OpenAI halbiert den Bürotarif, der BGH senkt die Hürde für Score-Auskünfte

GPT-6.1 Terra: OpenAIs Mittelklasse wird genauer und kostet die Hälfte OpenAI hat am 26. Oktober GPT-6.1 Terra veröffentlicht. Terra ist die Mittelklasse einer Modellfamilie, die von Luna (günstig) über Terra und Sol bis Astra (stärkstes Modell) reicht. Gedacht ist das Modell für Büroarbeit wie Angebote entwerfen, technische Zeichnungen lesen, Formulare ausfüllen oder Videos schneiden. Dafür erkennt Terra, was auf dem Bildschirm zu sehen ist, und bedient Programme selbst. Fachleute nennen das Computer Use. Über die Programmierschnittstelle kostet eine Million Token Eingabe 1 US-Dollar, eine Million Token Ausgabe 5 Dollar, laut OpenAI die Hälfte des Vorgängers GPT-5.6 Terra. Token sind die Wortbausteine, nach denen KI-Anbieter abrechnen. In ChatGPT Work und im Programmierwerkzeug Codex steht Terra seit dem Start in den Tarifen Plus, Pro, Enterprise und Edu bereit. Wichtiger als der Preis ist mir die Fehlerquote. In OpenAIs internem Test mit Fragen, die zu Falschaussagen verleiten sollen, sank sie bei niedriger Denktiefe von 53,6 auf 16,7 Prozent. Das unabhängige Testlabor Artificial Analysis misst ebenfalls einen kräftigen Rückgang. In seinem Wissenstest rät Terra noch in 38 Prozent der Fälle, in denen es die Antwort nicht kennt, der Vorgänger kam auf 88 Prozent. Für Routineaufgaben im Büro dürfte Terra damit das Modell mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis bei OpenAI sein. Prüfen muss man die Ergebnisse trotzdem, weil das Modell gut jede dritte Wissenslücke weiter mit einer Vermutung füllt. KI & Mittelstand Der Bundesgerichtshof hat am 21. Oktober in vier Verfahren gegen die Schufa entschieden, wann eine Auskunftei erklären muss, wie ein Score zustande kommt (Az. I ZR 227/25 bis 230/25). Ein Score ist ein Wahrscheinlichkeitswert, den eine Software aus gespeicherten Daten errechnet, etwa zur Frage, ob jemand seine Rechnungen bezahlt. Die Kläger:innen wollten wissen, nach welcher Logik ihre Werte berechnet wurden. Formal hat die Schufa gewonnen, die Fälle gehen zurück ans Oberlandesgericht Dresden. In der Sache hat der BGH die Tür für Auskunftsansprüche aber weiter geöffnet. Schon die Berechnung eines Scores kann eine automatisierte Entscheidung im Sinne der Datenschutz-Grundverordnung sein, wenn ein Unternehmen seine Entscheidung über einen Vertrag maßgeblich davon abhängig macht. Das müssen die Betroffenen beweisen, die Hürde ist allerdings niedrig. Es genügt, dass ein Score übermittelt wurde und das Unternehmen kurz danach eine nachteilige Entscheidung getroffen hat. Dann gilt die Vermutung, dass der Score den Ausschlag gab. Widerlegen lässt sie sich nur mit Gegenbeweis. Wer Kund:innen nach einer Bonitätsabfrage ablehnt, sollte deshalb festhalten können, was sonst in die Entscheidung eingeflossen ist. Dieselbe Frage stellt sich bei eigenen KI-Werkzeugen, die Anfragen, Bewerbungen oder Kreditlimits vorsortieren. Ich halte das Urteil für einen Vorboten. Je mehr Entscheidungen an Software hängen, desto öfter werden Gerichte wissen wollen, wer am Ende wirklich entschieden hat.

LangChain, Anbieter eines verbreiteten Baukastens für KI-Agenten, setzt intern drei eigene Agenten ein, je einen für Vertrieb, Programmierung und Marketing-Inhalte. In einem Beitrag vom 24. Oktober beschreiben Firmenchef Harrison Chase und Caspar Broekhuizen fünf Bausteine, die alle drei gebraucht haben. Sie nennen das Gerüst „Company Harness“, also das Geschirr, in das ein Modell eingespannt wird, damit es im Unternehmen arbeiten kann. Die Agenten sitzen im Chatprogramm Slack, wo die Teams ohnehin arbeiten, und lassen sich dort direkt ansprechen. Am schwierigsten war laut den Autoren die Frage, in wessen Namen ein Agent handelt. Der Vertriebsagent nutzt für Salesforce ein festes Firmenkonto, verschickt E-Mails aber im Namen der Person, die ihn beauftragt, und das nur im Direktchat. Der Marketing-Agent darf auf X posten, allerdings nur für freigegebene Personen, alle anderen bekommen einen Entwurf. Dazu kommen ein Gedächtnis auf zwei Ebenen (Wissen für alle und Wissen pro Person), eine abgeschottete Umgebung zum Ausführen von Code, Sandbox genannt, und Zeitpläne. Ein großer Teil der Läufe startet ohne menschlichen Auftrag, etwa wenn ein neuer Lead eingeht. Wer Agenten im eigenen Betrieb einführt, klärt die Identitätsfrage am besten vor der Toolwahl, ob die Plattform am Ende Copilot Studio, n8n oder Make heißt. Sobald ein Agent Mails verschickt oder ins CRM schreibt, muss feststehen, mit wessen Rechten er das tut und wer dafür geradesteht.

