Für CIOs ist die Nutzung von KI an eine klare Bedingung geknüpft: Die Kontrolle über Datenbestände darf nicht aufgegeben werden. Dieser Artikel analysiert, wie eine konsequente Verbindung von Hybrider KI und Datensouveränität in der Praxis aussieht, indem KI-Entwicklungswerkzeuge aus der Cloud mit lokaler Datenverarbeitung kombiniert werden.
CIOs in Deutschland stehen unter Druck: Die Fachbereiche fordern sofortige KI-Lösungen, während Datenschutz und regulatorische Risiken zurückhalten. Der Schlüssel liegt in einem strukturierten Ansatz:
Produktiv statt experimentell: Mit Azure AI Foundry KI-Modelle industrialisieren
Hybrid & compliant: Mit Azure Arc sensible Daten lokal verarbeiten, ohne Cloud-Innovationen zu verpassen
Praxisbeispiele: Nonprofits verbessern Fundraising-Workflows, Hochschulen steigern Lernerfolge durch KI-basierte Analysen
Wettbewerbsvorteil sichern: KI-Fabriken liefern Skalierbarkeit, Investitionsschutz und regulatorische Sicherheit
Die Lösung liegt nicht in kurzfristigen Experimenten, sondern in einem klaren Ordnungsrahmen — einer „KI-Fabrik“, die Sicherheit, Skalierbarkeit und Innovation vereint.
“We’re drowning in alerts, but I’m still worried the real threat is slipping through.” This common CISO complaint isn’t a data problem—it’s a clarity problem. It’s time for a new cybersecurity strategy focused on synthesis, intelligence, and automation instead of noise…
“We’re drowning in alerts… and I’m still worried the real threat is slipping through.”
A CISO told me this recently — and it’s something I hear in nearly every industry.
For years, the common answer was simple: add more tools, collect more logs. Yet despite billions in global security spend, the mean time to detect and respond to threats is still alarmingly high.
The truth? You don’t have a data problem. You have a clarity problem. We’ve become experts at managing a patchwork of security tools — but not at managing the actual risk to our organizations.
AI is not a magic wand for fundraising, but it can be a game-changer. This strategist’s guide shows nonprofit leaders how to move beyond buzzwords and use AI to transform engagement. Learn how intelligent automation can handle routine tasks, freeing your team to focus on building the human relationships that drive your mission.
I regularly speak with leaders of nonprofit organizations across Germany and Europe. The core challenge is almost always the same: how to deepen donor relationships and drive mission impact with teams that are already stretched thin. The administrative burden of fundraising—from research and data entry to personalized outreach—can often overshadow the strategic, human-centric work that truly inspires giving.
This is where Artificial Intelligence, when applied thoughtfully, is becoming a game-changer. It’s not about replacing the human element; it’s about augmenting it. Based on successful AI deployments I’ve seen with NGOs, here are some key strategies to enhance fundraising and engagement.
1. Start with the Problem, Not the Product
The most successful AI adoption begins by embedding solutions into existing workflows. Instead of a massive, disruptive overhaul, focus on a specific bottleneck. For instance, automating donor qualification or personalizing outreach with a tool like M365 Copilot delivers immediate, measurable results and builds momentum for broader change.
2. Turn Raw Data into Relationship Intelligence
AI excels at transforming complex data into actionable fundraising intelligence.
Smarter Prioritization: AI models can analyze historical giving data in your CRM to predict future potential, helping your team focus their valuable time on the relationships that matter most.
Personalized Campaigns at Scale: By segmenting donor lists with a level of detail that would be impossible manually, AI allows for highly tailored messaging that resonates deeply and boosts engagement.
3. Unify the Entire Donor Journey
Donor outreach, stewardship, and engagement have often lived in separate silos. AI-driven platforms, like Dynamics 365, can unify these functions. This creates a seamless, consistent experience for every donor, ensuring they feel understood and valued at every touchpoint.
4. Empower Your Team with AI
Equipping your fundraising professionals with AI tools makes them more effective, not redundant.
