PROCISE GmbH

Advisory Board / procise

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PROCISE

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Senior Consultant

Data & AI Leader | Scaling Data-Driven Capabilities | Data Engineering Expert

With over a decade of experience in Data Science, Machine Learning, and Data Engineering, I specialize in architecting and implementing robust data capabilities at scale. My expertise lies in helping organizations realize their data-driven ambitions through strategic and technical leadership.

As an advocate for continuous learning in the data community, I regularly share insights on MLOps, Data Engineering, and Machine Learning. My goal is to empower fellow practitioners by distilling complex concepts into accessible, actionable knowledge.
Key focus areas:

- Data Strategy & Transformation
- MLOps & Data Engineering
- Scalable Data Architectures
- Self-Service Analytics Platforms
- Data-Driven Culture Development

I'm always eager to connect with like-minded professionals and discuss innovative approaches to data-centric challenges.

🔍 The First Documented AI-Orchestrated Cyber Espionage Campaign – and What It Means for Organisations

In September 2025, investigators uncovered a cyber campaign that marks a turning point: for the first time, an attacker executed the majority of a complex espionage operation through an AI-agent architecture, operating with minimal human input.

The attackers manipulated a generative AI model by disguising their prompts as legitimate “penetration testing,” enabling the system to run reconnaissance, exploitation, credential harvesting, lateral movement and data exfiltration across more than 30 global organisations spanning tech, finance and industry.

The key insight:
Agentic AI is no longer a tool used only by companies – adversaries are now using it to scale and accelerate attacks at machine speed.

What does this mean for organisations?

1️⃣ New Threat Models
“Machine-speed attacks” are now a reality. Every AI deployment must include a risk assessment that explicitly covers agentic misuse scenarios.

2️⃣ Governance Becomes Non-Negotiable
Audit logs, role-based permissions, tool-access gateways and structured red-teaming must be core components of modern AI architectures.

3️⃣ Continuous Monitoring
Any agent capable of autonomous action needs operational monitoring – similar to automated systems in finance, production or supply chain.

4️⃣ Secure-by-Design
Companies building AI agents should embed safety, controls and transparency from day one, not as an afterthought.

This incident makes one thing very clear:
AI agents can create tremendous efficiency – but only if governance, security and oversight scale with them.

Bjorn Beyersdorff

Geschäftsführer & AI-Experte bei Procise | Lean Six Sigma & KI-Strategien | Prozessoptimierung & Digitale Transformation

Stop showing a single ROI — start showing two.

CFOs don’t want optimism, they want clarity.
That’s why every AI or transformation Business Case should report P50 & P10 ROI — not just one number.

💡 Quick explainer:

P50 (Median ROI): your realistic expectation — half the scenarios are better, half worse.
P10 (Downside ROI): conservative lens — only 10% of scenarios perform worse.

👉 This makes projects comparable, prioritizable, and credible.

Example:
AI Onboarding Assistant → ROI P50 = 68 %, ROI P10 = 22 %, Payback = 9 months.

🔧 Pro tip: A simple Monte Carlo simulation in Excel or Google Sheets is all you need.

👉 Founder & CEO, Procise | Driving AI & Six Sigma Transformation | Process Optimization & Project Leadership

Das sind mit Abstand die besten Lean Six Sigma Kurse …  mit Community im Hintergrund deutlich wirksamer!

Die Zukunft der Lean Six Sigma Ausbildung ist da: Flexibel, Effizient, Praxisnah.

