Künstliche Intelligenz

Trends & Entwicklungen

Generative AI, Chatbots, KI Assistenten, Artificial General Intelligence, neue Anwendungen und Large Language Models prägen den aktuellen Innovationsschub.

Künstliche Intelligenz | Von ChatGPT bis Generative KI

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant von einer Zukunftstechnologie zum produktiven Werkzeug der Industrie. Ob Automatisierung, Robotik, Qualitätssicherung oder Engineering: Moderne KI-Verfahren, Generative AI und Large Language Models verändern Prozesse, Rollen und Geschäftsmodelle nachhaltig. Wir bieten Ihnen hier einen strukturierten Überblick über Technologien, Anwendungen, aktuelle Entwicklungen und Trends – mit klarem Fokus auf den industriellen Einsatz und die Praxisrelevanz.

Künstliche Intelligenz 2026 – Das Wichtigste in Kürze

2025 ist KI in der Breite angekommen: Mit GPT-5 und aktuellen Weiterentwicklungen wie GPT-5.2 haben sich große Sprachmodelle (LLMs) von reinen Chat-Systemen zu multimodalen, deutlich robusteren Assistenz- und Agentenplattformen entwickelt, die Aufgaben kettenfähig ausführen und sich besser in Tools und Workflows integrieren lassen.

Parallel hat sich die LLM-Landschaft ausdifferenziert: Neben „Generalisten“ gewinnen domänenspezifische Modelle, Retrieval-Ansätze (RAG) und On-Prem/Edge-Deployments an Bedeutung, weil Unternehmen Datenhoheit, Latenz und Kosten besser steuern müssen. In der Industrie verschiebt sich der Fokus dadurch von Experimenten zu produktiven Anwendungen wie Wissensassistenz in Instandhaltung und Engineering, smarter Dokumentation, Qualitäts- und Prozessunterstützung sowie schnellerer Software-/PLC-Entwicklung; Treiber sind messbarer ROI und Standardisierung der Datenflüsse.

Zukunftstrends sind vor allem Agenten (mehr Autonomie), Industrialisierung von GenAI (Governance, Monitoring, Security), Compliance durch den EU-AI-Act (u. a. Zeitplan/Obligationen) und die stärkere Kopplung von KI mit OT-Systemen über Edge/IIoT – bei gleichzeitig steigendem Bedarf an verlässlichen, auditierbaren Ergebnissen.

Neuheiten und Innovationen

Nachfolgende Innovationen zeigen den Stand der Entwicklung:

Jumo präsentiert KI-Lösungen für Umwelt und Industrie

30.06.2026 | Auf dem Hessentag 2026 in Fulda präsentierte Jumo drei Anwendungen, die künstliche Intelligenz mit industrieller Sensorik und digitaler Messwertverarbeitung verbinden. Die Exponate reicht …

Geschicktere Roboterhand auf Basis physischer KI

18.06.2026 | ABB Robotics und Psyonic untersuchen, wie sich die Geschicklichkeit von Robotern durch menschlich erzeugte Bewegungs- und Kontaktdaten verbessern lässt. Dafür wird die Psyonic Ability Han …

Eplan Copilot erschließt Engineering-Wissen per KI

17.06.2026 | Mit dem Eplan Copilot führt Eplan eine KI-gestützte Assistenz für die Eplan Software für Elektroplanung ein. Der Copilot soll Anwender im Engineering-Alltag dabei unterstützen, schneller …

KI-Agenten ziehen in 3Dexperience Plattform ein

11.06.2026 | Dassault Systèmes erweitert die 3Dexperience Plattform um sogenannte Virtual Companions. Die KI-gestützten Experten sollen Anwender in industriellen Entwicklungs-, Simulations- und Validi …

Endress+Hauser erweitert Vertriebspräsenz in den USA

13.07.2026 | Endress+Hauser hat im Juni 2026 zwei neue Vertriebsgebäude in Greenwood, Indiana, und Edgmont, Pennsylvania, eröffnet. Die Standorte sollen die Kundennähe stärken und die Zusammenarbeit m …

