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Einblicke.
Keine Hochglanz-PR.
Was wir in Projekten lernen, was in der Praxis funktioniert – und was nicht.
Llama 4 und die neue Realität offener Modelle: Was das für Industrieunternehmen bedeutet
Meta hat mit Llama 4 die Messlatte für Open-Source-Modelle erneut angehoben. Für Unternehmen, die KI lokal betreiben wollen, ist das eine fundamentale Verschiebung – weg von Cloud-Abhängigkeit, hin zu echter Datensouveränität.
DeepSeek: Was der chinesische KI-Durchbruch für europäische Unternehmen wirklich bedeutet
DeepSeek R1 hat die KI-Welt Anfang 2025 aufgerüttelt – ein chinesisches Modell, das OpenAI auf Augenhöhe herausforderte und dabei zu einem Bruchteil der Kosten entwickelt wurde. Was steckt dahinter und was folgt daraus?
EU AI Act: Was Industrieunternehmen jetzt konkret tun müssen
Der EU AI Act ist in Kraft. Die ersten Anforderungen gelten bereits, weitere treten 2026 und 2027 in Kraft. Was bedeutet das konkret für Unternehmen, die KI einsetzen oder entwickeln – und was ist jetzt zu tun?
Reasoning-Modelle in der Praxis: Was o1, o3 und DeepSeek R1 für Industrieanwendungen taugen
Reasoning-Modelle denken vor der Antwort nach – das macht sie bei komplexen Aufgaben deutlich besser. Aber wann lohnt sich der Einsatz wirklich, und wo sind klassische Modelle die bessere Wahl?
KI-gestützte Softwareentwicklung: Was sich in Enterprise-Projekten wirklich verändert hat
Coding-Assistenten wie Cursor, GitHub Copilot und Claude Code haben die Art, wie Software entwickelt wird, fundamental verändert. Was das für Enterprise-Projekte bedeutet – und wo die Grenzen sind.
On-Premise KI für den Mittelstand: Warum lokale Modelle die bessere Wahl sind
Cloud-KI ist bequem – aber für Industrieunternehmen mit sensiblen Produktionsdaten ist On-Premise oft die einzige sinnvolle Entscheidung. Was das bedeutet und wie es funktioniert.
KI-Agenten in der Praxis: Was im Produktionsumfeld wirklich funktioniert
KI-Agenten sind das Buzzword des Jahres. Aber was bedeutet das konkret für Industrieunternehmen? Ein nüchterner Blick auf Einsatzszenarien, Grenzen und reale Ergebnisse.
Produktionswissen sichern: Wie KI verhindert, dass Erfahrung verloren geht
Wenn erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, geht oft jahrelanges implizites Wissen verloren. KI kann helfen, dieses Wissen systematisch zu erfassen – bevor es zu spät ist.