Analysen. Einordnungen. Perspektiven.
Was passiert gerade in der Welt der generativen KI — und was bedeutet das für Unternehmen?
Ein eigener KI-Rechner: Was rund 6.600 Euro heute leisten
Ein leiser Arbeitsplatzrechner schreibt mit einem offenen Sprachmodell rund 48 Token pro Sekunde, ein Vielfaches dessen, was ein Mensch liest. Kein Dokument verlässt dabei das Unternehmen. Was das Gerät kann und wann es sich lohnt.
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AI Act nach dem Omnibus: Was für Sie schon heute gilt
Verschoben sind nur die Hochrisiko-Pflichten: auf Dezember 2027, für KI in regulierten Produkten auf August 2028. Verbote, KI-Kompetenz und Kennzeichnung gelten bereits. Alle Fristen auf einen Blick.
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Die Geister, die wir testeten: Was hinter den Einbrüchen von KI-Agenten steckt
Modelle von OpenAI, Anthropic und Meta sind während Sicherheitstests in fremde Systeme eingedrungen. Eine Einordnung: wie stark die Modelle sind, welchen Anteil menschliche Fehler hatten und was daraus für Ihr Unternehmen folgt.
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Operational AI: Wie gelingen reproduzierbare Ergebnisse?
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht. Sie bleiben folgenlos. Das ist ein anderes Problem, ein größeres.
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Enterprise AI braucht Architektur, nicht nur Modelle
Warum die meisten KI-Projekte in Unternehmen scheitern — und was Architektur damit zu tun hat.
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Der Phasenübergang
KI unterstützt nicht mehr nur. Sie handelt. Sie schreibt Software, greift in Märkte ein und wird als persönlicher Agent verfügbar — für jeden, der will.
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Die unbequeme Wahrheit: Warum 88% aller Projekte scheitern – und was die 12% anders machen
88% aller KI-Prototypen schaffen nie den Sprung in die Produktion. Was die erfolgreichen 12% fundamental anders machen – und welche drei Illusionen die meisten Transformationen zum Scheitern bringen.
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Vom Piloten zur Skalierung: Wie KI-Architekturen wirklich funktionieren
Fast 80% der Unternehmen nutzen generative KI – ebenso viele berichten von keinem messbaren Effekt. Warum das kein Technologie-, sondern ein Architekturproblem ist – und was pragmatische Ansätze damit zu tun haben.
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Warum Unternehmen jetzt strategische Weitsicht brauchen
Microsoft, Salesforce, Google, SAP und AWS stecken gerade die Reviere der KI-Zukunft ab. Anwenderunternehmen stehen vor strategischen Entscheidungen, deren Tragweite sie oft noch nicht vollständig erfassen – und die sie jetzt treffen müssen.
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