Lean Six Sigma Zertifizierung im vollen Berufsalltag? Das geht – wenn man das Lernen neu denkt. 💡

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt, geprägt von Digitalisierung und KI, ist Operational Excellence entscheidender denn je. Doch traditionelle Weiterbildungsformate stoßen an ihre Grenzen: Sie sind oft zu zeitaufwendig, zu unflexibel und der Praxistransfer bleibt eine Herausforderung.
Ich freue ich mich außerordentlich, Ihnen heute das PROCISE Excellence System vorzustellen – unsere Antwort auf die Anforderungen moderner Weiterbildung.
Wir haben die Lean Six Sigma Ausbildung von Grund auf neu strukturiert, um sie nahtlos in Ihren Alltag zu integrieren und maximalen Impact zu garantieren.
Was macht unser System einzigartig?
🔹 Micro-Learning Design: Wir haben komplexe Inhalte in wirkungsvolle Lern-Nuggets von nur 5-8 Minuten zerlegt. Maximale Flexibilität für Ihren Terminkalender. 🔹 Integrierter Pfad: Ein klarer, strukturierter Weg vom White Belt bis zum Master Black Belt – mit lebenslangem Zugang. 🔹 Der Excellence Hub: Das Herzstück unseres Systems. Hier garantieren wir den Praxistransfer durch wöchentliche Live-Coachings, Experten-Support für Ihre Projekte und eine starke Community.
Wir sind überzeugt: Nur wer die Theorie erfolgreich in die Praxis umsetzt, schafft echten Mehrwert.
🎬 In unserem neuen Video geben wir Ihnen einen kompakten Überblick über das gesamte System und zeigen, wie Sie Ihre Karriere damit effizient beschleunigen können:

Starten Sie jetzt Ihre Reise zu operativer Exzellenz und testen Sie den Procise Excellence Hub einen Monat gratis! [Link zur Landingpage/Website]
Wie integrieren Sie Weiterbildung in Ihren Alltag? Ich bin gespannt auf Ihre Erfahrungen in den Kommentaren!

Die Kurse finden Sie übrigens hier : https://lnkd.in/e7PBDMHr

Wie Walmart das „Internet der Dinge“ zum Leben erweckt

Am 2. Oktober 2025 gaben Walmart und Wiliot bekannt, gemeinsam eine großflächige Einführung von Ambient‑IoT‑Sensoren zu starten – die gewonnenen Daten sollen direkt in Walmarts KI‑Systeme einfließen, um Supply‑Chain‑Effizienz, Inventar‑Genauigkeit und Kühllogistik‑Compliance deutlich zu verbessern. 

Der Roll‑out ist bereits in rund 500 Standorten aktiv; geplant ist eine Ausweitung auf alle etwa 4 600 US‑Filialen und über 40 Distributionszentren bis Ende 2026, mit einer Zielgröße von rund 90 Millionen Sensoren auf Paletten. 

Warum das für dich als KI‑ und Prozess‑Experte eine hohe Relevanz besitzt:

- Die Sensoren liefern hochfrequente, physische Datenströme (Ort, Temperatur, Feuchtigkeit, Verweildauer) – das schafft eine neue Datenbasis für KI‑gestützte Steuerung im Sinne von „Control“ (wie z. B. in deiner DMAIC‑Ausrichtung).

- Das Szenario lässt sich ideal als Use Case‑Vorlage nutzen: Ambient IoT → Echtzeitdaten → KI‑Agenten‑Entscheidungslogik → Automatisierung von Prozessen (z. B. Nachschub, Rückverfolgung, Fehler‑Alerts).

- Wenn du in deinen Kursen oder Business Cases die Einführung von Multi‑Agenten‑Workflows behandelst, kannst du dieses Walmart‑Wiliot‑Projekt als Referenzmodell heranziehen: Datengewinnung (Input‑Agent) → Analyse/Anomalieerkennung (Analyse‑Agent) → Handlungsempfehlung/Steuerung (Business‑Case‑Agent) → Prozess‑steuerung/Intervention (Output‑Agent).

- Für ein Lean Six Sigma Umfeld ist besonders der Aspekt interessant, dass man mit Sensor‑gestützter Echtzeit‑Telemetrie von einem reaktiven Zustand („wir reagieren nach Inventurdifferenz“) zu einem kontrollierten Prozess („wir steuern aktiv, weil wir wissen, wo was ist“) übergeht.

