, berichtet Fast Company. Fox News erörterte, warum sich mehr Menschen zu Metas KI Muse hingezogen fühlen. Unterdessen berichtet The Independent, dass ein Psychiater auf die Gefahren hingewiesen hat, KI um Rat zur psychischen Gesundheit zu fragen. Stellt man diese drei Fälle nebeneinander, so schreiten die Ausbreitung der Nutzung und die Warnungen von Fachleuten vor den Gefahren gleichzeitig voran. Wenn Leserinnen und Leser über die Produkte eines Unternehmens und deren Nutzung zu Hause entscheiden, reicht es nicht aus, sich bei der Einführung auf das Wachstum der Nutzerzahlen zu stützen. Zunächst muss geklärt werden, dass die Nutzung zur Einholung von Ratschlägen von Psychiatern als problematisch angesehen wird.

Die Social Market Foundation erklärt, dass KI, die menschliche Empathie und Intimität nachahmt, sowohl Chancen als auch Kosten mit sich bringt. Mechanismen, die Empathie nachahmen, bieten denjenigen, die jemanden zum Reden suchen, einfache Möglichkeiten. Andererseits wird die Ansicht vertreten, dass mit der Nachahmung Kosten verbunden sind und dass diejenigen, die sie einführen, diese auch tragen müssen. Die Entscheidung lautet hier, ob man auf Grundlage der Chance expandiert oder den Umfang auf Grundlage der Kosten einschränkt.

Diese Frage beschränkt sich nicht auf medizinische oder Beratungssituationen. CBS News berichtet, was ein religiöser Führer aus Minnesota zu den Auswirkungen sagt, die KI auf die Religion haben wird. Die Boston University kündigt in der 808 Gallery eine neue Ausstellung an, die die unvollkommene Schönheit von Drucken im Zeitalter der KI erkundet. Selbst in zwei so verschiedenen Bereichen wie Religion und Druckgrafik zwingt uns das Aufkommen der KI dazu, neu zu überdenken, was es bedeutet, Mensch zu sein.

Je weiter sich die Tendenz verbreitet, sich bei emotionaler Unterstützung auf KI zu verlassen, desto mehr macht das Ausmaß, in dem Menschen diese Unterstützung beaufsichtigen können, den Unterschied zwischen der Entscheidung, ihre Einführung zu überstürzen, und der Entscheidung, darauf zu verzichten.

Wo die Grenze bei Sicherheitslücken und Bewusstsein/Kooperation zu ziehen ist

Externes Audit deckt erhebliche Lücken in der Sicherheitsaufsicht von OpenAI auf (the-decoder.com). Das bedeutet, dass ein externes Audit einen Mangel entdeckt hat, der bei internen Prüfungen nicht sichtbar war. Für Unternehmen, die KI einsetzen, ist es etwas anderes, ob ein Anbieter erklärt, eine Sicherheitsüberwachung durchzuführen, oder ob ein Dritter die Ergebnisse bestätigt. Wenn Sie entscheiden, ob Sie die Einführung vorantreiben oder verschieben, haben Sie nun eine Grundlage, nicht nur die Angaben des Anbieters zu prüfen, sondern auch, ob ein externes Audit vorliegt und was die Ergebnisse besagen.

Zeitgleich mit der Meldung dieser Lücke gab es drei Diskussionen darüber, wo die Grenze zu ziehen ist. Die erste betrifft das Bewusstsein von KI. National Review, das einen in Nature erschienenen Essay über KI-Bewusstsein vorstellte, argumentierte gegen die Gewährung von Rechten für Maschinen. Die Diskussion darüber, ob etwas Bewusstsein hat oder nicht, und die Entscheidung, ob ihm Rechte zugestanden werden sollen oder nicht, lassen sich als getrennte Fragen behandeln. Aus Sicht der Betreiber gilt: Egal, wie die Debatte über das Bewusstsein verläuft, ob Menschen weiterhin für die Ausgaben der KI verantwortlich bleiben sollen, ist eine Frage, die das Unternehmen selbst entscheiden muss.

