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29 Beiträge

KI-Agenten: Systeme, die mit Werkzeugen arbeiten — sicher, hinter Allow-Liste und Human-Gate. Vom Chatbot zum handelnden Agenten.

18.06.2026

KI-Sprachassistent fürs Telefon: statt IVR, ehrlich

Wie ein Sprachagent 2026 IVR ersetzt: STT-Intent-TTS-Pipeline, Latenzbudget, Barge-in, polnische ASR und die Übergabegrenze zum Menschen.

18.06.2026

AI für das interne Rechtsteam: Vertragsprüfung und RAG

Bis 2026 setzen interne Rechtsabteilungen AI für das Vertrags-Triage und die Nachverfolgung von Verpflichtungen ein. Erfahren Sie, was sich tatsächlich automatisieren lässt und was beim Juristen bleibt.

18.06.2026

AI für die Erstellung und Pflege technischer Dokumentation

Wie man 2026 Wikis, Runbooks und API-Dokumentationen mit dem Code synchron hält: RAG über Quellen, Drift-Erkennung und die Grenze, die kein Automat überschreiten darf.

18.06.2026

AI zur Anomalieerkennung in Unternehmensdaten: Wie es 2026 funktioniert

AI erkennt Anomalien in Transaktionen, Logs und Metriken schneller als statische Schwellenwerte. Was das 2026 für Ihr Unternehmen bedeutet, wenn der Mensch die Entscheidung trifft.

17.06.2026

KI-Agent mit SQL-Datenbankzugriff: text-to-SQL sicher implementieren

Wie man 2026 einen text-to-SQL-KI-Agenten im Unternehmen einführt: schema-aware Prompting, Read-Only-Guardrails, Zeilenlimits und Human-Gate für risikoreiche Abfragen.

17.06.2026

Agentic RAG: Agent, der selbst die Suche plant

Agentic RAG im Jahr 2026: Der Agent plant selbst Anfragen, bewertet Ergebnisse und entscheidet, wann er an einen Menschen eskaliert. Lohnt es sich, klassischen RAG auf einen agentenbasierten Ansatz umzustellen?

17.06.2026

KI für Bankwesen und Fintech: KYC, AML, Risiko, Service

KI im Bankwesen und Fintech 2026: KYC ohne Papierstapel, AML mit Präzision, Credit-Risk mit Erklärbarkeit. Wo der Mensch entscheidet und warum der AI Act eine Pflicht ist, keine Option.

17.06.2026

AI für Controlling und Finanzen: OCR, Kostenanalyse und Monatsabschluss 2026

Wie AI das Controlling 2026 unterstützt: Rechnungsextraktion, Kostenklassifizierung, Abweichungsanalyse und Kommentar zum Monatsabschluss. Grenze: Zahlen werden vom Controller freigegeben.

17.06.2026

AI für Energie und Utilities: Prognosen, Anomalieerkennung, Dokumentation

AI in der Energiewirtschaft 2026: Bedarfsprognose mit fairer Genauigkeitsspanne, Anomalieerkennung aus Sensordaten, Automatisierung der Dokumentation. Was realistisch ist und wo menschliche Aufsicht unverzichtbar bleibt.

17.06.2026

AI für Logistik und Lager: Prognosen, Routing und Dokumentenautomatisierung

Reale Anwendungen von AI in der Logistik 2026: Nachfrageprognose mit fairer Genauigkeitsspanne, Auftragsrouting, OCR von Dokumenten. Der Mensch bleibt im Loop.

17.06.2026

KI für die industrielle Produktion: vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle, Dokumentation

KI in der Produktion 2026: vorausschauende Instandhaltung mit Sensoren, bildgestützte Qualitätskontrolle, Automatisierung von Berichten. Was realistisch ist und wo menschliche Aufsicht erforderlich bleibt.

17.06.2026

KI für Versicherungen: Schadensabwicklung, Dokumentenextraktion, Klassifizierung

KI in Versicherungen 2026: Datenextraktion aus Schadensdokumenten, Meldungsklassifizierung, Betrugssignale, Kunden-Q&A. Wo menschliche Aufsicht notwendig ist.