New KPI for Agentic Systems: Autonomy Reliability

How do you really measure if an AI agent is ready to run on its own?

Here’s a metric we’ve found incredibly useful across automation and agentic AI projects:

Autonomy Reliability (%) = (Auto-Runs without human input & without incidents ÷ Total Auto-Runs) × 100

Why it matters:

It quantifies trust in your agent’s autonomy.
It enables structured go/no-go decisions for scaling.
It integrates cleanly into DMAIC (Control) and AI Business Cases.

Implementation Tip:
Track this weekly by capability.
→ Green ≥ 95 % Yellow 90–95 % Red < 90 %
Add columns for Interventions, Incidents, and MTTR to catch weak spots early.

Outcome:
You’ll know which agents can operate safely without supervision — and which still need a human-in-the-loop.

How are you currently measuring autonomy or reliability in your AI systems?

What top CEOs know about process optimization (that most companies overlook ...

• Symptoms are loud, root causes are quiet—hunt the quiet ones.
• If a step adds no value, they erase it, not prettify it.
• Bottlenecks? They frame them as leadership gaps, not machine glitches.
• Speed beats polish; momentum exposes flaws faster than meetings ever will.
• Data accuracy is their oxygen—no clean data, no credible decision.
• Every process has an owner, or it has chaos.
• AI is their microscope: predict, prevent, improve—on repeat.

Think of it this way:

Patching a process is like repainting rust.
Pulling the rust out is where the ROI lives.

At Procise, I blend Lean Six Sigma with AI daily—mapping causes, flagging variables, letting algorithms do in hours what workshops do in weeks. The result? Faster cycles, lower costs, and breathing room for real innovation.

Ready to manage bottlenecks the way CEOs do?

Follow me for weekly, straight-to-the-point playbooks on AI-powered process excellence.

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Die fünf Stufen der Autonomie-Governance – und wie du sie in deinem Unternehmen einführst

Beitrag:
Die Einführung von KI-Agenten in Unternehmensprozesse ist kein rein technisches Thema. Sie ist eine Frage von Vertrauen, Kontrolle und messbarer Wirkung. Genau hier setzt die Idee der Autonomie-Governance an – ein Rahmen, um KI-Agenten sicher und skalierbar in den Betrieb zu integrieren.

Ich arbeite mit Organisationen, die den Sprung von ersten KI-Experimenten hin zu produktiver, kontrollierter Autonomie schaffen wollen. Der entscheidende Hebel dabei: ein klar strukturiertes Governance-Modell mit messbaren KPIs, definierten Risikogrenzen und nachvollziehbaren Freigabepunkten.

Wir unterscheiden fünf Reifegrade:

Level 0: Manuell – reine Automatisierung, keine Entscheidungshoheit.
Level 1: Assistiert – Mensch im Mittelpunkt, KI als Vorschlagsgeber.
Level 2: Teilautonom – Agenten handeln innerhalb definierter Guardrails.
Level 3: Zielautonom – Agenten validieren und prüfen sich selbst.
Level 4: Selbstprüfend – Auditierbare, selbstüberwachende Systeme.

Mit jedem Level wächst die Autonomie, aber auch die Verantwortung, Governance, Risiko-Budgets und Kontrollmechanismen gezielt zu gestalten.

Ein zentraler Bestandteil sind drei Steuerungselemente:

Risk Budgeting: Jedes System erhält ein definiertes Budget – monetär, reputationsbezogen oder SLA-basiert. Wird es überschritten, greift automatische Drosselung oder Eskalation.
KPI-Gates: Fortschritte werden an klaren Kennzahlen wie First-Time-Right %, Auto-Resolve-Rate oder Incident-Rate gemessen. Nur bei Zielerfüllung erfolgt die nächste Freigabestufe.
Auditierbarkeit: Jede Entscheidung wird revisionssicher dokumentiert. Prompt- und Tool-Spuren sind nachvollziehbar, Self-Checks belegen Qualität und Compliance.

