Vibe-Coding beschreibt eine neue Art der Softwareentwicklung: KI übersetzt natürliche Sprache in Code. Das macht im Produktmanagement vieles einfacher – ersetzt aber nicht eigenes Urteilsvermögen.

Der Schlüssel zum nachhaltigen KI-Erfolg liegt dagegen in einem einfachen Prinzip: Klein anfangen und dann, basierend auf eigenen individuellen Serviceprozessen, schauen, bei welchem Anwendungsfall KI tatsächlich eine Entlastung sein kann.

Gerade bei komplexeren Aufgaben kann die Wahl des richtigen Modells entscheidend sein. Unterschiedliche Large Language Models haben unterschiedliche Stärken – und manchmal ist ein Modellwechsel der schnellste Weg zum Ziel.

Was ist Schatten-KI und wie können Unternehmen die Nutzung durch Mitarbeitende und damit verbundene Sicherheitsrisiken verhindern?

Bis zu 80 Prozent der KI-Prjekte scheitern. Das liegt nicht an der Technik – sondern an der Umsetzung. Hier ein paar praxisnahe Tipps, wie man typische Stolpersteine in KI-Projekten meistert.

Generative KI gibt Unternehmen bei der E-Mail-Bearbeitung die Möglichkeit, Prozesse effizienter zu gestalten, Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Mitarbeitende zu entlasten.

Große Sprachmodelle (LLMs) übertrumpfen sich derzeit nicht nur durch bessere Leistung, sondern auch durch immer größere so genannte Kontextfenster. Doch was bedeutet das eigentlich?

Technologische Entwicklungen erfolgen gerade Schlag auf Schlag, das betrifft auch die Weiterentwicklung von LLMs. Was bisher nur textbasierte Sprachmodelle waren, sind heute omni-modal.

KI ist mehr als nur ein Werkzeug zur schnellen Beantwortung von Fragen – sie kann tiefgehende Muster und Denkprozesse aufdecken. Dafür braucht es die passenden Prompts.

Wer schon längst einmal wissen wollte, wie man einer KI bessere Anweisungen geben oder bessere Fragen stellen kann, dem sei empfohlen, sich Hilfe bei einer KI zu holen!

Wie gelingt beim Einsatz von Chat- und Voicebots der Zugriff auf aktuelles und internes Wissen? Hier kommt RAG ins Spiel.

Damit Unternehmen Large Language Models (LLMs) sicher und effektiv einsetzen können, sind umfassende Tests entscheidend. Denn Modelle, die nicht gründlich geprüft werden, können fehlerhafte oder voreingenommene Ergebnisse liefern.

Ein vordringliches Sicherheitsthema ist aktuell die Umsetzung des EU AI Acts – und damit der Schutz personenbezogener Daten durch Anonymisierung und Pseudonymisierung. Tipp: Dafür gibt es technische Unterstützung.