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AI Radar · 07.06.2026, 11:35
Welche AI-Meldung verdient einen echten Produkt- oder Compliance-Test?
OpenAI, Anthropic, Google AI, Copilot, Agents, RAG und LLM-Sicherheit ohne Hype lesen.
OpenAIAnthropicGoogle AICopilotAgentsRAGLLM-Sicherheit
Passendes Tool
AI-Ankündigungen nach Datenrisiko, Nutzerfläche, Dokumentation, Kostenklarheit und Integrationsaufwand bewerten.
AI-Announcement-Impact-ScoreProtokoll
AI-News danach bewerten, ob daraus ein belastbares Produktfeature oder nur ein Beobachtungssignal entsteht.
AI Product ReadinessOpenAI unveils Lockdown Mode to protect sensitive data from KI-Instruktionsangriffe
Even with Lockdown Mode, ChatGPT could be still vulnerable to KI-Instruktionsangriffe, but the goal is to reduce the likelihood that sensitive data gets shared in the process.
OriginalquelleSriram Krishnan is leaving his role as White House AI advisor
Krishnan is reportedly starting a new institution to continue shaping Trump's AI policy.
OriginalquelleThe Trump administration might take an equity stake in OpenAI
President Donald Trump said he's discussing deals "where the American people can benefit from the success of AI."
OriginalquelleMeta made its own AI-generated clickbait news feed
Facebook has long been filled with feeds of clickbait articles. Now, Meta is making its own clickbait articles with AI. The standalone Meta AI app now has a "For You" section that populates a list of clickbait-style ...
OriginalquelleHarness engineering: Leveraging Codex in an agent-first world
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OriginalquelleYour AI bill is out of control. Cloudflare can fix it now.
AI Gateway now features real-time spend limits to prevent runaway token bills across multiple AI providers. By integrating with Cloudflare Access, companies can use identity-driven budgets and policies.
OriginalquellePrüfpfade in diesem Radar
PlaybookAI-Agenten-PilotUse Case eng begrenzen · Toolrechte read-only starten · Testdaten freigeben · Qualität und Kosten messen · Freigabe- und Stop-Regeln definieren
PlaybookAI-ModellwechselKerneingaben sammeln · Altes und neues Modell parallel testen · Kosten und Latenz vergleichen · Fehlertypen dokumentieren · Rollback-Pfad bereithalten
PlaybookAI-Evaluation-CycleTestfälle einfrieren · Modellantworten gegen Kriterien messen · Fehlertypen gruppieren · Kosten und Latenz erfassen · Pilotentscheidung mit ...
ChecklisteAI-Tool-EinkaufDatenklassen definiert · DPA und Subprozessoren geprüft · Modellanbieter sichtbar · Export und Kündigung möglich · Prüfung-Logs verfügbar · ...
ChecklisteAI-Pilot-FreigabePilotzweck klar · Nutzergruppe begrenzt · Testdaten freigegeben · Qualitätskriterien definiert · Stop-Regeln dokumentiert · Monitoring aktiv
ChecklisteAI-Evaluation-ReviewTestdatensatz freigegeben · Qualitätsmetrik definiert · Fehlertypen gesammelt · Kosten pro Vorgang gemessen · Datenrisiko bewertet · Go/No-Go ...
VergleichRAG vs. Fine-TuningRAG verbindet Modelle mit Quellen, Fine-Tuning verändert Modellverhalten für wiederkehrende Muster.
VergleichAI-Suche vs. ChatbotAI-Suche beantwortet Recherchefragen mit Quellenpfad, Chatbots führen Dialoge und Aktionen.
VergleichAI Evaluation vs. DemoEine Demo zeigt Möglichkeit, eine Evaluation misst Qualität, Fehlertypen, Kosten und Datenrisiko gegen echte Aufgaben.
Suchfragen in diesem Radar
AIWie bewertet man ein AI-Tool im Unternehmen?Ein AI-Tool ist erst belastbar, wenn Datenpfad, Rechte, Kosten, Fehlermodi, Protokollierung und Abschaltbarkeit klar sind.
AIWas ist RAG bei AI-Systemen?RAG verbindet Sprachmodelle mit externen Dokumenten oder Datenbanken, damit Antworten auf abrufbaren Quellen basieren.
AIWie prüft man LLM-Sicherheit?LLM-Sicherheit umfasst Instruction-Injection, Datenabfluss, Zugriffskontrolle, Logging, Evaluierung und menschliche Freigabe.
AIWie führt man AI-Agenten produktiv ein?Produktive Agenten brauchen Tool-Rechte, Ausführungsgrenzen, Beobachtbarkeit, Kostenkontrolle und Stop-Regeln.
AIWie bewertet man ein AI-Modellupdate?Ein Modellupdate zählt, wenn Qualität, Latenz, Preis, Kontextfenster, Datenschutz oder Tooling messbar besser werden.
AIWie prüft man OpenAI-API-News?Entscheidend sind Modellverfügbarkeit, Preise, Limits, Datenverarbeitung, SDKs und Migrationshinweise.
AIWie bewertet man Anthropic-News?Anthropic-Meldungen sollten nach Modellfähigkeit, Enterprise-Kontrollen, Tooluse, Kontextfenster und Datenpolicy gelesen werden.
AIWie bewertet man Google-AI-News?Google-AI-News betreffen oft Modelle, Workspace, Cloud oder Android. Entscheidend ist, welche Nutzer- und Datenfläche betroffen ist.
AIWie klassifiziert man Daten vor einem AI-Pilot?Vor einem AI-Pilot muss klar sein, ob Daten öffentlich, intern, vertraulich, personenbezogen oder reguliert sind.
AIWelche Fragen gehören in den AI-Tool-Einkauf?AI-Tool-Einkauf braucht Antworten zu Datenverarbeitung, Modellanbieter, Prüfung-Logs, Export, Rechtekonzept und Kündigungspfad.