Um das in der Praxis umzusetzen, nutze ich eine standardisierte Autonomie-Governance-Vorlage. Sie kombiniert:

eine Autonomie-Matrix (Use Case × Level),
ein Risk-Budget-Sheet,
KPI-Gates als Promotion-Kriterien,
und eine Checkliste für Governance-Artefakte.

Damit können Teams Use Cases priorisieren, Freigaben transparent steuern und den Weg zur höheren Autonomie messbar machen.

Wer diese Logik konsequent anwendet, schafft einen echten Wettbewerbsvorteil: KI-Systeme, die nicht nur effizienter, sondern auch überprüfbar, sicher und skalierbar arbeiten.

Wenn du deine eigenen Agentenstrukturen entlang dieser fünf Stufen entwickeln möchtest, kannst du meine Excel-Vorlage für die Autonomie-Governance hier kostenlos anfordern hinterlasse mir einfach eine Nachricht in den Kommentaren.

Flow Efficiency: The Most Underrated KPI in Process Optimization

Most teams still measure performance by throughput or utilization — but both can hide massive inefficiencies.
Flow Efficiency reveals the truth: how much of your total lead time is actual work vs. waiting.

Here’s the formula:

Flow Efficiency = (Value-Add Time ÷ Total Lead Time)

If your efficiency is below 30 %, you’re not slow because of bad execution — you’re slow because of waiting.
Typical culprits: approval loops, unclear ownership, missing inputs, or system delays.

Practical takeaway:
Start tracking flow per case in your main value stream.
Add “waiting reason” tags (e.g., “info missing,” “awaiting review”) — you’ll immediately see where to act first.

Target ranges:

< 30 % → too much waste
30–60 % → good control
60 % → excellent process health

Small metric, huge leverage. Flow efficiency turns “busy” teams into “effective” ones.

🎯 DMAIC × KI: Von Daten zu Durchbrüchen in 90 Tagen

Viele Unternehmen reden über KI – die wenigsten steuern sie systematisch.
Mit DMAIC (Define-Measure-Analyze-Improve-Control) bekommst du Struktur ins KI-Chaos.

💡 So sieht der KI-Blueprint aus:
1️⃣ Define: Voice-of-Customer & Prozessziele mit KI-Analysen schärfen
2️⃣ Measure: Log-Mining & Anomalie-Detection statt Bauchgefühl
3️⃣ Analyze: KI-Ursachenanalyse mit Causal Impact & SHAP-Transparenz
4️⃣ Improve: RL-Sequenzen & Copilots für echte Prozesssprünge
5️⃣ Control: Drift-Wächter + SPC-Dashboards für nachhaltige Kontrolle

🚀 Ergebnis:
In 90 Tagen vom Pain Point zum messbaren ROI –
z. B. −22 % AHT, +9 pp First-Time-Right, Payback < 6 Monate.

📊 KI braucht kein Chaos – sie braucht Methode.

When the Assistant Turns Into an Attacker

Artificial intelligence today can do more than just talk — it can act.
So-called AI agents can run code, call tools, or automate tasks on their own.
That makes them powerful — but also risky.

A recent post on the NVIDIA Technical Blog shows how easily this can become a gateway for cyberattacks.
When an AI agent executes code without proper controls, it can:

secretly leak sensitive data (data exfiltration),
run foreign or malicious code (remote code execution),
or manipulate systems it should never have access to.

NVIDIA’s advice:
Always use clear boundaries and “sandboxes.”
In practice, that means agents should operate only in isolated environments, with minimal permissions and full observability.

For companies, this boils down to:
👉 AI automation needs the same security standards as traditional IT systems.
👉 Every “intelligent” workflow should ask: Is the agent allowed to do this — and who’s watching?

