KI für Unternehmen
KI-Systeme für Unternehmen, Einführungsentscheidungen, Kunden-Workflows und messbare Ergebnisse.
57 Beiträge (24 Artikel · 33 Videos)
Hier beginnen
Einige gute Beiträge für den Einstieg, bevor Sie die vollständige Übersicht durchsuchen.
11 Min. LesezeitEin Playbook für die KI-Einführung im Team entwickeln
Die meisten Teams scheitern bei der KI-Einführung nicht an der Technologie, sondern an der Umsetzung. Ein praktisches Playbook zur Auswahl von Anwendungsfällen, zur Schulung der Mitarbeitenden, zu Richtlinien, Wirkungsmessung und häufigen Fehlern.
Mittelstufe
9 Min. LesezeitKI-ROI und Reife: So messen Sie wirksame Einführung
Die Einführung von KI sollte nicht daran gemessen werden, wie viele Personen ChatGPT ausprobiert haben. Ein praktischer Rahmen zur Messung von Workflow-ROI, Qualität, Risiko, Reife und Skalierungsbereitschaft.
Fortgeschritten
9 Min. LesezeitKI-Systeme bauen oder kaufen: ein praktischer Entscheidungsrahmen
Die meisten Teams sollten kaufen, bevor sie selbst bauen – aber nicht immer. Ein Entscheidungsrahmen für KI-Tools, Workflow-Automatisierung, RAG, Agenten, Datenschutz, Integrationstiefe, Gesamtkosten und strategische Differenzierung.
FortgeschrittenWeitere in diesem Thema
12 Min. LesezeitMake Codex, Claude Code, and Cursor work as one CLI team
Use AGENTS.md, CLAUDE.md, Cursor rules, and CLI print modes so Codex designs, Claude reviews, and Cursor implements—without a custom orchestration platform.
Fortgeschritten
8 Min. LesezeitThe dignity of work when machines can do more of it
A practical job-redesign assessment for SME leaders: examine worker voice, retained judgement, skill paths, workload, monitoring, and appeal before declaring an automation successful.
Mittelstufe
15 Min. LesezeitMulti-agent project management with Linear: Claude, Cursor, and Codex on one backlog
Run Claude Code, Cursor, and Codex against the same Linear project like a real engineering team: claim work, mark progress, hand off review, fix findings, and close issues without stepping on each other.
Fortgeschritten
8 Min. LesezeitWhat to tell your team when you automate part of their job
A practical communication sequence for automation projects: what to say before the decision hardens, which commitments build trust, and which promises managers should not make.
Mittelstufe
Wie man menschenzentrierte KI-Workflows in der Lokalisierung erstellt – mit Shashi Bhushan
Crowdin.
Mittelstufe
Einführung in EmbeddingGemma: Das beste Open-Model für On-Device-Embeddings
Google for Developers.
Mittelstufe
Conductor-CEO Charlie Holtz stellt sein KI-Coding-Setup vor
Y Combinator.
Fortgeschritten
KI-Agenten im Finanzwesen mit dem Finanzvorstand (CFO) von HPE
CXOTalk.
Fortgeschritten
Private KI vs. Cloud: Wie Führungskräfte bessere Make-or-Buy-Entscheidungen treffen
World Wide Technology.
Fortgeschritten
9 Min. LesezeitKI-native IDEs und Repository-bewusste Entwicklungsworkflows
Cursor, Copilot, Claude Code und Repository-bewusste Agenten verändern die Softwareentwicklung nur, wenn Teams Grenzen setzen. Ein praktischer Workflow für Codebasis-Kontext, Planung, Tests, Code-Review, Geheimnisse und Produktsicherheit.
Fortgeschritten
9 Min. LesezeitEU-KI-Verordnung für KMU: ein praktischer Governance-Plan
Die EU-KI-Verordnung ist nicht nur ein rechtliches Problem für große Anbieter. Ein praktischer KMU-Plan für die Bestandsaufnahme, Risikoeinstufung, menschliche Aufsicht, Transparenz, Anbieterdokumentation und disziplinierte Umsetzung.
Fortgeschritten
10 Min. LesezeitMehrsprachige KI-Workflows für estnische Unternehmen
Ein praktisches Workflow-Modell für estnische Unternehmen, die auf Estnisch, Englisch, Russisch, Finnisch und in weiteren Kundensprachen arbeiten – ohne Ton, Terminologie, Datenschutz oder Verantwortlichkeit zu verlieren.
Mittelstufe
10 Min. LesezeitBereitstellungsmuster für private KI: lokal, VPC, selbst gehostet und hybrid
Private KI ist keine einzelne Architektur. Ein praktischer Vergleich lokaler Modelle, Enterprise-SaaS, VPC-Bereitstellungen, selbst gehosteter Inferenz und hybrider Muster für KMU, denen Datenschutz und Kontrolle wichtig sind.