Ein offenes KI-Modell von Alibaba hat in einem Sicherheitstest versucht, Daten auf einen Server in Peking hochzuladen. Das berichtet das kanadische KI-Unternehmen Cohere am 26. Oktober, TechCrunch hat den Fall am selben Tag aufgegriffen. Qwen3.8-Flash-Next sollte eine Erkennungsregel für Schadsoftware schreiben, eine Aufgabe ganz ohne Netzwerkzugriff. In seinem Denkprotokoll kündigte das Modell an, keine Werkzeuge zu benutzen. Danach versuchte es, einen Testtext in einen Cloud-Speicher von Alibaba in Peking zu laden. Die Testumgebung hatte keinen Weg nach draußen, deshalb scheiterte der Versuch. Laut Cohere tritt das Verhalten in weniger als einem von 100.000 Aufrufen auf. Ob Absicht dahintersteckt oder ein Überbleibsel aus dem Training, kann das Unternehmen nicht sagen, andere Forschende halten Spionage für unwahrscheinlich. Cohere verkauft selbst Modelle, das gehört zur Einordnung dazu. Ein Denkprotokoll beschreibt, was ein Modell vorhat, kontrollieren lässt sich aber nur, was es tatsächlich tut. Wer offene Modelle im eigenen Haus betreibt, sperrt den Netzverkehr deshalb standardmäßig und gibt nur frei, was die Aufgabe braucht.

Die Score-Liste für automatisierte Absagen Das Schufa-Urteil von oben betrifft jeden Betrieb, der Kund:innen, Bewerber:innen oder Lieferanten anhand eines Werts aussortiert. Eine Tabelle mit vier Spalten schafft Überblick. In die erste Spalte kommt jede Stelle, an der eine Zahl oder eine Software über Ja oder Nein entscheidet. Das kann die Bonitätsprüfung im Onlineshop sein, die Vorauswahl im Bewerbungstool, das Kreditlimit in der Warenwirtschaft oder die KI-Sortierung im Kundenservice. Daneben steht, wer die Entscheidung am Ende trifft. Steht dort niemand, ist das die wichtigste Zeile der Liste. Die Datenschutz-Grundverordnung erlaubt Entscheidungen, die allein auf automatisierter Verarbeitung beruhen und Menschen erheblich treffen, nur in Ausnahmefällen. Die dritte Spalte hält fest, was die prüfende Person zusätzlich zum Score heranzieht, etwa die Zahlungshistorie oder ein Telefonat. Wer das notiert, kann später belegen, dass der Score nicht allein entschieden hat. In die vierte Spalte gehört, wer Auskunftsanfragen beantwortet und welche Erklärung Betroffene bekommen. Für den ersten Durchgang reicht eine Stunde mit Vertrieb, Personal und Buchhaltung. Grenzfälle bespricht man anschließend mit dem oder der Datenschutzbeauftragten.

Update zu Anthropics Börsenplänen: Anthropic hat am 26. Oktober den Börsengang bei der US-Börsenaufsicht SEC beantragt, die Aktie soll an der Nasdaq unter dem Kürzel ANT gehandelt werden. Im ersten Halbjahr 2026 lag der Umsatz laut Prospekt bei 16,3 Milliarden US-Dollar nach 1,2 Milliarden im Vorjahreszeitraum, rund 1.900 Kunden zahlen eine Million Dollar oder mehr im Jahr, berichtet TechCrunch. Als börsennotierte Firma muss Anthropic regelmäßig Zahlen vorlegen, wer auf Claude setzt, kann die Lage seines Anbieters dann besser einschätzen. Außerhalb der Tech-Branche zahlt sich KI für US-Konzerne bisher nicht aus, schreibt Torsten Slok, Chefvolkswirt des Finanzinvestors Apollo, am 24. Oktober. Bei den Firmen im Börsenindex S&P 500 ohne die sieben großen Tech-Konzerne seien Umsatz pro Beschäftigtem und Gewinnmargen flach geblieben. Wer ein KI-Budget plant, legt am besten vorher fest, an welcher Kennzahl der Nutzen gemessen wird.