17.06.2026

AI für Marketing-Teams: Content-Entwürfe, Segmentierung, Analyse — mit Aufsicht

AI für Marketing-Teams 2026: Content-Entwürfe zur Bearbeitung, Segmentierung, Datenanalyse und Markenstimmigkeit. Wo sie hilft und wo der Mensch benötigt wird.

17.06.2026

AI für IT- und DevOps-Teams: Triage, Logs und Runbooks

Wie IT- und DevOps-Teams AI im Jahr 2026 einsetzen: Triage von Alerts, Zusammenfassungen von Logs, RAG für Dokumentation und die Grenze, die ein Agent nicht überschreiten darf.

17.06.2026

KI für Sentimentanalyse: Von Bewertungen zu Entscheidungen

Wie KI Tausende von Bewertungen, Tickets und Erwähnungen in strukturierte Handlungssignale im Jahr 2026 umwandelt. Praktisches Muster mit Human-Gate und Validierung anhand einer Stichprobe.

17.06.2026

KI zur Zusammenfassung langer Dokumente: Strategien und Grenzen

Wie KI Verträge und Berichte länger als ein Kontextfenster im Jahr 2026 zusammenfasst. Map-Reduce, RAG mit Zitaten und die Grenze, die man ohne menschliche Kontrolle nicht überschreiten sollte.

17.06.2026

AI im Reklamationsmanagement: Triage, Antwortentwurf und Human-Gate

Wie AI Reklamationen klassifiziert, Sentiment und Dringlichkeit erkennt und einen Antwortentwurf für 2026 vorbereitet. Jede inhaltliche Entscheidung obliegt dem Menschen.

17.06.2026

Vom AI-Pilot zur Produktion: Was sich wirklich ändert

Was ein AI-Demo von einem Produktionssystem 2026 trennt: Monitoring, Guardrails, Mensch in der Schleife, Kosten, Rollback und SLA – und wie man diese Lücke schrittweise schließt.

01.06.2026

KI in der Logistik: Lager, Routenplanung und Nachfrageprognose

Wie KI in der Logistik Lagerkosten reduziert, Lieferrouten optimiert und die Nachfrage vorhersagt. Architektur, Muster und Grenzen.

01.06.2026

KI für Personalisierung von Angeboten und Produktempfehlungen

Wie man KI-Personalisierung und Empfehlungen im Unternehmen implementiert: Architektur, Modelle, DSGVO und AI Act, Guardrails, Kosten und wann sich die Investition auszahlt.

01.06.2026

KI für Übersetzungen im Unternehmen: wie es in der Praxis funktioniert

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.

01.06.2026

KI in der Bildung und betrieblichen Schulungen: Ein Leitfaden

Wie man KI in betrieblichen Schulungen implementiert: personalisierte Lernpfade, Wissensagenten, RAG auf Materialien, DSGVO und AI Act in der Praxis.

01.06.2026

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.

01.06.2026

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?

01.06.2026

MCP: Wie KI sicher mit Tools verbunden wird

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.

01.06.2026

Monitoring und KPIs eines KI-Agenten: Wie misst man die Effektivität

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.

01.06.2026

No-Code (Make, Zapier) vs. eigener AI-Agent

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.

01.06.2026

Multi-Agenten-Systeme im Unternehmen: Wann lohnen sie sich und wie verbindet man sie

Multi-Agenten-Systeme mit KI 2026: Wann die Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten einen überlasteten schlägt und wie man Schleifen, Kosten und Chaos vermeidet.

01.06.2026

Mehrsprachiger KI-Assistent: Kundenservice in mehreren Sprachen

Ein mehrsprachiger KI-Assistent bedient Kunden in ihrer eigenen Sprache ohne separate Bots pro Sprache. Architektur, Spracherkennung, Guardrails und DSGVO in der Praxis.

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