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Notizen aus dem Labor.

Notizen aus dem Labor: Agenten, souveräne Infrastruktur, Daten, Sichtbarkeit und PropTech.

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KI-Infrastruktur01.06.2026

Integration von KI mit ERP und Unternehmenssystemen

Wie man KI an ERP, CRM und andere Betriebssysteme des Unternehmens anschließt. Integrationsmuster, Datensicherheit und reale Implementierungskosten im Jahr 2026.

KI-Infrastruktur01.06.2026

n8n und AI: End-to-End-Automatisierungen ohne Code

Wie man n8n mit einem AI-Modell verbindet und eine echte End-to-End-Automatisierung aufbaut. Muster, Fallstricke und Prinzipien sicherer Integration.

KI-Infrastruktur01.06.2026

Wie man das richtige KI-Modell für die Aufgabe wählt (und nicht für den Hype)

Es gibt nicht das eine beste Modell. Es gibt das passende Modell für die jeweilige Aufgabe – ausgewählt durch Messung, nicht durch den Namen. Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl.

AI-Agenten01.06.2026

Wie man KI-Halluzinationen im Unternehmen begrenzt

Das Modell kann selbstbewusst erfinden. Wie man erreicht, dass Ihr KI-Assistent auf Fakten basiert antwortet und 'weiß ich nicht' sagt, statt zu erfinden.

Daten und SEO01.06.2026

Wie man Unternehmensdaten für AI und RAG vorbereitet

Die Vorbereitung von Daten für AI ist das Fundament jeder Implementierung: Ohne saubere, strukturierte Daten liefert selbst das beste Modell falsche oder erfundene Antworten.

KI-Infrastruktur01.06.2026

Wie man eine Vektordatenbank wählt: Qdrant, pgvector und Entscheidungskriterien

Wie man 2026 eine Vektordatenbank wählt: pgvector vs Qdrant, Kriterien für Skalierung, Filterung, Self-Hosting und DSGVO-Konformität. Praktische Entscheidungstabelle.

Daten und SEO01.06.2026

Wie man den ROI aus der AI-Einführung misst: ein praktischer Leitfaden

Wie man den ROI aus AI misst: konkrete Kennzahlen, Formeln und Fallstricke bei der Messung der Rendite aus der AI-Einführung für polnische Unternehmen im Jahr 2026.

KI-Infrastruktur01.06.2026

Wann Fine-Tuning sinnvoll ist (und wann RAG ausreicht)

Fine-Tuning wann sinnvoll: Auswahlkriterien, Kosten und Fallstricke. Wann RAG das Problem günstiger löst und wann Modell-Training der einzige Weg ist.

Agenti AI01.06.2026

KI-Ticket-Klassifizierung und -Routing: Triage, die Prioritäten nicht verwechselt

Wie KI Tickets nach Kategorie, Dringlichkeit und Sentiment klassifiziert und sie in die richtige Warteschlange leitet – 2026. Ohne falsche Depriorisierung dringender Fälle.

KI-Infrastruktur01.06.2026

Kosten von LLM-Tokens: Wie man sie misst und optimiert

Die Kosten für LLM-Tokens steigen schneller als das geplante KI-Budget. Wie misst man den Verbrauch, wo verstecken sich die Kosten und welche Optimierungsmuster funktionieren wirklich im Produktivbetrieb.

KI-Infrastruktur01.06.2026

Kosten für den Betrieb eines KI-Agenten: TCO und Operationen

Kosten für den Betrieb eines KI-Agenten im TCO-Kontext: Infrastruktur, Token, Monitoring, Wissensaktualisierungen und menschliche Aufsicht. Wie viel kostet ein Agent nach der Implementierung wirklich?

KI-Forschung01.06.2026

LLM als Hypothesengenerator: Potenzial und Grenzen großer Sprachmodelle

LLMs erkennen Muster, die ein Mensch in einem Monat nicht sieht. Doch ohne Guardrails, Explainability und Human-Gate generieren Hypothesen statt Arbeit zu beschleunigen, einen Verifizierungsrückstand.

Konkrete Erkenntnisse zu KI-Agenten, souveräner Infrastruktur und Sichtbarkeit in KI-Modellen — kein Spam.

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Wie man KI-Halluzinationen im Unternehmen begrenzt

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Wie man den ROI aus der AI-Einführung misst: ein praktischer Leitfaden

Wann Fine-Tuning sinnvoll ist (und wann RAG ausreicht)

KI-Ticket-Klassifizierung und -Routing: Triage, die Prioritäten nicht verwechselt

Kosten von LLM-Tokens: Wie man sie misst und optimiert

Kosten für den Betrieb eines KI-Agenten: TCO und Operationen

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