Autodesk Fusion vernetzt CAD, CAM & KI für die Fertigung

28.05.2026 | Autodesk stellte zur Hannover Messe 2026 neue Ansätze für durchgängige Entwicklungs- und Fertigungsprozesse vor. Im Mittelpunkt standen die Design & Make Platform, die Branchen-Cloud Auto …

KI erkennt Risse beim Lochaufweitungsversuch in Echtzeit

26.05.2026 | Zwick Roell erweitert den Lochaufweitungsversuch nach ISO 16630 um eine KI-gestützte Risserkennung. Die neue Funktion automatisiert die Erkennung des ersten durchgehenden Risses in der Bl …

Neura Robotics baut weltweit führende Physical-AI-Plattform auf

11.06.2026 | Neura Robotics hat eine Series-C-Finanzierung mit einem Volumen von bis zu 1,4 Milliarden US-Dollar bekannt gegeben. Mit dem Kapital will das Unternehmen aus Metzingen den Aufbau seiner P …

KI von A bis V

Sie ist nicht mehr aus unser aller Leben wegzudenken. Doch welche Bedeutung hat die KI für die Industrie. Hier sind ein paar Basisthemen:

Artificial Intelligence | Mit KI in die Zukunft

Die Künstliche Intelligenz (KI) wird unser Leben in einer Weise verändern, die wir nie für möglich gehalten hätten. Neuronale Netze spielen dabei eine entscheidene Rolle in den KI-Entwicklungen. Es scheint, als gäbe es fast jeden Tag neue Durchbrüche und Entwicklungen…

Edge-KI-Sensorik | Für Industrie, Medtech und Umwelt

16.06.2025 | Ein neues interdisziplinäres Forschungsprojekt mehrerer Brandenburger Forschungseinrichtungen entwickelt Technologien, um Künstliche Intelligenz direkt an den Rändern von IT-Infrastrukturen – den sogenannten Edges – effizienter nutzbar zu machen. Ziel ist es, intelligente Sensorik zu schaffen, die direkt am Ort…

Generative KI | Drei Einstiegsszenarien

22.01.2024 | Die digitale Landschaft wandelt sich unaufhörlich und an der Spitze dieser Digitalen Transformation steht die Generative KI. In diesem Artikel vom Start-up Schopf Meta Consult beschreibt der Gründer Peter Schopf die Entstehung und Bedeutung von Generativer Künstlicher Intelligenz…

KI Assistent & KI Agent | AI Helfer für die Industrie

30.05.2025 | In der aktuellen Diskussion um Künstliche Intelligenz im Unternehmenskontext überschlagen sich die Begriffe: KI-Agent, KI Copilot, KI Autopilot oder KI Assistent. Für viele Entscheider wird es zunehmend schwierig, dabei den Überblick zu behalten und die richtige Strategie für…

Ratgeber | Wie die KI in der Produktion ankommt

02.06.2023 | Dr. Lucian Dold, General Manager Tactis and Operations Global Account Management bei Omron, informierte in einem Fachvortrag auf den Fachpressetagen in Karlsruhe über den Stand der künstlichen Intelligenz in der Industrie. Er präsentierte Praxisbeispiele und gab Ratschläge zum…

Vom Hype zur Praxis | Strategien zur Integration von Industrial AI

Künstliche Intelligenz hat den Hype-Modus auch in der Industrie längst verlassen und hält zunehmend Einzug in reale Anwendungen. Unternehmen setzen Industrial AI heute gezielt ein, um Prozesse zu automatisieren, Qualität zu sichern, Wissen verfügbar zu machen und Entscheidungen datenbasiert zu…

Anwendungen und Branchenlösungen

Die Künstliche Intelligenz zieht ein in alle Branchen von Automotive über Gebäudetechnik bis Medizintechnik werden Produkte, Systeme und Prozesse smarter. Hier sind einige davon:

Hersteller Know-how

Künstliche Intelligenz, auch Artificial Intelligence (AI) in derzeit in aller Munde. Auch in der Industrie erweist sie sich als nutzbringender Helfer. Etwa jedes 3. Industrieunternehmen nutzt bereits oder plant schon mit KI.