Das Zweite ist die Zusammenarbeit zwischen Ländern. Das Bulletin of the Atomic Scientists argumentierte, dass nukleare Sicherheit ein Ansatzpunkt für eine KI-Zusammenarbeit zwischen den USA und China sein könnte. Die Idee ist, dass es, auch wenn die beiden Länder im Streit liegen, leichter wäre, ein Forum für Gespräche zu schaffen, wenn ein gemeinsames Interesse an nuklearer Kontrolle besteht. Das Dritte ist die Regulierung im Gesundheitswesen. Laut Radiology Business hat die Fachgesellschaft für Radiologie eine Stellungnahme abgegeben, während die FDA Schritte zur Regulierung generativer KI unternimmt. Eine Gruppe von Experten, die in der klinischen Praxis mit bildgebender Diagnostik befasst ist, hat direkten Einfluss auf die Gestaltung von Regulierungsvorschlägen. Für Unternehmen ist es eine Voraussetzung für die Planung der Einführung, den Stellungnahmen der Fachgesellschaften und Branchenverbände ihres Bereichs bereits zu folgen, bevor der Inhalt der Vorschriften endgültig feststeht.

Wenn wir die Prüfergebnisse von OpenAI, die Diskussionen über Bewusstsein und Rechte, die Zusammenarbeit zwischen den USA und China sowie die akademischen Stellungnahmen zur FDA betrachten, zeigt sich, dass die Akteure, die Grenzen ziehen, in Unternehmen, Kommentatoren, Staaten und Fachorganisationen aufgeteilt sind. Die Frage, wer die gezogenen Grenzen überprüfen wird, bleibt unbeantwortet. Im nächsten Abschnitt betrachten wir, inwieweit ein System vorhanden ist, um solche Überprüfungen durchzuführen.

Ausweitung der Validierung von Bilddiagnosemodellen

Bei Brustkrebs wurde ein Modell vorgestellt, das Radiomics aus mehrphasigen dynamischen kontrastmittelverstärkten MRT-Aufnahmen des Tumors und des peritumoralen Gewebes mit konventionellen Merkmalen kombiniert, um die Menge der tumorinfiltrierenden Lymphozyten präoperativ vorherzusagen (BMC Medical Imaging). Bei Endometriumkarzinom wurde eine präoperative Risikostratifizierung untersucht, die Radiomics aus multiparametrischer MRT mit Deep Learning kombiniert (Frontiers in Oncology). Bei der Leber wurde eine Studie veröffentlicht, die das hepatozelluläre Karzinom nichtinvasiv vom massenbildenden intrahepatischen Cholangiokarzinom unterscheiden soll, indem ein Deep-Learning-Modell der dynamischen kontrastmittelverstärkten MRT mit einem klinischen Modell kombiniert wird (Frontiers in Oncology). Alle drei zielen darauf ab, die verfügbare Informationsmenge für eine Entscheidung vor einer Operation oder Biopsie zu erhöhen. Wer die Einführung eines Modells erwägt, muss zunächst nicht nur über die Genauigkeitswerte entscheiden, sondern auch darüber, in welcher Phase der medizinischen Behandlung das Modell eingesetzt werden soll.

Berichte, die CT- und pathologische Bilder nutzen, setzen sich ebenfalls fort. Ein Transformer-basiertes Modell wurde zur Vorhersage der Prognose von neuroendokrinem Lungenkrebs eingesetzt. Die Studie ist eine retrospektive Kohortenstudie an zwei Zentren (Frontiers in Oncology). Beim Lymphknotenbefall des Magenfrühkarzinoms wurde das präoperative Risiko mithilfe eines multimodalen Transformers anhand von Whole-Slide-Images endoskopischer Biopsien bewertet (Annals of Biomedical Engineering). Beim muskelinvasiven Harnblasenkrebs wurde ein interpretierbares, auf kontrastmittelverstärkter CT basierendes Cross-Attention-Transformer-Modell zur Vorhersage des progressionsfreien Überlebens verwendet. Dies wird als multizentrische Studie dargestellt (Abdominal Radiology). Dazu gehören retrospektive Designs und Berichte, die auf zwei Einrichtungen beschränkt sind. Ob es im medizinischen Alltag unverändert eingesetzt werden kann, muss durch eine gesonderte Validierung bestätigt werden. Andererseits hängt das Aufkommen von Designs, die die Interpretierbarkeit fördern, direkt mit der Aufsichtsfrage zusammen, ob Ärzte die Ausgaben des Modells überprüfen können.

