Analysen und Erfahrungen aus unserer Arbeit an KI-Strategie, KI-Architektur und der Umsetzung von KI-Projekten in Hightech- und Deep-Tech-Unternehmen.
Für Führungskräfte zählt nicht fehlerfreie KI, sondern KI-Entscheidungen ohne Textgenerierung bei jedem Schritt – und Geschäftsregeln unter eigener Kontrolle.
Spotify mergt Millionen KI-generierter Pull Requests ohne Review. Das klappt, weil die Kontrollen schon da waren. Wo sie fehlen, stocken KI-Projekte.
Ubers Agentic Pods zeigen: Die besten KI-Chancen im Unternehmen entdeckt man in echten Workflows, nicht in Use-Case-Workshops oder Priorisierungsmatrizen.
nAIxt Technologies nahm an einer hochrangigen Wirtschaftsdelegation von vbw, UBW und DAFG nach Oman, in die VAE und nach Saudi-Arabien teil.
DLD Impact of AI in München: KI ist vom Schlagwort zur Tat geworden. Politik, Industrie, Design und Investoren wollten nicht nur zusehen, sondern handeln.
Seit 2. Februar 2025 verlangt Art. 4 der KI-Verordnung ausreichende KI-Kompetenz im Unternehmen. Was das für Führungskräfte bedeutet und wie Sie vorgehen.
Wo KI heute an Grenzen stößt und was aktuelle Benchmarks zeigen: Einordnung für Führungskräfte, die ihre KI-Strategie anpassen und Wettbewerbsvorteile sichern.
Fine-Tuning oder RAG? Wir erklären die Unterschiede, wann sich welcher Ansatz eignet und wie Sie Ihre Unternehmensdaten für KI-Anwendungen vorbereiten.
Warum klassisches DevOps KI-Projekte ausbremst und der Wechsel zu MLOps sie beschleunigt: datengetriebene Iterationen, Continuous Training und Modell-Monitoring.
Nutzungsbasiert zahlen statt in GPU-Infrastruktur investieren: Wie Unternehmen mit dem Price-per-Use-Modell risikoarm in KI einsteigen und Kosten planbar halten.
API, Self-Hosting oder hybrid? Wie Sie die passende KI-Deployment-Strategie wählen und Kosten, Flexibilität und Skalierbarkeit abwägen – mit Fallstudie.
Ist alles Gold, was glänzt? Der Fall Reflection 70B zeigt, warum Führungskräfte KI-Versprechen prüfen und Due Diligence betreiben müssen, bevor sie investieren.
Rund 80 % aller KI-Projekte scheitern. Die häufigsten Ursachen, von unklaren Zielen über Datenqualität bis Overengineering, und was Sie dagegen tun können.
