Praxiswissen zu KI,
Daten und Agenten
Wir teilen, was wir in Projekten lernen. Strategie, Datenbasis, Umsetzung: drei Perspektiven auf das, was im datenintensiven Mittelstand wirklich zählt.
Single Point of Truth im Mittelstand: Warum die meisten SPoT-Projekte scheitern
Die meisten SPoT-Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an fünf Ursachen. Welche Architektur funktioniert und wann ein SPoT überdimensioniert ist.
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Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG verbindet LLMs zur Laufzeit mit externen Wissensquellen für aktuelle, faktentreue Antworten. Funktionsweise, Use Cases und Grenzen im Überblick.
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Wie KMU mit KI produktiver werden: Use Cases, die wirklich funktionieren
Welche KI-Use Cases im Mittelstand tatsächlich profitabel sind, mit konkreten Beispielen, typischen Fehlern und einer Methode zum Selbstrechnen.
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Datenstrategie vor KI-Strategie: Warum Ihre Daten das Erste sind, das zählt
Bevor Sie in KI investieren: Warum die richtige Datenstrategie vor jeder KI-Strategie kommt, und wie Sie Ihre Datenbasis für nachhaltige KI-Projekte aufbauen.
9 Min. Fachbegriff nachschlagen? Zum Glossar →