Entdecken Sie unsere neuesten Artikel zu KI, Machine Learning und datengetriebener Innovation im Mittelstand.
Ein KI-Agent ändert sich mit jedem Modell-Update. Hier lesen Sie, warum die Qualität nach der Projektabnahme oft keinen Owner hat und wie Sie Mandat, Zeit und Budget klar regeln.
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Ein Kunde mit richtiger Antwort und einer, der aufgibt, zählen im Dashboard oft gleich. Hier lesen Sie, wie Sie beide unterscheiden und die echte Lösungsquote Ihres KI-Agenten sichtbar machen.
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Günstig pro Anfrage heißt nicht günstig pro Kunde. Messen Sie die Kosten pro gelöstem Anliegen und gewinnen Sie die Kontrolle über das Budget Ihres KI-Agenten zurück.
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Ihr KI-Agent trifft in jedem Gespräch mehrere Entscheidungen im Hintergrund, und häufig bezahlen Sie dafür ein großes Sprachmodell. Hier lesen Sie, welche dieser Entscheidungen ein Decision Model wie Jev günstiger übernimmt und wie Sie das mit Ihren eigenen Chats prüfen, bevor Sie umstellen.
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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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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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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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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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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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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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Die beeindruckende Geschwindigkeit, mit der KI-Prototypen heute entstehen, markiert den Beginn einer neuen Ära betrieblicher Effizienz. Doch der
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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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