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Snap-Mitarbeiter vor Bürogebäude mit KI-Symbolik
KI & Arbeitsmarkt, wt

Snap baut 1.000 Stellen ab und nennt KI-Automatisierung als Grund

Der Foto-Messaging-Dienst Snap hat im April 2026 rund 1.000 Stellen gestrichen – etwa 14 Prozent der Gesamtbelegschaft. Bemerkenswert ist die offizielle Begründung: Das Unternehmen nennt den Einsatz von KI-Tools als einen der zentralen Faktoren, der Aufgaben übernimmt, die bislang von Mitarbeitern erledigt wurden. Damit gehört Snap zu den ersten größeren Tech-Unternehmen, die KI-bedingte Effizienzgewinne explizit als Stellenabbau-Motiv kommunizieren.

KI-gestützte Lernplattform mit adaptiven Quiz-Formaten und digitalen Karteikarten
KI-Bildung, wt

KI-Lernplattform Gizmo meldet 13 Millionen Nutzer und sichert sich 22 Millionen Dollar in Series-A-Finanzierung

Die KI-gestützte Lernplattform Gizmo hat eine Series-A-Finanzierungsrunde über 22 Millionen Dollar abgeschlossen und vermeldet gleichzeitig mehr als 13 Millionen registrierte Nutzer. Der Investor Shine Capital führt die Runde an. Das Wachstum unterstreicht die anhaltend starke Nachfrage nach personalisierten, KI-basierten Lernlösungen im EdTech-Segment.

Anthropic KI-Modell und Design-Plattform
KI-Modelle, wt

Anthropic plant Claude Opus 4.7 und integrierte KI-Design-Plattform

Anthropic arbeitet nach übereinstimmenden Berichten an einem neuen Sprachmodell der Opus-Reihe sowie an einer umfassenden Design-Plattform, die KI-gestützte Kreativprozesse in einem einzigen Werkzeug bündeln soll. Gleichzeitig sorgt ein weiterer Aspekt aus dem Umfeld des Unternehmens für Diskussionen: ein KI-System, das offenbar als zu gefährlich für eine Veröffentlichung gilt.

KI im Vorstellungsgespräch – Personalverantwortliche zwischen Chance und Risiko
KI im HR, wt

KI im Vorstellungsgespräch: Chancen und Risiken für Personalverantwortliche

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bewerbungsprozess nimmt deutlich zu – auf beiden Seiten des Tisches. Während Unternehmen zunehmend KI-gestützte Tools zur Vorauswahl und Gesprächsführung einsetzen, greifen auch Bewerber auf Large Language Models zurück, um sich vorzubereiten oder Antworten in Echtzeit zu formulieren. Personalentscheider stehen damit vor einer grundlegend veränderten Ausgangslage.

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