Tailored Outreach: AI can help draft personalized messages for each donor, fostering stronger connections.
Dynamic Proposals: Imagine generating a proposal that instantly pulls in a donor’s specific interests and past engagement. This is the power of AI-driven content generation.
Getting the best out of generative AI depends on the quality of your instructions, or „prompts.“ This is a new, crucial skill.
Instead of asking: „Summarize this donor.“
Try a strategic prompt: „Act as a fundraising strategist. Based on this donor’s profile from our CRM, summarize their giving history, highlight their stated interest in our youth programs, and suggest three talking points for a renewal conversation.“ This focused approach unlocks far more powerful and useful results.
The Future is Collaborative
The future of fundraising isn’t a choice between humans or AI; it’s a powerful symbiosis. By letting AI handle the routine and complex data analysis, fundraisers are freed to focus on what they do best: building authentic relationships, crafting compelling stories, and thinking strategically about the mission.
Strategic AI adoption is a transformative lever for accelerating fundraising, deepening donor relationships, and, ultimately, amplifying social impact.
I’m interested to hear your perspective: What is the single biggest administrative task you wish AI could take off your team’s plate?
Tech For Social Impact: Eindrücke von der Microsoft AI Tour in Berlin: Experten diskutieren über den Einsatz von KI für Nonprofits.
Die Microsoft AI Tour in Berlin war eine inspirierende Veranstaltung, die über 3.000 Teilnehmer zusammenbrachte, um das transformative Potenzial von KI in verschiedenen Sektoren zu erkunden. Besonders spannend war die Diskussion darüber, wie Nonprofits KI nutzen können, um ihre Missionen zu verstärken und einen größeren gesellschaftlichen Impact zu erzielen.
Ich hatte die Gelegenheit, ein Fireside-Gespräch mit Thomas Berding, CIO von Malteser in Deutschland und CEO von SoCura, sowie Dominic Reiland, Leiter der Geschäftsentwicklung bei SoCura, zu moderieren. Unsere Gespräche und die zahlreichen Keynotes haben gezeigt, wie KI im Nonprofit-Sektor tatsächlich angewendet wird und wie sie Organisationen dabei unterstützt, intelligenter, schneller und fokussierter zu arbeiten. Hier sind einige meiner wichtigsten Erkenntnisse:
Einsatz von KI für Nonprofits zur Erfüllung humanitärer Bedürfnisse
Wir begannen mit dem globalen Auftrag der Malteser und ihrem Engagement für humanitäre Hilfe und nachhaltige Entwicklung, das von der medizinischen Soforthilfe bis zur langfristigen Armutsbekämpfung in über 30 Ländern reicht. Thomas Berding wies auch auf die immensen Herausforderungen hin, mit denen die Malteser konfrontiert sind, insbesondere bei der Koordinierung von Einsätzen in verschiedenen Regionen und der raschen Reaktion auf Krisen.
Um diese Hürden zu überwinden, setzen die Malteser auf KI und cloudbasierte Lösungen als grundlegende Instrumente. „KI bietet uns eine hervorragende Möglichkeit, den Fachkräftemangel zu bekämpfen, Prozesse besser zu optimieren und Informationen leichter zugänglich zu machen“, erklärt Thomas Berding. Durch den Einsatz von KI-gestützter Datenanalyse können sie auf Informationen zugreifen, diese analysieren und darauf reagieren.
Dominic Reiland hob SoCuras Reise mit Microsoft 365 Copilot hervor, um die Kommunikation zu optimieren, Informationsflüsse zu verwalten und sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren. „Seit Januar 2024 arbeiten wir gemeinsam mit Microsoft und strategischen Partnern an einem umfassenden Adoptionsprogramm für Microsoft 365 Copilot. Das hat einen großen Unterschied gemacht. Wir durchdringen das Rauschen, konzentrieren uns auf vorrangige Maßnahmen und unterstützen unsere Frontline-Teams mit Echtzeit-Entscheidungen“, so Dominic Reiland. Diese Effizienz ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, was sich für ressourcenbeschränkte gemeinnützige Organisationen als unschätzbar erweist.
