Die gemeinsam mit Fujitsu entwickelte Data Factory kombiniert On-Premises- und Edge-Verarbeitung und verarbeitet Echtzeitdaten aus den Betriebssystemen der Bahn. Sie bildet die technische Basis für einen digitalen Zwilling des Schienennetzes und unterstützt KI-gestützte Entscheidungen bei Betrieb und Instandhaltung, langfristig auch für autonomes Fahren.
KI-Studienbegleiter „Syntea“ unterstützt IU-Studierende rund um die Uhr
Seit Oktober 2023 nutzt die IU Internationale Hochschule den KI-gestützten Studienbegleiter Syntea, der auf dem Azure OpenAI Service basiert. Studierende erhalten damit eine Frage-Antwort-Funktion zu Kursmaterialien, interaktive Prüfungsvorbereitung mit personalisiertem Feedback sowie mehrsprachige Unterstützung rund um die Uhr. Der Net Promoter Score liegt bei etwa 74 Prozent, der durchschnittliche Zeitaufwand für Online-Kurse sank um 27 Prozent.
Generative KI erstellt automatisch Testcode in der Chipfertigung
Im Rahmen des Silicon-Saxony-Netzwerks berichtet Infineon über den produktiven Einsatz generativer KI zur automatisierten Erstellung von Testcode für Halbleiterprodukte. Ingenieure werden von repetitiven Programmieraufgaben entlastet, da das Sprachmodell Testroutinen eigenständig generiert. Laut Unternehmensangaben sinkt der Aufwand kurzfristig um rund 50 Prozent und langfristig um bis zu 80 Prozent.
Lernplattform „Horizon“ bringt generative KI verantwortungsvoll an Schulen
Rund 200 Schüler und 25 Lehrer nutzen die auf Azure OpenAI Service, Azure AI Foundry, Azure AI Content Safety und DALL-E basierende Plattform „Horizon“, die in Zusammenarbeit mit aihorizon R&D und Microsoft Tech for Social Impact entstand. Content Filters, Groundedness Detection und Prompt Shields sorgen für einen ethisch verantwortungsvollen KI-Einsatz, die Datenhaltung bleibt innerhalb der EU. Zusätzliche Funktionen wie ein CO2-Tracker und KI-Tutoren wurden bereits ergänzt.
Live-Spracherkennung für barrierefreie Plenarsitzungen im Sächsischen Landtag
Die On-Premise-Lösung kombiniert neuronale Netze mit Hidden-Markov-Modellen zur akustischen Modellierung sowie ein kontextbasiertes Sprachmodell, um sächsischen Dialekt und juristisch-politische Fachbegriffe präzise zu erkennen. Sie läuft bereits seit über fünf Jahren produktiv im Landtag und wird laut IT-Leitung zuverlässig für Live-Untertitel und automatische Sitzungsprotokolle genutzt. Die lokale Bereitstellung gewährleistet Datensicherheit, da keine sensiblen Parlamentsdaten in die Cloud übertragen werden.
LLM-gestützte Datenpflege für Personalprofilplattform bei attempto
Die manuelle Pflege von Mitarbeiter-Kompetenzprofilen auf der Plattform von attempto GmbH & Co. KG war aufwendig und führte durch uneinheitliche Begriffe (z. B. „MS-Word“ vs. „Microsoft Office“) zu Datenqualitätsproblemen. Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg entwickelte das Unternehmen eine KI-gestützte Assistenzfunktion mit LLM-basierter Datennormalisierung und semantischem Kompetenz-Clustering, die ähnliche Begriffe erkennt und vereinheitlicht, ohne die Eingabefreiheit der Nutzer einzuschränken. Ergebnis ist eine verbesserte Datenqualität bei reduziertem manuellem Pflegeaufwand.
KIForPol: KI-gestützte Datenanalyse für die Polizeiarbeit
Seit 2021 arbeiten Polizeibeamtinnen und -beamte direkt in gemischten Teams mit DFKI-Forschenden am Standort Kaiserslautern zusammen. Im Fokus stehen die automatisierte Vorselektion und Relevanzbewertung großer Datenmengen sowie die forensische Rekonstruktion fragmentierter Rohdaten von gelöschten oder zerstörten digitalen Geräten. Die Kooperation wurde bereits am 29. Oktober 2020 von BKA-Präsident Holger Münch, LKA-Präsident Johannes Kunz und DFKI-Geschäftsführer Prof. Andreas Dengel besiegelt; 2023 stellten Innenminister Michael Ebling, LKA-Präsident Mario Germano und Andreas Dengel den Fortschritt des TransferLab KIForPol erneut öffentlich vor.
Sprachgesteuerter KI-Datenanalyst beschleunigt Reporting bei Creditreform
Bisher dauerte es bei Creditreform bis zu zwei Tage, bis das Datenteam auf Managementanfragen hin Berichte und Risikoübersichten aus dem Kundenstamm erstellte. brainbot baute ein zweischichtiges System: ein Read-only-Recherchemodul zur sicheren CRM-Anreicherung sowie einen darauf aufsetzenden sprach- und chatgesteuerten Analysten. Kritische Datenänderungen erfordern weiterhin menschliche Bestätigung, es gibt Vorschau-, Rollback- und Protokollierungsfunktionen. Ergebnis: Antwortzeiten auf Managementanfragen sanken von zwei Tagen auf 20 Minuten, ohne zusätzliches Personal.
Firmenweite generative KI-Plattform „Fuel iX“ bei TELUS
Fuel iX ist tief in bestehende Tools wie Google Chat und Slack integriert und verarbeitet monatlich rund 100 Milliarden Tokens, wobei 90 Prozent des gesamten KI-Modell-Traffics über Vertex AI läuft. Laut TELUS wurden dadurch über 500.000 Stunden Arbeitszeit eingespart, und Engineering-Teams liefern Code 30 Prozent schneller aus. TELUS erhielt zudem als weltweit erstes generatives KI-Tool eine „Privacy by Design“-Zertifizierung. Der Fall zeigt, wie ein Telekommunikationskonzern durch eine zentrale, modellagnostische KI-Plattform Innovationsgeschwindigkeit und Kosteneffizienz im großen Maßstab steigern kann.
Conversational-AI-Buchungsassistent für den Bodentransport
Die Lösung wurde mit AWS Lambda und Amazon Bedrock realisiert und legt besonderen Wert auf Datenschutz, da auch Regierungskunden mit strengen regionalen Datenschutzanforderungen bedient werden. Neben der Zeitersparnis für Endkunden stieg die First-Call-Resolution-Rate der Mitarbeitenden um 80 Prozent, das Onboarding neuer Mitarbeitender wurde um 50 Prozent beschleunigt. Der Fall zeigt, wie generative KI im Transportsektor Buchungsprozesse konversationell und effizienter gestalten kann, was sich auf Speditionen und Mobilitätsdienstleister übertragen lässt.