Blog · Enterprise-KI in der Praxis
KI in der Praxis: Was in Unternehmen wirklich funktioniert
Wir schreiben über das, was wir beim Entwickeln und Betreiben von KI-Systemen in Unternehmen lernen: Sprachmodelle und Agenten, Architektur und Integration, Computer Vision und Automatisierung. Mit Beispielen aus unseren Projekten und Zahlen, die wir belegen können.
Alle Beiträge nach Thema
Posteingang automatisieren: Bestellungen, Rechnungen und Lieferscheine per KI
Bestellungen, Rechnungen und Lieferscheine aus E-Mails per KI erfassen: wie es funktioniert, worauf Sie achten sollten und wie Sie starten.
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Fünf Agenten, ein Orchestrator, 70 Prozent weniger Routinearbeit
Warum ein LLM noch kein Enterprise-Agent ist, wie die Prozessanalyse die Architektur bestimmt und was fünf Agenten bei der RPP Group bewirken.
Weiterlesen 12 Minuten Lesezeit
theBlue.ai zum OpenAI Select Partner ernannt: ein Meilenstein für Enterprise-KI im produktiven Einsatz
theBlue.ai ist OpenAI Select Partner im OpenAI Partner Network. Was die Partnerschaft für Unternehmen und ihre KI-Projekte bedeutet.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
Lokale LLMs in der Praxis: Wie wir sie bei theBlue.ai einsetzen
Drei lokale LLM-Systeme im Betrieb: Modellwahl, Kosten gegenüber der API, Quantisierung, MTP, MoE und wann die Cloud die bessere Wahl ist.
Weiterlesen 15 Minuten Lesezeit
MCP, Function Calling, Code Execution: KI mit Unternehmenstools verbinden
Wie Sie KI mit CRM, ERP und anderen Unternehmenstools verbinden: fünf Ansätze, fünf Kriterien und die wichtigsten Sicherheitsrisiken.
Weiterlesen 11 Minuten Lesezeit
EU-KI-Verordnung (AI Act): Was Unternehmen jetzt wissen müssen
Fristen, Risikoklassen und Pflichten des AI Act nach dem Digital Omnibus: was seit August 2026 gilt und was Unternehmen jetzt tun sollten.
Weiterlesen 11 Minuten Lesezeit
KI-Entwickler aus Deutschland: maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen
Was ein KI-Entwickler aus Deutschland leistet, wann sich individuelle KI-Entwicklung lohnt, wie ein Projekt abläuft und warum der Standort zählt.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
ML Con München: Warum die Zukunft der KI räumlich ist
Keynote von Agata Chudzińska auf der ML Con München: warum World Models und Spatial Intelligence die nächste Welle der KI prägen könnten.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
KI-Dienstleister für Prozessautomatisierung: Worauf Unternehmen achten sollten
Sechs Kriterien für die Wahl eines KI-Dienstleisters: Ansatz, Integration, Datenschutz, Vorgehen, Referenzen und Betreuung, mit Fragen an Anbieter.
Weiterlesen 7 Minuten Lesezeit
Der Pilot lief, die Produktion nicht: warum KI-Agenten selten in Betrieb gehen
Warum 88 % der KI-Piloten nie produktiv werden, welche vier Ursachen dahinterstecken und wie drei Projekte in den Betrieb kamen.
Weiterlesen 7 Minuten Lesezeit
Das Modell ist selten das Problem: KI integrieren in SAP, Microsoft 365 und Jira
Drei Integrationsmuster für KI in bestehenden Systemen, dazu Berechtigungen, menschliche Kontrolle und die realistische Planung Ihres Projekts.
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Warum spezialisierte KI-Systeme die Zukunft der Automatisierung sind
Wo generische KI-Plattformen reichen, wo sie im Produktivbetrieb an Grenzen stoßen und was spezialisierte KI-Systeme leisten.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Multi-Agent Systeme: Architektur, Integration und Governance
Wie Multi-Agenten-Systeme aufgebaut, in Firmensysteme integriert und kontrolliert werden: Protokolle, Architekturmuster, Governance, Kosten.