Dies deckt sich mit den Ergebnissen des aktuellen Microsoft Work Trend Index, der zeigt, dass 75 % der Wissensarbeiter inzwischen KI in ihre Aufgaben integrieren. Insbesondere berichten 90 % von einer erheblichen Zeitersparnis und 85 % von einer besseren Konzentration auf wesentliche Aufgaben. Für Unternehmen wie Malteser und SoCura, in denen jede Minute zählt, erweist sich KI als ein entscheidender Faktor.
Aufbau eines KI-fähigen Nonprofit-Teams
Auf der Veranstaltung sprach auch Kate Behncken, CVP & Global Head of Microsoft Philanthropies, die die Bedeutung von Qualifizierung und Partnerschaften für gemeinnützige Organisationen betonte, um KI für Nonprofits effektiv zu nutzen. „Bei der Qualifizierung geht es nicht nur darum, den Umgang mit neuen Tools zu lernen, sondern auch darum, die Möglichkeiten und Grenzen von KI zu verstehen“, erklärte Kate Behncken.
Sie stellte auch die AI Skilling Alliance vor, die darauf abzielt, gemeinnützige Fachleute mit den notwendigen Fähigkeiten auszustatten, um KI ethisch und effektiv zu nutzen. Ein wichtiger Bedarf, den Thomas Berding bekräftigte: „Unser Ziel ist es, KI auf eine Weise zu nutzen, die unsere Mission unterstützt, ohne unsere Grundwerte zu gefährden“, fügte er hinzu.
Das Potenzial der KI in allen Sektoren: Eine Vision für die Zukunft
Die Keynote von Satya Nadella, dem CEO von Microsoft, brachte die breitere Vision der Rolle der KI in allen Branchen, einschließlich des gemeinnützigen Sektors, auf den Punkt. Er hob das exponentielle Wachstum der KI und ihre demokratisierende Wirkung hervor, die anspruchsvolle KI-Tools für alle Organisationen zugänglich macht. „KI ist nicht länger die Domäne einiger weniger Tech-Giganten“, sagte Satya Nadella. „Sie ist eine allgegenwärtige Ressource, die jedes Unternehmen in die Lage versetzen kann, mehr zu erreichen.“ Er hob Beispiele hervor, in denen KI Innovationen in den Bereichen Gesundheitswesen, ökologische Nachhaltigkeit und Bildung vorantreibt – Bereiche, die eng mit den Aufgaben gemeinnütziger Organisationen verbunden sind.
Satya Nadella betonte auch, dass das wahre Potenzial von KI in der Ergänzung menschlicher Fähigkeiten liegt. Für Non-Profit-Organisationen bedeutet dies, dass sie KI nutzen können, um ihre Fähigkeit zu verbessern, Gemeinschaften zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu verteilen.
Microsoft Tech for Social Impact: Globale Unterstützung für gemeinnützige Organisationen
Ein Eckpfeiler des Engagements von Microsoft für den gemeinnützigen Sektor ist das Team „Tech for Social Impact“ (TSI), das sich der Unterstützung von gemeinnützigen und humanitären Organisationen weltweit widmet. Durch Initiativen wie vergünstigte Lizenzen, spezielle Schulungsprogramme und strategische Partnerschaften unterstützt TSI gemeinnützige Organisationen bei der Entwicklung robuster digitaler Strategien und der Nutzung von KI- und Cloud-Technologien, um ihre Aufgaben zu erfüllen.
„Wir bei Tech for Social Impact verstehen die besonderen Herausforderungen, mit denen gemeinnützige Organisationen konfrontiert sind – begrenzte Budgets, eingeschränkte Ressourcen und der Bedarf an wirkungsvollen, skalierbaren Lösungen. Unsere Aufgabe ist es, diese Lücke mit denselben hochmodernen Tools zu schließen, die auch dem privaten Sektor zur Verfügung stehen, um eine nachhaltige Wirkung zu erzielen und gemeinnützige Organisationen in die Lage zu versetzen, mehr für die Gemeinschaften, denen sie dienen, zu erreichen“, sagte Manuela Schrubbe, Account Executive, Microsoft TSI Deutschland.