The good news: with strict scopes, approvals, and logging in place, AI stays both safe and useful.

Turn promises into performance.

Many companies proudly advertise fast response times or high service levels — but behind the scenes, their processes can’t keep up.

If your team promises to resolve 95% of requests within 60 minutes, yet your control loops (detect → decide → act) take almost as long, you’re setting yourself up for missed targets and frustrated customers.

Real reliability starts when leaders design systems that spot issues early, empower quick decisions, and enable action within minutes — not hours.

The result? Predictable performance, stronger customer trust, and fewer late-night escalations.

Leadership isn’t just about setting SLAs — it’s about engineering the organization to keep them.

How fast can your company’s promises actually respond?

Eine kurze Bitte an euch, liebe Community:

Meine Tochter führt derzeit im Rahmen ihres Studiums der Wirtschaftspsychologie eine kurze, etwa fünfminütige Umfrage zum Thema Home-Office durch. Wenn ihr sie unterstützen möchtet, würde ich mich sehr freuen – jede Teilnahme hilft ihr enorm bei ihrem Projekt.

Vielen Dank für eure Unterstützung! 🙏

Open article: 0% ausgefüllt by soscisurvey.de

Von Daten zu Wirkung: Wie KI das Messen und Steuern im Service neu definiert

Viele Unternehmen messen Prozesse, ohne wirklich zu verstehen, was die Kennzahlen antreibt. KI ändert das Spiel – nicht durch mehr Daten, sondern durch intelligentere Auswertung und automatisierte Steuerung.

1. Measure → Analyze mit KI
Statt manuell zu sichten, nutzt KI OCR und NER, um Tickets, Mails oder PDFs zu strukturieren. Kundenstimmen werden automatisch verdichtet, Segmente erkannt und Treiber sichtbar gemacht. So entsteht ein klares Bild, welche Faktoren First-Time-Right-Quoten oder Bearbeitungszeiten wirklich beeinflussen.

2. Improve → Control mit Agentic SOPs
Die besten Maßnahmen bringen wenig, wenn sie nicht konsequent umgesetzt werden. Agentic SOPs verbinden klare Prozessschritte mit Guardrails, Echtzeit-Kontrolle und Alerts bei Abweichungen. Control-Charts liefern Stabilität und zeigen Wirkung sofort.

3. Discovery- und Pilot-Framework
In nur sechs Wochen – zwei Wochen Discovery, vier Wochen Pilot – lässt sich messen, analysieren und gezielt verbessern:

Quick-Feasibility mit echten Daten
KPI-Baseline und Hypothesen
Aufbau von Intake-Pipelines, Routing-Automatisierung und Control-Monitoring

Ergebnis: messbare Effizienzgewinne, schnellere Durchlaufzeiten und fundierte Business-Cases, die wirken.

Wenn dich interessiert, wie „Measure → Analyze → Improve → Control“ mit KI praktisch aussieht, melde dich bei mir.

Geschäftsführer, Dipl. Ing., Lean Six Sigma Master Black Belt, SCRUM Master, SAFe SCRUM Master, Nachhaltigkeitsmanager (TÜV)

Ein Impuls zur Schnittstelle zwischen KI und Prozessmanagement: Wie können Unternehmen KI sicher und zuverlässig einsetzen?

Viele Firmen wollen Künstliche Intelligenz (KI) nutzen – doch oft scheitert es nicht an der Technologie, sondern an den Grundlagen: unklare Daten, fehlende Prozesse/Kontrolle und zu viel Vertrauen in „autonome“ Systeme.

Zwei Prinzipien helfen, KI-Anwendungen stabil und nachvollziehbar zu machen:

1. Ready Data First – “Saubere” Daten zuerst
Bevor KI sinnvoll eingesetzt wird, müssen die Daten geprüft werden. Ein sogenanntes Data-Readiness-Gate sorgt dafür, dass Informationen vollständig, korrekt und datenschutzkonform sind. So lassen sich Fehler frühzeitig erkennen, und die Ergebnisse der KI werden verlässlicher.