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KI-Agenten 2026: Von Chatbots zur autonomen digitalen Workforce
Wo KI-Agenten 2026 im Unternehmen arbeiten, welche Technik zählt, wo ihre Grenzen liegen und warum die Integration über den Erfolg entscheidet.
Weiterlesen 7 Minuten Lesezeit
Wenn der Informationsdruck steigt, schafft ein KI-Agent Ordnung
Wie ein KI-Agent der RPP Group politische Dokumente analysiert, Entwürfe vorbereitet und die Routinearbeit des Teams um rund 70 % verringert.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
KI, die lernt und sich anpasst: eine Fallstudie aus der MRT-Diagnostik
Wie ein neuronales Netz fokale kortikale Dysplasien im MRT erkennt und warum Continual Learning es zuverlässiger macht, belegt in zwei Studien.
Weiterlesen 7 Minuten Lesezeit
Die Zukunft der Unternehmens-KI entsteht direkt in Ihren Prozessen
Warum Unternehmens-KI dort wirkt, wo sie im Prozess verankert ist, was eine Prozessanalyse klärt und wie daraus ein KI-System wird.
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Warum maßgeschneiderte KI oft mehr bringt als eine Standardlösung
Wann eine Standardlösung reicht und wann sich eine maßgeschneiderte KI lohnt, mit Entscheidungsfragen und drei Projektbeispielen.
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Individuelle KI-Lösungen: So gelingt der Einstieg in die KI-Entwicklung
Wie aus einer Idee eine produktive KI-Lösung wird: Analyse, Datenprüfung, Prototyp, Entwicklung und Betrieb, mit realistischem Kostenrahmen.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Wie GPT-basierte KI-Telefonie den Kundenservice verändert
Wie ein GPT-basierter Telefonassistent funktioniert, welche Anfragen er übernimmt und was eine eigene Azure-Umgebung bringt.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Wie Unternehmen KI erfolgreich einsetzen und warum ein klarer Prozess zählt
Warum viele KI-Projekte an Erwartungen scheitern und wie Unternehmen in vier Schritten Anwendungsfälle finden, bewerten und priorisieren.
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Wie Unternehmen zuverlässige RAG-Systeme aufbauen
Wie Retrieval-Augmented Generation funktioniert, welche Suchverfahren es gibt und was erfolgreiche RAG-Projekte gemeinsam haben.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Deep Research mit KI: Wie Unternehmen aus Daten Wissen gewinnen
Wie spezialisierte KI-Agenten interne und externe Quellen durchsuchen, prüfen und zu belastbaren Berichten für Entscheidungen zusammenführen.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Wie RAG Sicherheitsfragebögen in der MedTech-Branche automatisiert
Wie ein RAG-Assistent bei apoQlar Sicherheitsfragebögen mit Quelle beantwortet und die Bearbeitung von einem Monat auf eine Woche verkürzt.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
LLMs und KI-Agenten im Business-Einsatz: Dokument- und Datenlösungen
Wie LLMs mit Tools und Agenten Verträge, Richtlinien und Handbücher in belegte Antworten verwandeln und was dafür nötig ist.
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Chatbot mit Künstlicher Intelligenz und LLMs für Unternehmen
Wie ein interner KI-Chatbot mit LLMs und mehreren KI-Agenten auf Firmendaten zugreift, Routinearbeit übernimmt und sicher betrieben wird.
Weiterlesen 7 Minuten Lesezeit
KI entwickeln, die funktioniert: unser MVP-First-Ansatz
Wie ein MVP-First-Ansatz KI-Projekte schneller und risikoärmer macht: von der Idee über Datenprüfung und Prototyp bis zu Betrieb und Monitoring.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Deep Search vs. Deep Research: Die Zukunft der KI-gestützten Informationssuche
Deep Search findet passende Inhalte, Deep Research erstellt mit mehreren KI-Agenten fundierte Berichte. Unterschiede, Ablauf, Vorteile, Grenzen.