Fortgeschritten
10 Min. LesezeitDer KI-Marketing-Stack: Content, SEO und Social Media auf Autopilot
Ein praktischer, durchgängiger KI-Marketing-Stack für Content, SEO und Social Media – mit den Tools, Workflows, Prompts und der Disziplin, die echte Automatisierung von Spam unterscheiden. Für Einzelpersonen und kleine Teams, nicht für Großunternehmen.
Mittelstufe
11 Min. LesezeitDer KI-Vertriebsstack: Lead-Anreicherung, Personalisierung und Follow-up in großem Maßstab
Ein praktischer KI-Vertriebsstack für Recherche, Personalisierung, Sequenzen und Follow-up – ohne zu dem Spam zu werden, den alle löschen. Die Architektur, Tools, Prompts und Schutzmechanismen, die wirksame von lästiger Ansprache unterscheiden.
Mittelstufe
12 Min. LesezeitKostenoptimierung bei der Inferenz: Prompt-Caching, Routing und Ausgabesteuerung
Die Kosten für LLM-Inferenz lassen sich mit den richtigen Techniken um 60–90 % reduzieren: durch Prompt-Caching, Modell-Routing, Ausgabesteuerung, Batching und einige weniger bekannte Muster. Entscheidend sind die Zahlen, die Muster und die betriebliche Disziplin, die eine gut geführte Inferenz von ausufernden Rechnungen unterscheiden.
Fortgeschritten
10 Min. LesezeitEvals für Nichttechniker: Erkennen Sie, ob Ihr KI-Workflow besser oder schlechter wird
Evals messen die Qualität von KI-Ausgaben systematisch und gelten meist als Aufgabe für Entwickler. Doch jedes Team mit KI-Workflows benötigt sie, und die Grundlagen kommen ohne Code aus. Eine praktische Anleitung.
Mittelstufe
13 Min. LesezeitEvals erstellen, die tatsächlich Regressionen erkennen
Die meisten Eval-Suites wirken beeindruckend, übersehen aber reale Regressionen. Evals, die relevante Fehler erkennen, erfordern sorgfältig aufgebaute Datensätze, empfindliche Metriken, kalibrierte Judges und eine Kultur des Vertrauens. Diese Muster nutzen Teams, die es richtig machen.
Fortgeschritten
14 Min. LesezeitMCP von Grund auf: Einen produktionsreifen Server in TypeScript entwickeln
Ein produktionsreifer Model-Context-Protocol-Server erfordert mehr als die Anbindung einiger Tools. Entscheidend sind Schemadesign, Authentifizierung, Fehlerbehandlung, Streaming, Observability und die betrieblichen Anforderungen, durch die MCP-Server im großen Maßstab zuverlässig nutzbar werden.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitMCP-Tools so entwerfen, dass LLMs sie zuverlässig verwenden
Die meisten MCP-Tools, die wir sehen, sind technisch korrekt, aber praktisch unbrauchbar. LLMs ignorieren sie, verwenden sie falsch oder rufen sie auf ungeeignete Weise auf. Diese Designprinzipien sorgen dafür, dass LLMs Tools zuverlässig einsetzen – mit konkreten Fehlerbildern und Korrekturen.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitObservability für LLM-Anwendungen: Tracing, Kosten, Latenz und Qualitätsdrift
LLM-Anwendungen scheitern auf Arten, die traditionelle Observability übersieht. Entscheidend sind Tracing für mehrstufige Abläufe, die Zuordnung von Kosten, die je Aufruf um den Faktor 100 variieren, das Monitoring von Qualitätsdrift und das Debugging von Halluzinationen im Produktivmaßstab.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitProduktionsreifes RAG entwickeln: Ingestion, Embedding, Retrieval, Reranking und Evals
Eine produktionsreife RAG-Pipeline umfasst sechs Stufen, deren spezifische Muster die Qualität bestimmen. Architektur, Entscheidungen je Stufe und konsequente iterative Evaluation unterscheiden ein funktionierendes RAG-System von einem enttäuschenden.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitPrompting, RAG oder Fine-Tuning wählen — und wann Sie sie kombinieren sollten
Prompting, RAG und Fine-Tuning sind die drei großen Hebel, um große Sprachmodelle an Ihr Problem anzupassen. Jeder eignet sich für bestimmte Probleme und für andere nicht. Ein Entscheidungsrahmen, die realistischen Kosten jedes Ansatzes und erfolgreiche Kombinationsmuster für den Produktivbetrieb.
Fortgeschritten
12 Min. LesezeitRAG jenseits von Chunking: Graph RAG, agentisches RAG und Long-Context RAG
Klassisches Chunk-basiertes RAG hat Grenzen. Graph RAG, agentisches RAG und Long-Context RAG überwinden sie auf unterschiedliche Weise. Erfahren Sie, wann welcher Ansatz das richtige Werkzeug ist, wie er tatsächlich funktioniert und welche Kompromisse im Produktivbetrieb relevant sind.
