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.
KI-Anwendungsfälle für Industrieunternehmen: 4 Use Cases jenseits von Chatbots
Vier KI-Use-Cases aus Vertrieb, Planung, Änderungsprozess und Technik: Auswahlmatrix, Architektur, Grenzen und die Datenbasis, die jeder einzelne voraussetzt.
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Data Governance im Mittelstand: Wann sie sich rechnet
Wie Sie entscheiden, ob sich Data Governance für Ihr Unternehmen rechnet: die Logik hinter dem Business Case und ein schlanker Pilot ohne zusätzliches Tool.
16 Min. 
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.
14 Min. 
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.
15 Min. 
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.
13 Min. 
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 →