Unsere Partner

Unsere Partnerunternehmen bieten praxisnahe KI Lösungen, die Wettbewerbsvorteile ermöglichen. Erhalten Sie exklusive Einblicke in ihre Technologie-Kompetenz.

Igus integriert KI-Services in den Online-Shop (z. B. Suche nach Standard-Alternativen für Sonderteile) und verknüpft diese Tools strategisch mit dem „Iguversum“ für virtuelles, kollaboratives Engineering.

IgusGO App: KI-gestützte Produktsuche für nachhaltiges Engineering

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Metaverse | Meine erste Erfahrung mit dem Iguversum

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Häufige Fragen

Was ist Künstliche Intelligenz?

Definition Künstliche Intelligenz: Der Begriff Künstliche Intelligenz, eng. Artificial Intelligence (AI) ist ein Sammelbegriff für Technologien, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben wahrzunehmen und zu lösen, wie Menschen es tun. Diese Künstliche Intelligenz Technologien kommen aus verschiedenen Bereichen der Informatik und Wissenschaft, darunter maschinelles Lernen, computergestützte logische Problemlösung und Mustererkennung. KI-Systeme eignen sich für viele Anwendungsbereiche wie zum Beispiel in der Automobilsteuerung; den automatisierten Kundenservice, zur Diagnose medizinischer Bilder, der Verarbeitung natürlicher Sprache oder in der Robotik.

Wie funktioniert eine Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Systemen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten wie Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfindung zu erlangen. Eine Künstliche Intelligenz funktioniert, indem sie große Mengen an Daten verarbeitet und Muster oder Zusammenhänge in diesen Daten erkennt. Durch den Einsatz von Techniken wie maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken kann eine Künstliche Intelligenz aus diesen Mustern lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Dies ermöglicht es KI-Systemen, komplexe Aufgaben zu bewältigen und menschenähnliche Fähigkeiten in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Spracherkennung, Bilderkennung und autonomes Fahren zu entwickeln.

Was ist Physical AI?

Physical AI bezeichnet künstliche Intelligenz, die nicht nur digitale Informationen verarbeitet, sondern in der realen Welt handelt. Dazu gehören Anwendungen wie Roboter, autonome Maschinen oder mobile Systeme, die ihre Umgebung über Sensoren erfassen, Entscheidungen treffen und physische Aufgaben ausführen. Physical AI verbindet KI, Robotik, Sensorik, Antriebstechnik, Edge-Computing und reale Trainingsdaten.

Was ist AGI?

AGI steht für Artificial General Intelligence und beschreibt eine Form von Künstlicher Intelligenz, die menschliche Denkfähigkeit nachahmen kann. Im Gegensatz zu spezialisierter KI, die nur bestimmte Aufgaben erfüllt, soll AGI komplexe Probleme lösen, eigenständig lernen und flexibel auf neue Herausforderungen reagieren. Sie gilt als nächste Entwicklungsstufe in der KI-Forschung.

Was ist die generative KI?

Generative KI ist eine Form von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, eigenständig neue Inhalte zu generieren. Sie basiert auf neuronalen Netzwerken, die auf großen Datenmengen trainiert werden. Diese Netzwerke lernen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und können dann eigenständig neue Inhalte erstellen, die diesen Mustern ähneln. Ein Beispiel dafür ist ein Textgenerator, der in der Lage ist, Artikel oder Geschichten zu schreiben. Generative KI hat das Potenzial, viele Bereiche des Lebens und der Arbeit zu beeinflussen, von der Kunst bis zur Medizin und Wirtschaft.

Was wird KI nie können?

