Piramal Finance: 57% des Codes schreibt jetzt KI-Software

Großkonzerne aus Finanz-, Technologie- und Industriesektor treiben die Integration generativer Künstlicher Intelligenz massiv voran. Der Trend zeigt eine klare Doppelstrategie: Eigene KI-Tools entwickeln und gleichzeitig Milliarden-Infrastrukturverträge für die steigende Rechenleistung abschließen.

Finanzbranche setzt auf Eigenentwicklungen

Piramal Finance hat seine internen KI-Kapazitäten deutlich ausgebaut. Über 500 Ingenieure arbeiten an proprietären Werkzeugen – mit beeindruckenden Ergebnissen: Rund 57 Prozent des Software-Codes wird mittlerweile von KI geschrieben. Die Nutzung Künstlicher Intelligenz im gesamten Unternehmen hat sich verfünffacht.

Die betriebswirtschaftlichen Effekte sind messbar. Die Auszahlungen in den Filialen stiegen um 23 Prozent, die Produktivität der Kreditmitarbeiter legte um 50 Prozent zu. Im ersten Quartal verbuchte das Unternehmen einen Nettogewinn von umgerechnet rund 500 Millionen Euro – ein Plus von 67 Prozent. Das verwaltete Vermögen erreicht umgerechnet etwa 12 Milliarden Euro. CEO Jairam Sridharan bestätigte, dass das Haus derzeit bis zu 400 Millionen Euro Eigenkapital für weiteres Wachstum einsammelt.

Auch im Retail-Investmentsektor tut sich etwas: 5paisa Capital ist eine Partnerschaft mit OpenAI eingegangen. Der indische Broker integriert seine Dienste in ChatGPT – als erste Plattform des Landes, die Anlegern KI-gestützte Handels- und Beratungsleistungen anbietet. Unter der Führung von CEO Gaurav Seth sollen Kunden personalisierte Einblicke und automatisierte Beratung erhalten.

Milliarden für Rechenleistung

Der Hunger nach Rechenpower treibt bizarre Deals. Anthropic, Entwickler des KI-Modells Claude, verhandelt mit Meta über einen Zweijahres-Leasingvertrag für Rechenressourcen im Wert von bis zu zehn Milliarden Euro. Der im Juni erstmals diskutierte Vorschlag könnte Meta in den Cloud-Dienstleistungsmarkt katapultieren – mit einer neuen Sparte für Hochleistungsrechnen. Meta selbst hat seine Investitionsausgaben für 2026 auf 115 bis 135 Milliarden Euro veranschlagt, vor allem für den Ausbau seiner Rechenzentren.

Während Großkonzerne massiv in die KI-Infrastruktur investieren, müssen Unternehmen auch die rechtlichen Rahmenbedingungen im Blick behalten. Dieser kostenlose Ratgeber klärt auf, welche KI-Systeme als Hochrisiko eingestuft werden und welche konkreten Schritte jetzt für die Compliance notwendig sind. Jetzt den kostenlosen Report zur EU-KI-Verordnung sichern

In Asien setzt Daum auf Souveränität. Der koreanische Anbieter hat einen „Sovereign AI Full Stack" gestartet – in Kooperation mit Upstage, AXZ und FuriosaAI. Seit dem 1. Juli läuft die Pilotphase. Die Infrastruktur nutzt FuriosaAIs Renegade-NPU-Chips, um Upstages Solar-Sprachmodell zu betreiben. Rund 500 Millionen Token pro Tag werden auf 24 Spezialchips verarbeitet. Geplant ist der Ausbau auf spezialisierte KI-Agenten für Shopping und Gastronomie.

In Japan kündigte Nvidia-CEO Jensen Huang gleich mehrere Partnerschaften an. Ziel: Vollständige KI- und Robotik-Integration in verschiedenen Branchen. Dazu gehören Projekte mit der japanischen Regierung für „Physical AI", Infrastrukturvorhaben mit SoftBank sowie der Ausbau von Toyotas KI-Anwendungen in der Fertigung. Auch japanische Finanzinstitute wie Mizuho, SMBC und Rakuten bauen neue KI-Infrastruktur – unterstützt durch RIKEN-Supercomputer mit 1.600 Blackwell-GPUs.

Digitale Gedächtnisse für Unternehmen

Dienstleister und Datenfirmen setzen auf „digitale Gehirne", um institutionelles Wissen zu bewahren. PwC India arbeitet mit Questt AI an einem „Intelligence Warehouse", das operatives Wissen für KI-Agenten speichert. PwC übernimmt die Implementierung und die nötige Neugestaltung der Arbeitsabläufe.

Die rasante Integration von KI in Unternehmensprozesse erfordert eine präzise Kenntnis der gesetzlichen Anforderungen, um empfindliche Strafen zu vermeiden. Erhalten Sie mit diesem Praxis-Leitfaden einen kompakten Überblick über alle relevanten Fristen und Pflichten des neuen EU AI Acts. Kostenlosen Umsetzungsleitfaden zum EU AI Act herunterladen

LTM und Glean bündeln ihre Kräfte: Die BlueVerse-Plattform von LTM trifft auf Gleans Wissensgraphen. Zielbranchen sind Banken, Fertigung und Versicherungen. Die Partner versprechen niedrigere Supportkosten und schnellere Problemlösungen durch bessere Datenzugänglichkeit.

Die Immobilienplattform Zillow hat ihre Umstellung auf die Databricks-Datenplattform ausgewertet. Ergebnis: 65 Prozent weniger Betriebsaufwand, 450 Prozent mehr monatlich aktive KI-Nutzer. Die Zahl der Support-Tickets sank um 44 Prozent – bei rund 250 Millionen monatlichen Nutzern.

Im Sicherheits- und Logistiksektor hat Deloitte eine Plattform auf Basis von Anthropics Claude-Modell vorgestellt. Sie identifiziert und behebt Schwachstellen in Software-Lieferketten. WNS integriert seine Analyseplattform mit Amazon Bedrock, um Dokumentenextraktion für Fahrzeugschadensbewertungen und klinische Zusammenfassungen zu automatisieren. Und L&T Technology Services hat mit PS Technology eine Absichtserklärung unterzeichnet: Ziel sind KI-basierte Simulatoren für das indische Eisenbahnsystem.

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