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Kaufen, Plattform oder selbst bauen
Standardtool, Plattform und Eigenentwicklung sind keine Lager, zwischen denen du dich einmal entscheidest, sondern drei Schichten, die du je Anwendungsfall neu kombinierst. Fünf Prüfungen, die dir zeigen, welche Schicht für deinen nächsten Fall die richtige ist.
Wissen anbinden oder ein eigenes Modell trainieren
Ein Standardmodell kennt das Internet und nicht euren Betrieb. Diese Lücke schließt du entweder, indem du euer Wissen anbindest, oder indem du ein eigenes Modell trainierst. Fünf Prüfungen, die dir zeigen, welcher der beiden Wege bei dir der richtige ist.
Du baust einen Agenten, wo eine Regel gereicht hätte
Ein Agent entscheidet jedes Mal neu und liefert deshalb jedes Mal etwas anderes. Wo der Weg zum Ergebnis feststeht, kaufst du dir damit Unzuverlässigkeit in einen Ablauf ein, der vorher berechenbar war. Fünf Schritte, die den Agenten auf die Stellen zurückschneiden, an denen er wirklich hilft.
Du übernimmst, was gut klingt
Der teuerste Fehler der ersten KI-Anwendungen ist nicht ein schlechtes Ergebnis, sondern ein gutes, das niemand geprüft hat. Warum ein Sprachmodell nie „weiß ich nicht
KI-Kompetenz ist seit Februar 2025 Pflicht: was Artikel 4 wirklich verlangt
Artikel 4 des AI Act verlangt seit Februar 2025 ein angemessenes, nachweisbares Kompetenzniveau der Mitarbeitenden. Kein Zertifikat, keine vorgeschriebene Schulung, aber Verantwortung ab dem ersten Tag der Nutzung. Fünf Felder, fünf Grundbegriffe und fünf Schritte zu einem Stand, den du zeigen kannst.
Souveränität heißt wählen können, nicht alles selbst bauen
Souverän ist nicht, wer auf jede fremde Technik verzichtet, sondern wer Modell, Speicherort und Anbieter wechseln kann, ohne den eigenen Vorsprung zu verlieren. Drei Prüffragen für Technik, Betrieb und Daten, plus fünf Schritte, die aus einem Gefühl eine Entscheidung machen.
Wann darf der Agent selbst entscheiden? Die Schwelle statt der Einzelfreigabe
Ein handelnder Agent braucht keine Erlaubnis pro Fall, sondern eine Schwelle: über ihr läuft der Vorgang durch, darunter geht er an einen Menschen. Fünf Schritte, mit denen du diese Schwelle festlegst, misst und verantworten kannst.
Nie einen kaputten Prozess automatisieren: aufräumen kommt vor dem Agenten
Automatisierung macht einen Ablauf nicht besser, sondern schneller, und zementiert damit jeden Fehler, der vorher darin steckte. Fünf Schritte, mit denen du einen Prozess aufräumst, bevor ein Agent ihn übernimmt.
Nicht immer das größte Modell: Routing als Kosten- und Datenschutz-Hebel
Wer jede Anfrage blind an das größte Modell schickt, zahlt zweimal: einmal in Euro und einmal in Daten, die das Haus nicht hätten verlassen müssen. Fünf Schritte zu einer Routing-Matrix, die beides senkt.
Das KI-Inventar: alle Anwendungsfälle erfassen und nach Risiko klassifizieren
Der AI Act verlangt ein durchsuchbares Register aller KI-Anwendungsfälle mit Risikoklasse. Steuern lässt sich ohnehin nur, was zentral sichtbar ist. Fünf Schritte von der verstreuten Tabellensammlung zu einem Register, aus dem Entscheidungen folgen.
Drei Domänen statt dreißig Piloten: warum eure KI-Projekte im Pilotstatus hängen bleiben
Rund 90 Prozent der Firmen nutzen KI, aber nur etwa 7 Prozent bringen sie über den Pilotstatus hinaus. Wer viele enge Anwendungsfälle nebeneinander baut, sammelt Vorführungen. Fünf Schritte, mit denen ihr stattdessen einen kompletten Ablauf von der Anfrage bis zur Auslieferung umbaut.
Verlässlichkeit schlägt Intelligenz: warum neun von zehn Agenten nie in Betrieb gehen
Der Agent trifft in der Vorführung jede Antwort und liegt im Alltag mal richtig, mal falsch. Rund neun von zehn Agenten-Projekten erreichen die Produktion nie, und fast nie liegt es am Modell. Fünf Schritte, mit denen du Verlässlichkeit misst statt sie zu hoffen.
