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Entdecken Sie unsere neuesten Artikel zu KI, Machine Learning und datengetriebener Innovation im Mittelstand.

Zeitstrahl zum KI-Agenten im Kundenservice: links Auswählen und Einführen, in der Mitte der Go-live, rechts die Phase nach dem Go-live
•5 Minuten

KI-Agent im Kundenservice verbessern

Ihr KI-Agent ist live, und jedes Team kümmert sich um seinen Teil. Wer schaut regelmäßig in seine Chats und macht ihn besser?

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Grafik: Ein KI-Agent im Kundenservice erreicht 92 Prozent Accuracy, löst aber nur 64 Prozent der Anliegen
•7 Minuten

KI-Agent im Kundenservice: Qualität nach dem Go-live prüfen

Ihr KI-Agent im Kundenservice antwortet schnell und sachlich richtig. Trotzdem rufen Kunden danach an. Wer prüft, ob er Anliegen wirklich löst? Sechs Fragen und eine Routine für Service, Produktteam und IT.

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AI Evals: Fünf Dimensionen für produktive KI-Systeme
•7 Minuten

AI Evals: Fünf Dimensionen für produktive KI-Systeme

Im laufenden Betrieb Ihres KI-Systems fallen Ihnen drei Dinge auf. Der Token-Verbrauch steigt von einem Sprint zum nächsten um 40 %, ohne dass eine Konfigurationsänderung das erklären würde. Nach einem Prompt-Update verändert sich die Antwortqualität spürbar; das Team empfindet sie als schlechter, kann aber nicht benennen, warum. Und Ihr RAG-System liefert Aussagen, die in keinem […]

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LLM-Halluzinationen: Warum korrekte Daten das Problem nicht lösen
•6 Minuten

LLM-Halluzinationen: Warum korrekte Daten das Problem nicht lösen

Ein KI-System hat die AGB Ihres Unternehmens vollständig geladen. Es kennt jeden Paragraphen. Und trotzdem verspricht es einem Kunden eine Leistung, die rechtlich nicht gedeckt ist. Das passiert täglich in Systemen, die längst als produktionsreif gelten. Der Grund liegt nicht im fehlenden Datenzugriff. Er liegt darin, wie das Modell mit den Daten umgeht. Was ist […]

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Fehlerfreie KI-Anwendungen entwickeln: Die Vorteile von AI-Evaluations
•6 Minuten

Fehlerfreie KI-Anwendungen entwickeln: Die Vorteile von AI-Evaluations

Die Herausforderungen in KI-Projekten verschieben sich drastisch: Wir sprechen nicht mehr von Systemabstürzen, sondern vom sogenannten „Silent Failure“. Anwendungen liefern technisch einwandfreie Datenpakete aus, während der inhaltliche Kern zu halluzinieren beginnt, Compliance-Richtlinien verletzt werden oder die Markenreputation durch einen falschen Tonfall gefährdet wird. Technisch gesehen ist das System ein Erfolg. Der Live-Betrieb liefert jedoch andere […]

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Glossar: RAG-Systeme, Embeddings und KI-Evaluationen verstehen
•6 Minuten

Glossar: RAG-Systeme, Embeddings und KI-Evaluationen verstehen

Warum dieses Glossar? In fast jedem Discovery-Gespräch passiert dasselbe: Der Entscheider nickt bei ‚RAG‘, aber meint etwas anderes als der Entwickler im selben Raum. Dieses Glossar soll hier Abhilfe schaffen.

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„Black-Box RAG?“ – Warum RAG-Systeme still versagen und wie man es früh erkennt
•12 Minuten

„Black-Box RAG?“ – Warum RAG-Systeme still versagen und wie man es früh erkennt

In fast jedem Discovery-Gespräch kommt derselbe Moment: Das RAG-System läuft seit Wochen in Produktion, die Entwickler sind zufrieden, das Management hat abgenickt. Dann fragt jemand das System nach einem internen Prozess und bekommt eine Antwort, die sachlich klingt, aber veraltet ist. Niemand hat es gemeldet. Niemand hat es gemessen. Das ist kein Einzelfall. Qualitätsverluste in […]

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