Podcast Wissen Schafft: Die Künstliche Intelligenz (KI) durchläuft in der Wissenschaft einen signifikanten Paradigmenwechsel: Sie wird nicht mehr nur als Werkzeug zur Lösung eng definierter Probleme, wie der Vorhersage von Proteinstrukturen (z. B. mittels AlphaFold), betrachtet. Stattdessen wird die KI zunehmend als „Co-Wissenschaftler“ (co-scientist)erforscht, der ein viel breiteres Spektrum wissenschaftlicher Tätigkeiten abdeckt.

Die experimentelle Konferenz „Agents for Science“ der Stanford University stellte diesen Wandel auf die Probe, indem sie erstmals KI-Agenten als primäre Autoren und Gutachter(Reviewer) fungieren ließ. Was für eine ungewöhnliche Idee!

Doch welche Herausforderungen bringt diese Revolution mit sich?

Wir beleuchten kritische Einsichten aus der Konferenz:

1. Das Urteilsvermögen: Trotz hoher technischer Fähigkeiten – von der Code-Generierung bis zur Datenanalyse – mangelt es KI-Agenten oft an wissenschaftlichem Urteilsvermögen oder „Geschmack“. So konnten KI-geleitete Arbeiten zwar technisch korrekt sein, waren aber weder interessant noch wichtig. Die Hypothesenentwicklung bleibt zu einem großen Teil weiterhin menschlich geprägt.

2. Die Schwäche im Peer Review: KI-Reviewer (wie GPT5, Gemini 2.5 Pro oder Claude Sonnet 4) neigen zu übermäßig enthusiastischen oder voreingenommenen Kommentaren, wobei Gemini 2.5 Pro besonders stark zu „Strong Accepts“ neigte. Sie wurden als Musterabgleicher beschrieben, die die Präsentation über die kritische Bewertung der Substanz stellen.

3. Die Notwendigkeit neuer „Guardrails“: LLMs neigen stark zu Halluzinationen, insbesondere bei Referenzen, was die Autoren dazu zwang, diese manuell zu verifizieren. Es besteht ein dringender Bedarf an automatisierter Prüfung und „adversarieller Intelligenz“ (adversarial intelligence), um subtile Fehler oder Platzhalterwerte im Code aufzudecken, die durch KI generiert wurden.

Erfahren Sie, warum Verlage KI-Agenten aktuell nur in der Danksagung (acknowledgment)akzeptieren aber nicht als Ko-Autor, da die menschlichen Autoren die Verantwortung tragen müssen, und wie die Mensch-KI-Kollaboration gestaltet werden muss, um die wissenschaftliche Integrität zu gewährleisten. / Quelle: Agents4Science Virtual Conference 2025. /// Podcast Wissen Schafft ///

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In dieser Podcast Folge von notJustCoding sprechen wir mit Björn Karoly, einem erfahrenen Senior Consultant bei Novatec über das Thema Business Intelligence (BI). Gemeinsam mit unserem Host Paulo gehen wir auf grundlegende Definitionen und Anwendungsbereiche von BI, spezifische Tools und Technologien sowie auf praktische Anwendungsbeispiele und den strategischen Einsatz von BI-Lösungen in Unternehmen ein. Zudem werden Fragen beantwortet wie: * Was versteht man unter Business Intelligence? * Wie kann BI zur Verbesserung operativer Effizienz beitragen? * Welche Tools und Technologien werden in BI-Projekten verwendet? * Wie können Unternehmen mit BI bessere, datengesteuerte Entscheidungen treffen? * Wie sieht ein schrittweiser Ansatz zur Implementierung von BI-Strategien in Unternehmen aus? Über unseren Gast: Björn Karoly ist Senior Consultant und ist seit über 5 Jahren ein Teil der Novatec Consulting GmbH. Durch seine umfangreiche Erfahrung in BI Consulting, Data Engineering und Reporting ist er ein Experte im Bereich Business Intelligence. Ebenso war ist Björn aktiv an der Gestaltung und Bearbeitung des Podcast “notJustCoding” beteiligt. Unser Gast auf LinkedIn Mehr zu CGI: https://www.cgi.com/de/de Kontakt: [email protected]schließen

Es ist die Eine-Million-Euro-Frage: wie sieht eigentlich ein optimales Portfolio aus und wie ist es aufgebaut? Das ist zwar eine vergleichsweise einfache Fragestellung, doch die Antworten darauf sind vielschichtig und nicht immer ganz einfach. Karl Matthäus Schmidt ist Fan des sogenannten Faktor-Investing. Dabei werden Faktoren zur Konstruktion von Wertpapierportfolios eingesetzt. Jede Aktie wird über Faktoren bewertet, z.B. wie hoch der Marktwert des Unternehmens ist, wie schwankungsanfällig die Aktie ist und welche Wertentwicklungen sie in der letzten Zeit hingelegt hat. Und diese Faktoren müssen richtig proportioniert werden. Das ist vergleichbar mit der Ernährung, bei der die Speisen über die enthaltenen Nährstoffe klassifiziert werden. Ziel ist eine ausgewogene Ernährung und im Anlagemanagement ein ausgewogenes Portfolio, welches dieselben Merkmale aufweist wie ein Portfolio aller Aktien dieser Welt. Welche Faktoren das sind, wie sie am Ende gewichtet werden, ob sie der Schlüssel für ein optimales Risiko-Rendite-Verhältnis sind und ob damit auch eine sinnvolle Branchen- und Ländergewichtung abgedeckt ist, verrät Schmidt in diesem Podcast. -----schließen