KI aus der Praxis.
Gedanken zu den Entscheidungen, die KI im Unternehmen mit sich bringt. Über Wirtschaftlichkeit, Menschen und die Arbeit am System.
Carl-Uwe Würfel · COO & Chief AI Officer bei SUMAX
Zum Einstieg ausgewählt.
KI-ROI in der Agentur: Den ganzen Ablauf betrachten
Wirtschaftlichkeit von KI zwischen Bearbeitungsaufwand, Qualitätsprüfung, laufenden Kosten und tatsächlich nutzbarer Kapazität.
Den Beitrag lesenEin Team durch die KI-Transformation führen
Verantwortung, fachliche Erfahrung und Raum zum Lernen: die Führungsarbeit hinter einer sinnvollen KI-Einführung.
Den Beitrag lesenKI-Systeme kaufen oder selbst bauen?
Anforderungen, Abhängigkeiten und Verantwortung für den Betrieb entscheiden über den passenden Weg.
Den Beitrag lesenMit einer Frage einsteigen.
Beiträge und Rückblicke.
Das Archiv reicht von früheren Marketing- und Führungsthemen bis zum heutigen Betrieb von KI. Archivdatum und Überarbeitung stehen jeweils im Beitrag.
20 Einträge
AI Act: Die konkrete Anwendung prüfen
Warum Rollen, Einsatzzweck und aktuelle Regelungen entscheidend sind – und ein pauschales Compliance-Versprechen nicht reicht.
Wann ein KI-System abgeschaltet werden sollte
Nutzung, Qualität, Betreuung und Alternativen: Kriterien für eine bewusste Entscheidung über den Weiterbetrieb.
KI-Betrieb: Fehler erkennen und kontrolliert reagieren
Überwachung, begrenzte Wiederholungen und Eskalation: Was verlässliche Fehlerbehandlung leisten sollte.
KI-API-Kosten im Betrieb nachvollziehen
Modellwahl, Caching und Verbrauchserfassung: Wie Kosten einer konkreten Anwendung zugeordnet und beurteilt werden können.
KI-Ergebnisse prüfen: Qualität als laufende Aufgabe
Formale Prüfungen, Quellen und fachliche Bewertung zusammenbringen – vor und nach der Einführung eines KI-Ablaufs.
llms.txt: Eine Übersicht mit klaren Grenzen
Was eine kuratierte Inhaltsübersicht leisten kann und weshalb sie keine Garantie für KI-Sichtbarkeit ist.
ChatGPT oder Claude: Modelle nach der Aufgabe beurteilen
Warum ein belastbarer Modellvergleich reale Aufgaben, gleiche Qualitätskriterien und den vollständigen Betriebsaufwand braucht.
KI-Prompts als Teil der Dokumentation
Warum Anweisungen an Modelle fachliche Entscheidungen enthalten und gemeinsam mit ihren Änderungen dokumentiert werden sollten.
KI-Systeme aufbauen: Was im Betrieb zählt
Aus einzelnen Anwendungen wird eine dauerhafte Aufgabe für Führung, Qualität und Betrieb. Worauf es beim Aufbau ankommt.
KI-Systeme kaufen oder selbst bauen?
Anforderungen, Abhängigkeiten und Verantwortung für den Betrieb entscheiden über den passenden Weg.
FastAPI für fokussierte Dienste: Die Architekturfrage
Die Wahl eines Frameworks sollte aus Aufgabe, Integrationen und Betrieb folgen. Ein Blick auf fokussierte Dienste und ihre Grenzen.
OKRs in der Agentur: Ziele im Alltag nutzbar machen
Wie Ziele, Ergebnisse und operative Arbeit zusammenpassen – und welche Fragen eine sinnvolle Fortschrittsprüfung beantworten sollte.
AI Visibility: Sichtbarkeit jenseits der Ergebnisliste
Wie Nennungen und Quellen in KI-Antworten beobachtet werden können – und welche Schlussfolgerungen die Daten nicht tragen.
Rückblick auf den KI-Aufbau: Was dauerhaft zählt
Welche Fragen nach dem ersten Aufbau bleiben: Verantwortung, Qualität, Dokumentation und die Bereitschaft zur Veränderung.
KI-ROI in der Agentur: Den ganzen Ablauf betrachten
Wirtschaftlichkeit von KI zwischen Bearbeitungsaufwand, Qualitätsprüfung, laufenden Kosten und tatsächlich nutzbarer Kapazität.
Von Einzellösungen zu einer gemeinsamen KI-Infrastruktur
Wann gemeinsame Zugänge, Verbrauchserfassung und Dokumentation beim Betrieb von KI-Anwendungen helfen.
Ein Team durch die KI-Transformation führen
Verantwortung, fachliche Erfahrung und Raum zum Lernen: die Führungsarbeit hinter einer sinnvollen KI-Einführung.
Von ersten KI-Pipelines zu betreuten Abläufen
Was aus einer KI-Erprobung einen betreuten Arbeitsablauf macht: Zweck, Quellen, Qualität und Zuständigkeit.
GPT-4 und SEO: Ein Rückblick auf veränderte Arbeit
Der frühe Einsatz generativer KI lenkte den Blick auf Recherche, Analyse und redaktionelle Abläufe. Was daran weiterhin relevant ist.
KI als Führungsaufgabe: Vom Ausprobieren zur Entscheidung
Rückblick auf den frühen KI-Aufbruch und die bleibende Frage, wie aus einer Erprobung betriebliche Verantwortung wird.