Künstliche Intelligenz ist ein faszinierendes Konzept, das lange Zeit als reine Science-Fiction galt, mittlerweile jedoch immer mehr in unseren Alltag einzieht. Trotz der beeindruckenden Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es einige Aspekte, die Künstliche Intelligenz vermutlich nie erreichen wird. Dazu gehörent vor allem das menschliche Bewusstsein und die Fähigkeit, echte Emotionen und Empathie zu empfinden. KI-Systeme sind letztendlich auf Algorithmen und Daten angewiesen, während menschliche Erfahrungen und Emotionen auf einer tieferen Ebene verwurzelt sind. Darüber hinaus kann Künstliche Intelligenz kreatives Denken und das Problemlösen möglicherweise nicht in dem Maße leisten, wie es Menschen tun, da sie auf vordefinierte Muster und Regeln angewiesen ist. Schließlich ist es unwahrscheinlich, dass Künstliche Intelligenz jemals über dieselbe moralische und ethische Urteilskraft verfügt wie Menschen, da solche Entscheidungen oft auf subjektiven Erfahrungen, kulturellen Werten und persönlichen Überzeugungen beruhen, die den KI-Systemen fehlen.

Wo findet man Künstliche Intelligenz im Alltag?

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immer mehr Einzug in unseren Alltag gehalten und ist in einer Vielzahl von Anwendungen und Technologien präsent. Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant nutzen Künstliche Intelligenz, um Sprachbefehle zu verstehen und darauf zu reagieren. Personalisierte Empfehlungssysteme auf Plattformen wie Netflix, Spotify oder Amazon verwenden KI-Algorithmen, um unseren Geschmack und Präferenzen zu analysieren und passende Vorschläge zu machen. KI-gestützte Bilderkennung hilft bei der Identifizierung und Sortierung von Fotos in unseren Smartphones und sozialen Medien. Selbstfahrende Autos und intelligente Verkehrssysteme setzen ebenfalls auf Künstliche Intelligenz, um sicherere und effizientere Lösungen im Verkehr zu bieten. Darüber hinaus findet man Künstliche Intelligenz in vielen Industrie- und Produktionsprozessen, bei denen sie zur Automatisierung und Optimierung von Arbeitsabläufen und Produktionsprozessen beiträgt.

Was kann ein Künstlicher Intelligent Chat bieten?

Ein Künstlicher Intelligenz (KI) Chat, auch als Chatbot bezeichnet, bietet eine Vielzahl von Vorteilen und Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen und Bereichen. Chatbots sind in der Lage, menschenähnliche Konversationen zu führen und dabei auf Nutzeranfragen zu reagieren, Informationen bereitzustellen oder bestimmte Aufgaben auszuführen.

Sie können zum Beispiel im Kundensupport eingesetzt werden, um häufig gestellte Fragen schnell und effizient zu beantworten Dadurch können Wartezeiten reduziert und Support-Mitarbeiter entlastet werden. Im Bereich E-Commerce können Chatbots personalisierte Produktempfehlungen bieten oder den Bestellvorgang vereinfachen. Auch im Gesundheitswesen kommen Chatbots zum Einsatz, indem sie beispielsweise als virtuelle Gesundheitsassistenten fungieren und Informationen über Symptome, Medikamente oder Behandlungsmethoden liefern.

KI-Chats bieten somit eine effiziente und kostengünstige Möglichkeit, die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunden oder Nutzern zu verbessern und gleichzeitig Ressourcen zu schonen.

Was ist schwache KI?

Schwache KI, auch als schmale oder spezialisierte Künstliche Intelligenz bezeichnet, ist ein KI-System, das darauf ausgelegt ist, eine bestimmte Aufgabe oder einen begrenzten Satz von Aufgaben effizient auszuführen, ohne dabei menschenähnliches Bewusstsein oder umfassende kognitive Fähigkeiten zu besitzen.
Im Gegensatz zur starken KI, die das Potenzial hat, menschenähnliche Intelligenz in vielen verschiedenen Bereichen zu erreichen, konzentriert sich schwache Künstliche Intelligenz auf spezifische Anwendungen und Problemlösungen.
Beispiele für schwache KI sind Spracherkennungssysteme, Empfehlungsalgorithmen oder Bilderkennungssoftware. Diese Systeme sind sehr leistungsfähig in ihren jeweiligen Fachgebieten. Sie sind jedoch nicht in der Lage, außerhalb ihres spezifischen Anwendungsbereichs zu agieren oder komplexe, menschenähnliche Entscheidungen zu treffen. Schwache KI ist derzeit der vorherrschende Typ der Künstlichen Intelligenz, der in den meisten realen Anwendungen eingesetzt wird.