Insights
Artikel und Tutorials für alle, die KI einkaufen und bauen.
Was KI in einem Geschäftsprozess verändert und was sie kostet, so geschrieben, dass eine Gründerin und ein Engineer dieselbe Seite lesen können. Jeder Beitrag beginnt mit einer kurzen Antwort und endet mit seinen Quellen.
Artikel
Argumente mit Zahlen: was funktioniert, was es kostet und wann man es lassen sollte.
- Artikel
Wenn KI die Stunden senkt, teilt ein Festpreis pro Meilenstein auf Basis veröffentlichter Sätze die Ersparnis, statt sie zu verstecken
Abrechnung nach Stunden gibt jede gesparte Stunde an den Kunden weiter, ein undurchsichtiger Festpreis gibt sie an den Anbieter; ein durchgerechnetes Beispiel zeigt einen Mittelweg, den beide Seiten prüfen können.
11 Min. Lesezeit - Artikel
Mit einem KI-Partner in jedem Repository automatisieren wir die Prüfungen und lassen fünf Entscheidungen bei Menschen
Wie das Engineering-Team mit KI-Coding-Assistenten arbeitet: was bei jeder Änderung automatisch läuft, was immer ein Mensch entscheidet und was wir noch nicht gemessen haben.
8 Min. Lesezeit - Artikel
Warum jede Fallstudie hier ein Evidenz-Label trägt
Zahlen auf dieser Website sagen jetzt, woher sie stammen – gemessen, geschätzt oder illustrativ – und ob jemand für sie bürgt.
2 Min. Lesezeit - Artikel
Was ein Unternehmen in ChatGPT und Perplexity zitierfähig macht: Belege und Erwähnungen, nicht Markup
Was veröffentlichte Forschung darüber sagt, in KI-Antworten zitiert zu werden, welche Taktiken gemessene Effekte haben, welche nur Hygiene sind, und eine Checkliste für den Engineer, der es umsetzen muss.
9 Min. Lesezeit - Artikel
Noch kein ML: fünf Anzeichen, dass eine Regel, ein Report oder eine Tabelle ein Modell schlägt
Fünf Bedingungen, unter denen ein Machine-Learning-Projekt mehr kostet, als es einbringt, was Sie stattdessen bauen sollten und woran Sie erkennen, wann sich ein Modell zu lohnen beginnt.
9 Min. Lesezeit - Artikel
Nach einer Zählung zeigen 95% der KI-Pilotprojekte keine Wirkung auf die GuV. Legen Sie die Kennzahl fest, bevor Sie das Modell bauen.
Vier Studien aus 2025 und Anfang 2026 stimmen darin überein, dass die meisten Unternehmen kaum messbaren Ertrag aus KI sehen und dass das typische Scheitern auf der Geschäftsseite liegt. Die Lösung sind eine Kennzahl, eine Baseline und eine Entscheidungsregel, schriftlich festgehalten, bevor etwas gebaut wird.
8 Min. Lesezeit - Artikel
Ein per Vibe Coding gebauter Prototyp kostet ein Wochenende. Produktion kostet den Rest.
KI hat Prototypen fast kostenlos gemacht, aber die Arbeit, die aus einer Demo ein verlässliches System macht, ist nicht geschrumpft. Ein Prototyp sollte deshalb als Spezifikation budgetiert werden und nicht als der größte Teil des Produkts.
9 Min. Lesezeit - Artikel
KI hat das Schreiben von Code billiger gemacht. Softwareprojekte sind dadurch nicht automatisch billiger.
Kontrollierte Messungen zeigen geringe oder sogar negative Beschleunigung durch KI-Coding-Tools, und Programmieren macht nur einen kleinen Teil der Projektzeit aus. Ein ehrlicher KI-Rabatt ist deshalb klein und lässt sich Phase für Phase zuordnen.
9 Min. Lesezeit
Tutorials
Schritt-für-Schritt-Builds mit Code, für den Engineer, der das System warten wird.
- Tutorial
Empfehlungen für einen Onlineshop: zuerst eine Co-View-Baseline ausliefern, Two-Tower-Retrieval erst ergänzen, wenn ein Test zeigt, dass es sich lohnt
Ein zweistufiger Plan für Produktempfehlungen, mit Business Case, funktionierendem pandas-Code für die Baseline, der Architektur, die danach kommt, und dem Nachweis beider Stufen in einem A/B-Test.
11 Min. Lesezeit - Tutorial
Ein KI-Agent ist ein Modell, eine Schleife und eine Berechtigungsliste, und die Grenzen gehören in den Code
Was ein KI-Agent in einfachen Worten ist, ein Agent in 80 Zeilen mit drei Tools und harten Grenzen, wie man ihn an vergangenen Fällen testet und wie man abschätzt, was Bau und Betrieb kosten.
11 Min. Lesezeit - Tutorial
Für eine Unternehmens-Wissensbasis: mit RAG und einem Testset beginnen, Fine-Tuning nur für das Format
Eine Entscheidungstabelle für RAG gegenüber Fine-Tuning und ein Zwei-Wochen-Test, der zeigt, ob Retrieval über Ihre eigenen Dokumente Ihre eigenen Fragen gut genug beantwortet.
11 Min. Lesezeit