Sowohl Thmoas Berding als auch Dominic Reiland berichteten, wie die Beratung und die Ressourcen der TSI ihnen auf ihrem Weg zur KI geholfen haben. „Die Beratung und die Ressourcen, die das TSI-Team zur Verfügung gestellt hat, waren von unschätzbarem Wert“, sagte Thomas Berding. Dominic Reiland pflichtete ihm bei und fügte hinzu: „Einen Partner wie Microsoft zu haben, der sich für soziale Auswirkungen einsetzt, macht einen großen Unterschied. Er stellt sicher, dass wir nicht nur Technologie um der Technologie willen einsetzen, sondern Werkzeuge strategisch integrieren, die eine reale Wirkung erzielen.“
KI für Nonprofits: Ein transformatives Werkzeug für missionsorientierte Arbeit
Die kollektiven Erkenntnisse der AI Tour unterstreichen ein wichtiges Thema: KI hat das Potenzial, die Arbeit von Nonprofit-Organisationen grundlegend zu verändern und ihre Aufgaben zu erfüllen.
KI hat das Potenzial, Nonprofit-Organisationen zu verändern, indem sie über die Automatisierung hinausgeht und die menschliche Entscheidungsfindung ergänzt. KI-gestützte Datenanalysen ermöglichen es gemeinnützigen Organisationen, tiefere Einblicke zu gewinnen, Trends vorherzusagen und die Ressourcenzuweisung zu optimieren. Der Einsatz von KI mit dem Schwerpunkt auf Ethik, Qualifikation und verantwortungsvoller Implementierung wird gemeinnützigen Organisationen helfen, ihre Aufgaben zu erweitern und ihre Wirkung zu steigern.
In einer Welt mit komplexen Herausforderungen und begrenzten Ressourcen bietet KI einen Weg nach vorne, der es gemeinnützigen Organisationen ermöglicht, innovative Lösungen zu entwickeln und das Leben der Menschen, denen sie dienen, zu verbessern.
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OpenAI o1 preview model selection for advanced reasoning capabilities
Artificial Intelligence (AI) has been evolving at an unprecedented pace, and at the forefront of these innovations is OpenAI. Their latest release, the o1 model, represents a significant leap in AI capabilities. Unlike previous iterations that focused on providing fast, surface-level responses, the o1 model takes a different approach by prioritizing reasoning over speed. In essence, it “thinks” through complex problems much like a human would—decomposing tasks, exploring multiple strategies, and even revising its own mistakes. This level of nuanced problem-solving is unprecedented and opens new doors for AI applications.
How o1 Works: A New Approach to AI Problem-Solving
At its core, the o1 model utilizes chain-of-thought reasoning (COT), a method that breaks down intricate problems into smaller, more manageable components. This allows the AI to work through each part systematically, considering various approaches before arriving at a final conclusion. It’s akin to how an expert human might tackle a difficult problem—taking time to understand the challenge from multiple angles, evaluating different strategies, and correcting any errors along the way.
This capability is especially valuable in fields like mathematics, where precision is key. During the recent International Mathematics Olympiad, o1 solved 83% of tasks, a staggering achievement compared to GPT-4o’s 13%. This demonstrates the model’s superior ability to handle highly complex scenarios that require deep, methodical thinking.
What Makes o1 Different from Previous AI Models
While previous models like GPT-4 excelled in speed and generating rapid responses, they often struggled with tasks that required sustained reasoning or the ability to self-correct. The o1 model stands out by introducing a new paradigm in AI—one that emphasizes deliberation and critical thinking. This is not just about handling complex math problems; it applies to various fields, including scientific research, engineering, and software development.