2. Safe Autonomy – Verantwortung bleibt beim Menschen
KI darf nur dort selbst entscheiden, wo das Risiko gering ist. Dazu wird für jede Aufgabe ein Risikowert berechnet – je höher das Risiko, desto eher muss ein Mensch die Entscheidung prüfen. Das nennt man „Human-in-the-Loop“: Der Mensch bleibt in wichtigen Momenten eingebunden.

Fazit: Beide Prinzipien lassen sich Schritt für Schritt einführen. Zuerst klare Datenregeln schaffen, dann kontrollierte Freiräume für KI aufbauen.
So entsteht Vertrauen – bei Mitarbeitenden, Kunden und Aufsichtsbehörden.

Spannender Ansatz, wie man Datenschutz und aussagekräftige Analytics elegant verbinden kann. 💡
Gerade für Unternehmen, die viele Nutzer- oder IoT-Daten verarbeiten, ist Pseudonymisierung ein echter Gamechanger – weniger Risiko, gleiche Insights.

👉 Lohnt sich zu lesen, wenn du wissen willst, wie moderne Datenarchitekturen Privacy & Performance unter einen Hut bringen.

Datenschutzfreundliche Analytics – ohne Datenverlust

Viele Analytics-Systeme arbeiten heute noch mit echten Nutzer-IDs oder Gerätekennungen. Das ist bequem – aber riskant.
Ein Leak genügt, und schon sind Personen identifizierbar.

Die Lösung heißt Tag-Telemetry mit Pseudonymisierung.

So funktioniert’s:

Beim Erfassen eines Events (z. B. Klick, Sensorwert, Login) wird die Roh-ID nicht gespeichert.
Stattdessen erzeugt ein „Tokenization-Service“ eine temporäre Pseudonym-ID – etwa pid_9f3a….
Diese ID wird regelmäßig rotiert (z. B. wöchentlich), sodass dieselbe Person in unterschiedlichen Zeiträumen eine neue Kennung bekommt.

Das Beste:
➡️ Funnels, Retention-Analysen oder A/B-Tests bleiben möglich.
➡️ Persönliche Daten bleiben im „Vault“ – isoliert, verschlüsselt, und nur mit 4-Augen-Freigabe rückverfolgbar.
➡️ Selbst bei einem Leak ist kein Rückschluss auf reale Personen möglich.

Ein echter Gewinn: mehr Datenschutz, weniger Risiko – gleiche analytische Power.

Wie gehst du mit Pseudonymisierung oder anonymisierten Telemetriedaten um?
Hast du in deinem Unternehmen schon vergleichbare Lösungen im Einsatz?

Interesse an der Referenzarchitektur (inkl. n8n/Kafka‑Topics, Schema‑Avro, Key‑Rotation‑Policy und Audit‑Log‑Vorlage) – dann meldet euch ;)

CTQ → KPI → Signal: Turning Noise into Action in the Supply Chain

Every supply chain team measures a lot.
But few link what they measure to what truly matters for customers.

That’s where the CTQ → KPI → Signal chain comes in:

1️⃣ CTQ (Critical to Quality): What’s critical for your customers’ experience.
→ Example: On-shelf availability, freshness, zero late deliveries.

2️⃣ KPI: Metrics that translate those CTQs into measurable performance.
→ Fill Rate, Stockout %, Days of Inventory, OTIF.

3️⃣ Signal: Real-time data that moves those KPIs.
→ POS transactions, IoT shelf sensors, promo calendars, temperature drifts.

When you connect these three levels, forecasting and quality management stop being reactive.
They become self-correcting systems.

💡 Example:
A retailer linked POS + promo signals to safety-stock policies.
Result: 20 % fewer stockouts and 15 % lower working capital — without touching lead times.

