KI-News · KW 12/2026
CodeWall findet Lücke in McKinseys Lilli, Google Maps startet Ask Maps
· 6 Meldungen · 15 Quellen
KI-gestützt erstellt, Quellen je Meldung verlinkt
CodeWall meldet, dass ein KI-Agent bei einem Sicherheitstest auf die Produktionsdatenbank von McKinseys Lilli zugreifen konnte. McKinsey schloss die Lücke und sieht keine Hinweise auf Zugriffe auf Kundendaten. Google Maps führt Ask Maps und eine 3D-Navigation zunächst in ausgewählten Ländern ein. OpenAI erweitert die Sora 2 Video API, und Anthropic startet das Claude Partner Network.
CodeWall meldet Sicherheitslücke in McKinseys KI-Assistenten Lilli
Bei einem Sicherheitstest erlangte ein KI-Agent laut CodeWall Zugriff auf Lillis Produktionsdatenbank. McKinsey behob die Schwachstelle und sieht keine Hinweise auf Zugriffe auf Kundendaten.
Das Sicherheitsunternehmen CodeWall berichtete am 9. März über einen Test von McKinseys internem KI-Assistenten Lilli. Sein autonomer Agent habe über eine Schwachstelle in rund zwei Stunden Lese- und Schreibzugriff auf die Produktionsdatenbank erlangt. CodeWall beschreibt einen Angriffsweg über eine nicht authentifizierte Schnittstelle und SQL-Injection. Auch Systemanweisungen und Konfigurationsdaten seien erreichbar gewesen.12
McKinsey bestätigte eine Schwachstelle und erklärte, sie innerhalb weniger Stunden behoben zu haben. Eine Untersuchung mit externen Forensikern habe keine Hinweise darauf gefunden, dass der Forscher oder unbefugte Dritte auf Kundendaten oder vertrauliche Kundeninformationen zugegriffen hätten.3 Der Fall zeigt ein Risiko für interne KI-Systeme: Wenn Schnittstellen und Datenbankrechte nicht ausreichend abgesichert sind, kann ein Fehler weit über einzelne Chat-Antworten hinausreichen. Die von CodeWall genannten Zugriffsmöglichkeiten sind nicht mit einem nachgewiesenen Abfluss von Kundendaten gleichzusetzen.13
Was das für Unternehmen bedeutet
Wenn du interne KI-Assistenten einsetzt, prüfe auch deren Schnittstellen und Datenbankrechte. Begrenze Zugriffe auf das Nötige und teste, ob Fehler in einer Schnittstelle Zugriff auf weitere Daten ermöglichen.
OpenAI erweitert Sora 2 Video API um Fortsetzungen und Batch-Jobs
Entwickler können Videos fortsetzen, eigene Figuren und Objekte referenzieren und Generierungen als Batch-Jobs ausführen.
OpenAI hat am 12. März 2026 neue Funktionen für die mit Sora 2 betriebene Video API angekündigt. Entwickler können eigene Figuren und Objekte als Referenzen verwenden, bestehende Videos fortsetzen und mehrere Videogenerierungen als Batch-Jobs einreichen. Laut OpenAI stehen die Funktionen allen Kunden der Video API zur Verfügung. Die Fortsetzung soll es ermöglichen, eine Szene über einen einzelnen generierten Clip hinaus auszubauen.12
Die Erweiterung richtet sich damit an Arbeitsabläufe, in denen Videos aus mehreren zusammenhängenden Schritten entstehen. Referenzen für Figuren und Objekte können dabei helfen, visuelle Vorgaben über mehrere Generierungen hinweg zu nutzen.12 Wie Entwickler solche Referenzen dauerhaft verwalten können, geht aus den Angaben nicht hervor. Auch konkrete Zeit- oder Durchsatzgewinne für Batch-Jobs beziffert OpenAI nicht.12
Was das für Unternehmen bedeutet
Wenn du KI-Videos für wiederkehrende Kampagnen oder Produktinhalte erstellst, prüfe die Fortsetzung und Figurenreferenzen in einem kleinen Testablauf. Plane für Batch-Jobs eine asynchrone Verarbeitung ein und miss selbst, ob sie deinen Produktionsprozess beschleunigt.
Anthropic startet Partnernetzwerk für Claude
Das kostenlose Claude Partner Network soll Unternehmen bei der Einführung von Claude unterstützen. Anthropic sagt dafür 2026 zunächst 100 Millionen US-Dollar zu.
