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Fachbeiträge zu KI und Automatisierung im Mittelstand – konkrete Verfahren, an echten Aufgaben erklärt, mit einer klaren Einschätzung, wann sich der Einsatz lohnt.
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Warum KI-Projekte scheitern und wie es in Etappen besser gelingt
Warum so viele KI-Projekte scheitern und wie es besser geht: aktuelle Studien und ein Beispiel aus der Belegverarbeitung, umgesetzt in Etappen.
KI & AutomatisierungWas ist ein KI-Agent? Erklärt an einem einfachen Beispiel aus dem Bestelleingang
Was ist ein KI-Agent? Tool Calling, Agenten-Schleife, MCP und Prompt Injection – erklärt an einem Zahlendreher aus dem Bestelleingang.
KI & AutomatisierungVom Neuron zum Sprachmodell: Wie KI rechnet – erklärt an einer Schraubenfeder
Wie KI rechnet, erklärt an einer Schraubenfeder: Neuron, Netz, Lernen und Sprachmodell in vier Teilen – für Entscheider, mit Animationen zum Ausprobieren.
KI & AutomatisierungJupyterLab und KI: Betriebsdaten auswerten wie ein Data Scientist – als Betriebswirt
Wie ein Betriebswirt mit JupyterLab und einem KI-Assistenten aus BDE-Stempeln den Engpass findet – Liegezeit ableiten, Muster sehen und die Wartezeit vorhersagen.
KI & AutomatisierungLokal ist angekommen: Sprachmodelle im eigenen Serverraum sind produktionsreif
Sprachmodelle im eigenen Serverraum lesen Belege heute wie große Cloud-Modelle. Was sich seit dem ersten Bericht geändert hat, mit Messreihen sauber belegt.
KI & AutomatisierungWenn Workflows intelligent werden: KI schließt die Lücken der klassischen Automatisierung
Wie KI die Lücken klassischer Automatisierung schließt: Systeme vernetzen, unstrukturierte Belege lesen, Entscheidungen treffen – und Modelle lokal betreiben.
Schildern Sie uns einen Vorgang.
Ein Anruf genügt für eine belastbare Einschätzung: ob er sich automatisieren lässt, was das kostet – und ob er sich überhaupt trägt.