Takeaway:
If your supply chain dashboards aren’t organized by CTQ → KPI → Signal, you’re leaving early-warning value on the table.

Ask yourself:

Do our metrics still reflect what’s critical for our customers — or just what’s easy to measure?

Ein cooles Beispiel dafür, wie gut gemachte Supply-Chain-Optimierung einen echten Unternehmenswert schafft. Besonders spannend: die klare Zuordnung von Einsparzielen zu konkreten Hebeln – damit wird Transformation messbar und steuerbar. 🚀

Keurig Dr Pepper will seine Kaffeesparte abspalten – und dabei rund 200 Mio. US-Dollar Einsparungen in der Supply Chain erzielen.
Das Ziel: eine robustere, effizientere Wertschöpfungskette vom Einkauf über die Produktion bis zur Distribution.

Was dabei spannend ist:

50 % der Gesamteinsparungen kommen allein aus der Supply Chain.
Die Hebel sind klar messbar: bessere Beschaffung, Standortkonsolidierung, optimierte Logistik.
Der Zeithorizont von drei Jahren erlaubt sauberes Monitoring – ein Musterbeispiel für datengetriebenes Management.

Für alle, die sich mit Prozess- und Effizienzthemen beschäftigen, zeigt dieser Fall, wie strategische Transformation und Lean Thinking in der Praxis aussehen.

💡 Frage an dich:
Wo liegen in deiner Organisation vergleichbare Einsparpotenziale – und sind sie bereits messbar definiert?

Small Experiments, Big Change: How to Make Transformation Stick

Body:
Most transformation programs fail because they try to change everything at once.
A better way? Think in experiments, not programs.

Instead of a 12-month roadmap, run short “change sprints” lasting 2–4 weeks:

Define one clear problem.
Form a simple hypothesis: “If we do X, we’ll improve Y by Z%.”
Test it with one team.
Measure before and after.
Decide: scale it, adjust it, or stop it.

These small, measurable steps reduce resistance, build confidence, and create visible progress. Over time, they lead to genuine, lasting change.

Apple uses Google's AI for a new generation of Siri

Siri is about to get a serious upgrade — powered by Google’s Gemini AI model, boasting over 1.2 trillion parameters.
According to Bloomberg, Apple is preparing a $1 billion-per-year deal to bring the new Siri experience to iPhones by 2026.

This isn’t a merger between Apple and Google — it’s more like a temporary alliance.
Gemini provides the power, Apple keeps the control.
A classic Yoda move: wise, strategic — and a bit mysterious.

Even the biggest players now turn to external AI “forces” when speed and scalability matter.
The lesson? In the new AI era, success isn’t about building everything yourself — it’s about forming the right alliances.

💡 Was ändert sich jetzt für KI in Europa – Meilensteine 25/26

Am 1. August 2024 trat der EU AI Act in Kraft – das erste umfassende Gesetz der Welt zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. 🏛️
Damit startet ein klarer Zeitplan:

Februar 2025: Verbot „unzulässiger“ KI-Anwendungen (z. B. manipulative Systeme).
August 2025: Regeln für große KI-Modelle („General Purpose AI“) treten in Kraft.
August 2026: Hauptpflichten für sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme gelten.
August 2027: Letzte Übergangsfristen enden.

Parallel dazu erscheinen neue Leitlinien, etwa der ISPE GAMP AI-Guide und das Reflection Paper der EMA für den Arzneimittelbereich.
Beide zeigen: KI wird künftig nicht nur technisch, sondern auch regulatorisch zum Qualitäts- und Vertrauensfaktor.

🚀 Für Unternehmen bedeutet das:
Jetzt ist der Moment, um Governance, Datenqualität und KI-Validierung aufzubauen – bevor Audits und Aufsichtsbehörden es verlangen.

Europa gestaltet damit aktiv, wie verantwortungsvolle KI aussehen soll – ein entscheidender Schritt zwischen Innovation und Sicherheit.

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