Weiterlesen 8 Minuten Lesezeit
Warum 40 % der KI-Agenten-Projekte scheitern und wie Sie das verhindern
Laut Gartner werden über 40 % der KI-Agenten-Projekte bis 2027 eingestellt. Sechs Faktoren aus der Praxis, mit denen Ihr Vorhaben gelingt.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Mit LLMs und KI-Agenten zu messbar höherer Produktivität
Was LLMs und KI-Agenten im Unternehmen leisten, welche Studien die Produktivitätsgewinne belegen und wie ein produktives System entsteht.
Weiterlesen 8 Minuten Lesezeit
LLMOps für Unternehmen: Bewertung und Vergleich von Vision-LLMs
Wie Unternehmen mit LLMOps Sprach- und Vision-Modelle vergleichen, Prompts versionieren und Ausgaben bewerten, mit Workflow und Tools.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
MLOps: KI-Modelle zuverlässig und skalierbar betreiben
Was MLOps ist, welche Probleme es löst, welche Werkzeuge dazugehören und wie Unternehmen Modelle stabil betreiben.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
LLMs in der visuellen Inspektion und Qualitätskontrolle
Wie gut erkennen GPT-4o und Gemini Defekte? Unsere Tests an Leiterplatten und Industriebildern zeigen, wo LLMs in der Qualitätskontrolle helfen.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Low-Code und No-Code: Ein schnellerer Weg zu maßgeschneiderten Anwendungen
Was Low-Code- und No-Code-Plattformen leisten, für welche Projekte sie sich eignen, wo ihre Grenzen liegen und wie KI sie ergänzt.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
KI-Workshops für Unternehmen: Warum sie eine gute Wahl sind
Warum KI-Workshops Teams den Einstieg erleichtern, welche Inhalte und Formate es gibt und wie sie bei der KI-Kompetenz nach Artikel 4 helfen.
Weiterlesen 6 Minuten Lesezeit
Bewegungserkennung mit KI: Einsatz in Reha, Sport und Arbeitsschutz
Wie KI Bewegungen aus Kamerabildern erkennt und bewertet, wo das in Reha, Sport und Arbeitsschutz hilft und wie Datenschutz technisch gelingt.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
Maßgeschneiderte LLMs: Warum angepasste Sprachmodelle für Unternehmen zählen
Prompt Engineering, RAG oder Fine-Tuning: wie Unternehmen Sprachmodelle an ihre Aufgaben anpassen und wo sie laufen.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
KI-Avatare für Messen, Events und Kongresse
Wie KI-Avatare Besucher auf Messen und Kongressen begrüßen und Fragen beantworten: Vorteile, Technik und der Einsatz auf dem DCK 2024.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Multimodale KI im Unternehmen: Bilder, Dokumente und Text in einem System
Wie multimodale Modelle Bilder, Dokumente und Text in einem System verarbeiten, wo sie Unternehmen helfen und welchen Aufwand sie machen.
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Observability und Monitoring von LLMs: KI-Anwendungen im Betrieb im Blick
Was LLM-Observability misst, warum sie über Qualität und Kosten im Betrieb entscheidet und wie Tools wie Langfuse und LangSmith helfen.
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Die Vorteile von KI für Unternehmen: was sich in Projekten messen lässt
Welche Vorteile KI Unternehmen bringt, belegt mit Ergebnissen aus Projekten in Logistik, Fertigung, MedTech und Automotive.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
Anwendungen von LLM-Agenten in verschiedenen Branchen
Wie LLM-Agenten aufgebaut sind, welche Aufgaben sie in Fertigung, Gesundheitswesen und Verwaltung übernehmen und wie der Start gelingt.
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KI-Avatare in VR und Mixed Reality: Was Unternehmen heute damit tun können
Wie KI-Avatare in Virtual Reality, Mixed Reality und virtuellen Räumen Schulung, Service und Medizin unterstützen und was dafür nötig ist.