What makes this especially exciting is the model’s ability to analyze its own thought process. Where earlier models would present the first plausible solution they found, o1 takes the time to evaluate multiple options. For example, in a software engineering task, o1 might propose several coding solutions, assess their efficiency, and choose the best one, saving developers significant time by reducing trial-and-error.
The Trade-off: Speed vs. Accuracy
One of the key differences between o1 and its predecessors is the trade-off between speed and accuracy. Previous models prioritized delivering fast responses, which was ideal for tasks like customer service or general information retrieval. However, this often came at the expense of deeper understanding and accuracy, particularly in domains requiring detailed analysis.
With o1, OpenAI has decided to sacrifice some of that speed in favor of accuracy. The model takes longer to generate responses, but the outcomes are more thoughtful and reliable. In high-stakes industries like finance, healthcare, and cybersecurity, where precision matters more than speed, this shift could make o1 the go-to model for tasks that demand careful consideration.
Enhancing AI Safety: A Step Towards Responsible AI
Beyond improving performance, OpenAI has made significant strides in ensuring that the o1 model operates more transparently and safely. One of the standout features of o1 is its ability to offer a transparent thought process. Unlike earlier models, which often presented answers as black boxes, o1 reveals the steps it took to arrive at its conclusions. This is crucial in industries like chemicals, biology, and nuclear research, where any miscalculation can have severe consequences.
The model’s deliberate reasoning process also helps reduce the risk of AI hallucinations, instances where the AI fabricates incorrect yet plausible information. While no model is entirely immune to such issues, the way o1 is designed makes it better equipped to catch and correct errors before presenting an answer. This step-by-step approach allows for more trustworthy AI systems, particularly when used in sensitive fields that require high levels of scrutiny and accountability.
Real-World Applications: From Science to Software
The implications of the o1 model extend far beyond mathematics and theoretical problem-solving. This new approach to AI can be transformative across a wide range of industries. In software development, for instance, developers could use o1 to not only generate code but to troubleshoot and optimize it. The model’s ability to evaluate different solutions means that software engineers can rely on AI for more sophisticated tasks, such as debugging or performance tuning.
In scientific research, o1’s advanced reasoning capabilities could help accelerate discoveries by analyzing large datasets, identifying patterns, and suggesting hypotheses that scientists might not have considered. Its ability to think critically and self-correct could significantly reduce the time researchers spend on trial and error, leading to breakthroughs in fields like genomics, drug discovery, and climate science.
For business leaders, the o1 model promises to revolutionize how AI is integrated into workflows. Unlike earlier models that excelled at automating routine tasks, o1 can be used for strategic decision-making, helping executives analyze market trends, assess risks, and even simulate different business scenarios. This shift from automation to augmentation—where AI assists human decision-making rather than replacing it—could lead to more informed, data-driven strategies.
Limitations and Future Directions
As promising as o1 is, it’s important to recognize that the model is still in its early stages. Currently, it lacks the ability to access the web or process uploaded files and images. These limitations make it less versatile than some might hope, particularly in domains that require real-time information retrieval or multimedia analysis. Additionally, o1’s slower response times may not be ideal for all use cases, especially those that demand rapid answers.
That said, OpenAI is committed to continuously refining the o1 model. Future iterations will likely address these shortcomings by incorporating more advanced features, such as web access and faster processing times. As the model evolves, we can expect to see it become an even more powerful tool for AI-driven innovation across industries.
Conclusion: A New Era for AI with o1
OpenAI’s o1 model marks a significant shift in the world of artificial intelligence. By prioritizing deliberation over speed and enabling transparent, step-by-step reasoning, o1 opens the door to more sophisticated and reliable AI applications. From solving complex scientific problems to enhancing business decision-making, the potential uses for o1 are vast and far-reaching.
As businesses continue to explore how AI can drive innovation and efficiency, the introduction of models like o1 represents a critical milestone. It’s not just about doing things faster anymore—it’s about doing them better. And with o1, OpenAI has set a new standard for what’s possible with artificial intelligence.
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