Anthropic hat am 12. März 2026 das Claude Partner Network vorgestellt. Das kostenlose Programm richtet sich an Organisationen, die Claude in Unternehmen einführen oder vermarkten; Bewerbungen sind seit der Ankündigung möglich.1 Für 2026 sagt Anthropic zunächst 100 Millionen US-Dollar zu, unter anderem für Schulungen, technische Unterstützung und gemeinsame Marktbearbeitung. Partner erhalten außerdem Vertriebs- und Marketingmaterialien.1
Mit dem Netzwerk baut Anthropic die Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern aus, die Unternehmen bei der Einführung von Claude begleiten. Zu den genannten frühen Partnern zählen Accenture, Deloitte, Cognizant und Infosys.23 Das Programm ist nicht auf Beratungsfirmen beschränkt: Laut Anthropic können sich alle Organisationen bewerben, die Claude auf den Markt bringen.1 Wie sich die zugesagten Mittel auf direkte Partnerförderung und andere Unterstützungsleistungen verteilen, ist noch offen.12
Was das für Unternehmen bedeutet
Wenn du Claude in bestehende Abläufe integrierst, prüfe, ob ein Partner aus dem Netzwerk Implementierung und Schulung übernehmen kann. Kläre Zuständigkeiten für Datensicherheit, Betrieb und Support vor der Beauftragung.
Claude erstellt interaktive Visualisierungen direkt im Chat
Claude kann Diagramme und andere interaktive Visualisierungen im Gespräch anzeigen. Die Beta-Funktion ist auch im kostenlosen Tarif verfügbar.
Anthropic hat am 12. März 2026 eine Beta-Funktion für Claude angekündigt: Der Assistent erstellt interaktive Diagramme, Schaubilder und Visualisierungen direkt im Chat.1 Sie erscheinen innerhalb der Unterhaltung statt nur in einer separaten Ansicht wie Claude Artifacts.1 Die Funktion steht laut Anthropic in allen Tarifstufen zur Verfügung, auch im kostenlosen Angebot.1
Anders als Artifacts sind die neuen Darstellungen nicht als dauerhafte Arbeitsflächen gedacht: Sie können sich verändern, wenn das Gespräch weitergeht.12 So lassen sich Rückfragen zu Daten oder Abläufen im selben Chat visuell bearbeiten, ohne zwischen Ansichten zu wechseln.1 Die Visualisierungen sind keine generierten Bilder, sondern interaktive Elemente; Anthropic führt die Funktion zunächst als Beta.13
Was das für Unternehmen bedeutet
Wenn du Claude für Berichte oder Analysen nutzt, kannst du Diagramme direkt im Gespräch anfordern und anpassen. Prüfe wichtige Werte anhand der Datenquelle und sichere benötigte Darstellungen separat.
CursorBench bewertet Coding-Agenten anhand echter Entwickleraufgaben
Cursor nutzt Aufgaben aus eigenen Entwicklungssitzungen, um Coding-Agenten zu vergleichen. Der Benchmark ist nicht unabhängig reproduzierbar.
Cursor hat CursorBench am 11. März 2026 vorgestellt. Das interne Verfahren vergleicht KI-Coding-Agenten anhand von Aufgaben aus echten Entwicklungssitzungen, die über Cursor Blame erfasst und für die Auswertung aufbereitet werden.1 Die Anfragen sind bewusst kurz und nicht vollständig spezifiziert: So sollen sie dem Entwickleralltag näherkommen als sorgfältig formulierte Testaufgaben.1 Die Testsammlung ist nicht öffentlich verfügbar.12
Cursor sieht bei öffentlichen Coding-Benchmarks Probleme mit der Aussagekraft für die eigene Nutzung, mehrdeutigen Bewertungen und möglichen Überschneidungen mit Trainingsdaten.1 Das Unternehmen gleicht deshalb Ergebnisse aus kontrollierten Tests mit Bewertungen aus der tatsächlichen Nutzung ab.1 Für Unternehmen ist dieser Ansatz relevant, weil ein guter Benchmark-Wert nicht automatisch zuverlässige Änderungen im eigenen Code bedeutet. Da Aufgaben und Auswertung nicht offenliegen, lassen sich die Ergebnisse von CursorBench nicht unabhängig nachprüfen.12
Was das für Unternehmen bedeutet
Wenn du Coding-Agenten auswählst, teste sie zusätzlich an typischen Aufgaben aus deinen eigenen Repositories. Prüfe neben der Lösungsqualität, ob Änderungen im realen Workflow neue Fehler verursachen.
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