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KI-Agenten: Systeme, die mit Werkzeugen arbeiten — sicher, hinter Allow-Liste und Human-Gate. Vom Chatbot zum handelnden Agenten.
Wie KI in der Logistik Lagerkosten reduziert, Lieferrouten optimiert und die Nachfrage vorhersagt. Architektur, Muster und Grenzen.
Wie man KI-Personalisierung und Empfehlungen im Unternehmen implementiert: Architektur, Modelle, DSGVO und AI Act, Guardrails, Kosten und wann sich die Investition auszahlt.
KI für Übersetzungen im Unternehmen verkürzt die Zeit für die Lokalisierung von Dokumenten, Verträgen und Marketinginhalten. Architektur, Qualität, DSGVO und AI Act in einem Leitfaden.
Wie man KI in betrieblichen Schulungen implementiert: personalisierte Lernpfade, Wissensagenten, RAG auf Materialien, DSGVO und AI Act in der Praxis.
Wie man n8n mit einem AI-Modell verbindet und eine echte End-to-End-Automatisierung aufbaut. Muster, Fallstricke und Prinzipien sicherer Integration.
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?
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard zur Verbindung von KI-Modellen mit externen Tools und Daten. Wie es funktioniert, was es Unternehmen bringt und welche Sicherheitsrisiken es birgt.
Wie man einen KI-Agenten überwacht, welche KPIs einen geschäftlichen Sinn ergeben und wie man ein Qualitäts-Dashboard aufbaut, bevor die Implementierung außer Kontrolle gerät.
Wann Make und Zapier ausreichen und wann Sie einen eigenen AI-Agenten benötigen. Vergleich der Möglichkeiten, Kosten und Grenzen von No-Code vs. dedizierter Architektur.
Multi-Agenten-Systeme mit KI 2026: Wann die Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten einen überlasteten schlägt und wie man Schleifen, Kosten und Chaos vermeidet.
Ein mehrsprachiger KI-Assistent bedient Kunden in ihrer eigenen Sprache ohne separate Bots pro Sprache. Architektur, Spracherkennung, Guardrails und DSGVO in der Praxis.