Die Anwendungen von Bild-KI weiten sich über die Medizin hinaus aus. Eine Studie, die ein CNN-Modell zur Klassifizierung auffälliger MRT-Gehirnbilder von Hunden einsetzt, wurde in Scientific Reports veröffentlicht. Es gibt eine Studie, die überwachte und unüberwachte Methoden zur Extraktion von Hirntumoren aus MRT-Bildern vergleicht (Romanian Reports in Physics). In einem Bereich, der näher an der Landwirtschaft liegt, wurde ein leichtgewichtiger KI-Prototyp, der mit einer einzigen Kamera schlechte Äpfel erkennt und aussortiert, in einem Online-Sortierprozess getestet (Bioengineer.org). Dieselbe Bildanalysetechnologie wird für die Diagnose beim Menschen, die Diagnose bei Tieren und die Sortierung von Obst verwendet. Daher muss für jede Anwendung gesondert entschieden werden, wie viel des Prozesses den Maschinen überlassen und was von Menschen überprüft werden sollte.

Je mehr Überprüfungen durchgeführt werden, desto stärker entscheidet nicht die Genauigkeit selbst über Erfolg oder Misserfolg der Umsetzung, sondern wer die Ausgaben weiterhin prüfen kann und wie.

Was alle Abschnitte gemeinsam haben: Gemessen an der Geschwindigkeit, mit der KI eingeführt und genutzt wird, lässt sich leicht prüfen, ob menschliche Aufsicht und Unterstützung später aufrechterhalten werden können. Angesichts fortschreitender Stellenstreichungen stellte sich die Frage, welche Verantwortung die verbleibenden Beschäftigten übernehmen können. Am Kapitalmarkt ist es notwendig geworden, zu beurteilen, ob die Befürchtungen die Realität übersteigen. Bei der emotionalen Unterstützung nahm die Nutzung zu, und Fachleute wiesen darauf hin, dass dies gleichzeitig voranschritt. Die Sicherheitsüberwachung erforderte eine Bestätigung durch Dritte, und bei der Bilddiagnostik musste entschieden werden, in welcher Behandlungsphase sie eingesetzt werden soll. Ob man die Einführung vorantreibt oder verschiebt, lässt sich nicht nur anhand des Ausmaßes der erwarteten Effekte beurteilen, sondern auch daran, ob vor der Einführung ein System für Aufsicht und Unterstützung etabliert wurde.

Q1: Haben Sie mit der aktuellen Personalstärke genügend Personal und Zeit, um die Ergebnisse von an die KI übertragenen Arbeiten auch nach der Einführung weiter zu überprüfen? Q2: Beziehen Sie externe Bestätigungsergebnisse und Expertenkommentare als Bedingungen für die Genehmigung des KI-Einsatzes ein, statt sich allein auf die Erklärung des Anbieters zu verlassen? Q3: Werden die erwarteten Effekte der Einführung von KI mit den Kosten und dem Personal verglichen, die erforderlich sind, um die menschliche Aufsicht und Unterstützung aufrechtzuerhalten, und zwar im selben Entscheidungsgremium?

Zum Schluss drei Fragen

- Reicht die derzeitige Anzahl an Personen aus und steht ausreichend Zeit zur Verfügung, um die Ergebnisse der an die KI übertragenen Arbeit auch nach der Einführung weiter zu überprüfen? F2: Werden externe Bestätigungsergebnisse und Expertenkommentare als Bedingungen für die Genehmigung des KI-Einsatzes einbezogen, anstatt sich allein auf die Erklärung des Anbieters zu verlassen? F3: Werden die erwarteten Effekte der Einführung von KI mit den Kosten und dem Personal verglichen, die erforderlich sind, um menschliche Aufsicht und Unterstützung im selben Beurteilungsgremium aufrechtzuerhalten? - Werden externe Bestätigungsergebnisse und Expertenkommentare als Bedingungen für die Genehmigung des KI-Einsatzes einbezogen, anstatt sich allein auf die Erklärung des Anbieters zu verlassen? F3: Werden die erwarteten Effekte der Einführung von KI mit den Kosten und dem Personal verglichen, die erforderlich sind, um menschliche Aufsicht und Unterstützung im selben Beurteilungsgremium aufrechtzuerhalten? - Werden die erwarteten Effekte der Einführung von KI mit den Kosten und dem Personal verglichen, die erforderlich sind, um menschliche Aufsicht und Unterstützung im selben Beurteilungsgremium aufrechtzuerhalten?