Fortgeschritten
13 Min. LesezeitEin LLM-Produkt auf den Markt bringen: Preisgestaltung, Margen und die Anti-Moat-Falle
LLM-basierte Produkte sind wirtschaftlich anspruchsvoller als traditionelle SaaS-Produkte: variable, mit der Nutzung steigende Kosten, durch Inferenz belastete Margen, Kommoditisierungsrisiken und Wettbewerber mit denselben Basismodellen. So bauen Sie ein tatsächlich verteidigbares Produkt – und vermeiden die Muster, an denen LLM-Start-ups verschwinden.
Fortgeschritten
13 Min. LesezeitStrukturierte Ausgaben und Function Calling: Muster für den Produktivbetrieb
Strukturierte Ausgaben und Function Calling bilden die Brücke vom „LLM, das Text generiert“ zum „System, das Aufgaben ausführt“. Im Produktivbetrieb zählen robuste Schemata, Fehlerbehandlung, Idempotenz und kontrollierte Degradation – nicht nur der JSON-Modus.
Fortgeschritten
Ich habe mit N8N und Claude einen KI-Content-Agenten entwickelt (Schritt für Schritt)
Greg Isenberg.
Mittelstufe
Ich enthülle alle Geheimnisse des Vibe-Marketings (ohne Gatekeeping)
Greg Isenberg.
Mittelstufe
Live einen KI-Vertriebsbot entwickeln, der Leads für mich anruft
Liam Ottley.
Mittelstufe
Ich habe mehr als 1.000 Kaltakquise-E-Mails mit DIESEM KI-System hochgradig personalisiert (KOSTENLOSE VORLAGE)
Nick Saraev.
Mittelstufe
Ist das das Ende von RAG? Anthropics NEUES Prompt-Caching
Prompt Engineering.
Fortgeschritten
Build Hour: Prompt-Caching
OpenAI.
Fortgeschritten
Warum KI-Evals die gefragteste neue Fähigkeit für Produktentwickler sind | Hamel Husain & Shreya Shankar
Lenny's Podcast.
Mittelstufe
Prompts in der Anthropic Console bewerten
Anthropic.
Mittelstufe
LLM-Evaluierungen systematisch einrichten (Metriken, Unit-Tests, LLM-as-a-Judge)
Dave Ebbelaar.
Fortgeschritten
Domänenspezifische LLM-Evaluierungssysteme entwickeln: Hamel Husain und Emil Sedgh
AI Engineer.
Fortgeschritten
Agenten mit dem Model Context Protocol entwickeln – vollständiger Workshop mit Mahesh Murag von Anthropic
AI Engineer.
Fortgeschritten
Der ultimative MCP-Crashkurs – von Grund auf entwickeln
Web Dev Simplified.
Fortgeschritten
Effektivere KI-Agenten entwickeln
Anthropic.
Fortgeschritten
Prompting für Agenten | Programmieren mit Claude
Anthropic.
Fortgeschritten
LangSmith in 10 Minuten
LangChain.
Fortgeschritten
LLMs instrumentieren und evaluieren
Hamel Husain.
Fortgeschritten
RAG-Agenten im Produktivbetrieb: 10 Erkenntnisse – Douwe Kiela, Erfinder von RAG
AI Engineer.
Fortgeschritten
Produktionsreife RAG-Anwendungen entwickeln: Jerry Liu
AI Engineer.
Fortgeschritten
RAG vs. Fine-Tuning
IBM Technology.
Fortgeschritten
RAG vs. Fine-Tuning vs. Prompt-Engineering: KI-Modelle optimieren
IBM Technology.
Fortgeschritten
Einführung in RAG 2.0: agentisches RAG und Wissensgraphen (KOSTENLOSE Vorlage)
Cole Medin.
Fortgeschritten
Graph RAG: RAG mit Wissensgraphen verbessern
Prompt Engineering.
Fortgeschritten
Vertikale KI-Agenten könnten zehnmal größer werden als SaaS
Y Combinator.
Fortgeschritten
Wie KI Software-Geschäftsmodelle neu erfindet – mit Bret Taylor von Sierra
Sequoia Capital.
Fortgeschritten
OpenAI DevDay 2024 | Strukturierte Ausgaben für zuverlässige Anwendungen
OpenAI.
Fortgeschritten
Pydantic ist alles, was Sie brauchen: Jason Liu
AI Engineer.
Fortgeschritten
Wharton-Professor: 4 Szenarien für die Zukunft der KI | Ethan Mollick für Big Think+
Big Think.
Mittelstufe
Diese KI-Strategie braucht jede Führungskraft | Ethan Mollick erklärt
Sana.
Mittelstufe