Praxisnahe Leitfäden zum Bau produktionsreifer KI-Systeme — Agenten, LLMs, RAG und MLOps.
„Spart 20 Minuten am Tag × 12 Leute = 30.000 Euro“ — diesen Business Case ahnen im Raum alle als Fiktion, denn es gibt keine halbe Person zum Abbauen. Was eine belastbare Zahl wirklich braucht und die vier Kanäle, über die gesparte Zeit zu Geld wird.
Fast keines scheitert am Modell. Sie scheitern an einer Entscheidung aus Woche eins und sehen danach fünf Monate lang nach Fortschritt aus. Die wiederkehrenden Muster — und die fünf Fragen, die sie früh aufdecken.
Nicht das Modell, die Datenlage ist meist der Engpass. Wo Unternehmensdaten stecken, wie man sie inventarisiert, bereinigt, strukturiert und berechtigt — und warum „gut genug“ ein Zwei-Jahres-Datenprojekt schlägt.
Prompt Injection, Datenlecks, unsichere Ausgaben und zu mächtige Agenten — die neue Angriffsfläche von LLM-Anwendungen und der Maßnahmenkatalog für vertrauenswürdige Systeme.
Datensouveränität für den Mittelstand: Was selbst gehostete LLMs bedeuten, die DSGVO-Treiber, die ehrlichen Kompromisse bei Kosten und Leistung — und wann was passt.
Open Source oder proprietär? Kosten, Latenz, Datenschutz, Lizenzen und Lock-in — die Kriterien, die wirklich zählen, und warum das beste Benchmark-Modell die falsche Frage ist.
Eigene Lösung oder fertiges Tool? Wann Kaufen reicht, wann sich Bauen lohnt, welche versteckten Kosten anfallen — und ein klarer Entscheidungsrahmen für den Mittelstand.
Ein Pilot soll eine Entscheidung erzeugen, keine Demo. Auf einen Use Case zuschneiden, echte Daten nutzen, definieren, was „funktioniert“ heißt, und zeitlich begrenzen — für ein klares Go/No-Go statt eines Projekts, das nie endet.
Das Schwierige an KI ist die Entscheidung, worauf man sie richtet. Fast jeder lohnende Anwendungsfall fällt in vier Kategorien — Dokumente lesen, Fragen beantworten, Schritte automatisieren, prognostizieren — mit einer ehrlichen Anleitung, wo Sie anfangen.
Für den Mittelstand lautet die erste Frage zu KI „dürfen wir das überhaupt?“ Ein praktischer Leitfaden zu den DSGVO-Pflichten, die ein KI-System berühren, wo Projekte scheitern und wie Konformität zum Nebenprodukt guter Architektur wird.
Ein Sprachmodell auf eigener Hardware zu betreiben hält Daten vollständig im Haus. Dieser Leitfaden nimmt der Hardware-Frage den Schrecken — Modellgröße, GPU-Speicher, Quantisierung und wann On-Premise die Cloud schlägt.
Eine ehrliche Antwort zu KI-Projektkosten: was den Preis treibt, was bei welchem Budget realistisch machbar ist, die versteckten Betriebskosten und wie Sie das Budget absichern, bevor Sie sich festlegen.
Der EU AI Act ohne Panik erklärt: welche Ihrer KI-Anwendungen überhaupt betroffen sind, was Sie konkret tun müssen, der Zeitplan und das Verhältnis zur DSGVO.
KI-Agenten nehmen ihre Umgebung wahr, treffen Entscheidungen und führen Aktionen aus — wiederholt und autonom. Dieser Leitfaden erklärt, wie sie funktionieren und wann man sie einsetzt.
KI im Unternehmen beginnt mit Prozess, Daten, Kontrolle und Rollout. Erfahren Sie, wie Sie den richtigen Anwendungsfall wählen, Risiken steuern und KI produktiv einsetzen.
RAG-Pipelines suchen, ranken, verankern und antworten. Erfahren Sie, wie produktive RAG-Systeme funktionieren, wo sie scheitern und wie man sie zuverlässig baut.
LLM-Fine-Tuning formt, wie ein Modell antwortet, Anweisungen befolgt und zu einer Domäne passt. Erfahren Sie, wann Fine-Tuning echten Hebel schafft und wann Prompting oder RAG reicht.
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