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Retrieval Augmented Generation (RAG): 5 Anwendungsfälle für Unternehmen
Fünf Anwendungsfälle für Retrieval Augmented Generation im Unternehmen, mit Projektbeispielen und dem, worauf es bei den Daten ankommt.
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KI-Avatare: Digitale Interaktionen zum Erlebnis machen
Wie KI-Avatare Besucher begrüßen, beraten und Fragen beantworten: fünf Einsatzszenarien, die Technik dahinter und ein Beispiel aus der Praxis.
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Zero-Shot-Bildsegmentierung: Objekte erkennen ohne große Trainingsdaten
Wie Zero-Shot-Modelle wie SAM Objekte ohne große Trainingsdaten segmentieren und was das für Medizintechnik und Qualitätsprüfung bedeutet.
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Spatial Computing im Unternehmen: Wo es sich heute rechnet
Was Spatial Computing ist, wo es sich für Unternehmen heute rechnet, von Schulung über Service bis Medizintechnik, und was es dafür braucht.
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KI-Avatare: Businessanwendungen in Banking, HR, Sport und Vertrieb
Wie Unternehmen KI-Avatare einsetzen: in Banking und Finanzen, im Personalwesen, im Sport und im Vertrieb, und was ihre Einführung verlangt.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Microsoft 365 Copilot erweitern: wie und warum
Wie Unternehmen Microsoft 365 Copilot mit Agenten und Copilot Connectors an eigene Daten und Prozesse anbinden und welcher Weg passt.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Generative KI: 6 Use Cases für Unternehmen
Sechs Anwendungsfälle für generative KI im Unternehmen, von Zusammenfassung und Extraktion bis Assistenten, mit Beispielen aus Projekten.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Generative KI für Zusammenfassungen: Dokumente schneller erfassen
Wie generative KI lange Dokumente und Gespräche zuverlässig zusammenfasst, wo sich das lohnt und wie die Qualität im Betrieb gesichert wird.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
Vektordatenbanken: Datensuche im Zeitalter generativer KI
Wann sich Vektordatenbanken für die Wissenssuche lohnen, was die Kosten treibt und wie sie an vorhandene Systeme angebunden werden.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Medizinische Bildgebung mit KI: Wo sie Kliniken und MedTech entlastet
Wo KI Kliniken und MedTech-Unternehmen in der Bildgebung entlastet, von Segmentierung bis Befundhinweis, mit zwei Projekten aus der Praxis.
Weiterlesen 4 Minuten Lesezeit
Videoanalyse mit KI: Wo sie sich für Unternehmen lohnt
Wo sich KI-Videoanalyse für Unternehmen lohnt, was sie technisch braucht, wie sie auf vorhandenen Kameras läuft und was beim Datenschutz gilt.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
Warum scheitern so viele KI-Projekte, bevor sie in Produktion gehen?
Warum viele KI-Projekte nie in Produktion gehen, worin sie sich von IT-Projekten unterscheiden und was nach dem Go-live wichtig bleibt.
Weiterlesen 5 Minuten Lesezeit
theBlue.ai im Microsoft AI Inner Circle Partnerprogramm
theBlue.ai wurde 2020 in das Microsoft AI Inner Circle Partnerprogramm aufgenommen. Was das für KI-Projekte auf Microsoft-Technologie bedeutet.
Weiterlesen 3 Minuten Lesezeit
Sagen Sie uns, welcher Prozess Sie am meisten kostet
Beschreiben Sie den Prozess, und wir melden uns innerhalb eines Werktags mit einer ersten Einschätzung und einem Vorschlag für ein 30-minütiges Gespräch.
- Phase 1 ist ein eigenständiges Projekt, ohne Verpflichtung weiterzumachen.
- Erfahrene Entwickler ab dem ersten Tag. Keine Account Manager, keine Übergaben.
- Wir integrieren, wir ersetzen nicht. Ihre Systeme bleiben genau so, wie sie sind.