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Analysen, Praxisberichte und Einordnungen zu KI in Prozessen, Marketing und Forschung.
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Ein kleines RAG-System bauen: Was man dafür wirklich braucht
Ein RAG-System klingt nach großer Infrastruktur. Für ein kleines Projekt reichen vier Bausteine: Dokumente, ein Embedding-Modell, eine Vektordatenbank und ein Sprachmodell. So setzt man es konzeptionell zusammen, mit Google Gemini und ChromaDB.
Agenten im Mittelstand: Was nach dem Pilotprojekt wirklich passiert
Fast jedes Unternehmen hat inzwischen einen KI-Piloten laufen. Nur wenige schaffen den Schritt in den Regelbetrieb. Woran das liegt – und was die Ausnahmen anders machen.
Creative-Produktion: Wie viel übernimmt die KI wirklich?
Generierte Werbemittel sind billig geworden. Die Arbeit hat sich dadurch nicht verringert – sie hat sich verschoben. Ein Blick auf die Stellen, an denen jetzt der Engpass sitzt.
Kontextfenster verstehen: Warum mehr nicht automatisch besser ist
Eine Million Token klingen nach dem Ende aller Grenzen. In der Praxis entscheidet nicht die Größe des Fensters, sondern was darin steht.
Evaluation statt Bauchgefühl: So misst man die Qualität eines KI-Systems
„Fühlt sich besser an“ ist keine Metrik. Wie ein belastbares Testset entsteht, das Regressionen sichtbar macht, bevor Kunden sie melden.
Neue Modellgeneration: Was davon im Alltag ankommt
Benchmarks steigen im Quartalstakt. Für die meisten Anwendungen ist längst etwas anderes entscheidend: Latenz, Kosten und Verlässlichkeit bei langweiligen Aufgaben.
RAG in der Praxis: Warum die Suche wichtiger ist als das Modell
Die meisten enttäuschenden Wissensassistenten haben kein Modellproblem. Sie finden schlicht die falschen Dokumente – und das lässt sich messen und beheben.
Attribution im KI-Zeitalter: Messen, was sich der Messung entzieht
Immer mehr Recherche endet in einer Antwort statt in einem Klick. Was das für Reporting, Budgetverteilung und die Frage nach dem Kanalbeitrag bedeutet.
KI-Governance: Was Teams jetzt dokumentieren sollten
Zwischen Compliance-Theater und Ignorieren liegt eine kurze Liste von Dingen, die jedes Team ohnehin wissen sollte. Ein pragmatischer Mindestumfang.
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Ob Prozessautomatisierung, Marketing oder die Auswahl der richtigen Werkzeuge: Schreib uns, woran du gerade arbeitest.
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