Fachbeiträge zu Digitalisierung, künstlicher Intelligenz, Automatisierung, digitalen Unternehmensprozessen sowie ERP-, DMS- und datenbasierten Strukturen.
Wer mit einem KI-Projekt bei Modell, Plattform oder Plugin beginnt, entscheidet häufig zu früh über die Technik. Dieser Beitrag zeigt, wie ein klar abgegrenzter KI-Anwendungsfall mit Daten, Qualitätskriterien, Schutzbedarf und Testlogik die Grundlage für eine belastbare Toolauswahl schafft.
Lokale KI braucht nicht automatisch einen Spezialserver. Entscheidend sind u. a. Modellgröße, Quantisierung, Arbeitsspeicher, Grafikspeicher, Kontextlänge und der konkrete Einsatzzweck.
Eine eigene Unternehmens-KI muss nicht bedeuten, ein Sprachmodell von Grund auf selbst zu trainieren. Entscheidend ist vielmehr, wer Daten, Wissen, Regeln und Systemarchitektur kontrolliert – und ob sich das eingesetzte Modell austauschen lässt, ohne das Unternehmenswissen neu aufzubauen.
Muss eine Unternehmens-KI wirklich in der Cloud laufen? Der Beitrag zeigt, wann lokale KI auf eigener Hardware, Cloud-KI oder eine hybride Architektur sinnvoll sein kann – und warum Aufgabe, Daten, Schutzbedarf, Leistung und Betriebsaufwand gemeinsam betrachtet werden sollten.
KI wird im technischen Unternehmen dort wirtschaftlich interessant, wo sie Suchen, Vergleichen, Dokumentieren, Entwickeln und Wissensarbeit beschleunigt. Sie ersetzt dabei weder Fachwissen noch Verantwortung.
Nicht jede Information gehört automatisch in eine Cloud-KI. Entscheidend sind Datenklasse, Zweck, Schutzbedarf und die konkrete KI-Umgebung. Ich zeige, wie ich die Entscheidung strukturiere – ohne Cloud-Dienste pauschal abzulehnen und ohne sensible Daten gedankenlos hochzuladen.
KI kann technische und organisatorische Arbeit deutlich beschleunigen – aber nur, wenn Fachwissen, Prüfung und Datenkontrolle stimmen. Ich zeige, warum aus der praktischen Beschäftigung mit KI die Frage entstand, welche Daten wohin gehören und warum eine eigene KI-Umgebung interessant wurde.
