Unternehmen stehen heute vor der Frage, ob KI besser in der Cloud betrieben oder auf eigener Hardware realisiert werden sollte. Beide Ansätze haben klare Stärken – und ebenso klare Herausforderungen. Während die Cloud schnelle Innovationszyklen und hohe Flexibilität bietet, ermöglicht lokale KI maximale Kontrolle sowie Unabhängigkeit von Drittanbietern.
Der Begriff "Vibe Coding" wurde im Februar 2025 von Andrej Karpathy geprägt, einem renommierten KI-Forscher, Mitgründer von OpenAI und ehemaligem Leiter der Künstlichen Intelligenz bei Tesla. In einem vielbeachteten Tweet vom 3. Februar 2025 beschrieb Karpathy eine neuartige, konversationsbasierte Entwicklungsmethode, bei der Entwickler ihre Anforderungen in natürlicher Sprache formulieren, während die KI den eigentlichen Code generiert. Seine Beschreibung war prägnant: eine neue Art des Codens, bei der man sich vollständig auf die "Vibes" einlässt, exponentielles Wachstum nutzt und fast vergisst, dass Code überhaupt existiert.
In einer Welt, in der Datenmengen explodieren und Entscheidungen auf immer komplexeren Informationsgrundlagen getroffen werden müssen, reicht klassische Dokumentensuche oft nicht mehr aus. Genau hier setzt Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) an – ein innovativer Ansatz, der die Stärken von Wissensgraphen mit der kontextuellen Leistungsfähigkeit von generativen KI-Modellen (LLMs) kombiniert. GraphRAG ist eine Weiterentwicklung traditioneller RAG-Systeme und wurde entwickelt, um die Effizienz, Nachvollziehbarkeit und Präzision bei komplexen Informationsabfragen deutlich zu steigern.
Die Zukunft der Teamarbeit ist bereits Realität geworden. Was noch vor wenigen Jahren wie Science-Fiction klang, belegt nun eine umfassende Studie des Massachusetts Institute of Technology mit beeindruckenden Zahlen: Mensch-KI-Teams übertreffen rein menschliche Teams in puncto Produktivität um 60 Prozent. Doch hinter diesen euphorischen Zahlen verbergen sich auch wichtige Fragen über die Zukunft menschlicher Arbeit.
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsversprechen mehr – sie ist heute ein entscheidender Hebel für Effizienz, Automatisierung und Wettbewerbsfähigkeit. Doch viele Unternehmen stehen noch ganz am Anfang der KI-Reise und fragen sich: Wie implementiere ich KI sinnvoll in meinem Unternehmen?In diesem Beitrag zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie du eine erfolgreiche KI-Strategie entwickelst – und werfen anschließend einen Blick auf ein konkretes Beispiel: den Einsatz intelligenter Chatbots von LT AI-Solutions.
Künstliche Intelligenz ist längst aus ihrer Nische herausgetreten und revolutioniert die Wirtschaft. Während noch vor wenigen Jahren KI-Lösungen oft als experimentelle Spielerei abgetan wurden, sind sie heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Doch viele Unternehmen tappen noch im Dunkeln: Wo genau bringt KI den größten Mehrwert?
Die digitale Transformation schreitet mit großen Schritten voran, und an vorderster Front dieser Entwicklung stehen KI-Agenten – hochentwickelte Systeme, die die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend verändern. Doch was verbirgt sich hinter diesem vielversprechenden Begriff, und welches Potenzial steckt tatsächlich in dieser Technologie?
Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, und ein Begriff, der zunehmend an Bedeutung gewinnt, ist generative KI. Von der Erstellung realistischer Bilder bis hin zur Automatisierung von Texten – diese Technologie verändert, wie Unternehmen arbeiten. Doch was steckt eigentlich dahinter, und wie können Sie als Unternehmer davon profitieren? In diesem Artikel erfahren Sie, was generative KI ist, welche Vorteile sie bietet und wie Sie den ersten Schritt in diese spannende Zukunftstechnologie wagen können.
Generative KI bezeichnet eine Klasse von KI-Systemen, die mit Hilfe generativer Modelle eigenständig neue Inhalte erzeugen – sei es Text, Bild, Audio oder sogar Video. Berühmte Beispiele sind ChatGPT (bzw. das zugrundeliegende GPT-4-Modell) für die Textgenerierung und DALL·E für die Bilderzeugung. Diese Systeme werden mit gewaltigen Mengen an Daten trainiert, um statistische Muster zu erlernen, und können darauf basierend erstaunlich menschengleiche Antworten, Bilder oder andere Outputs hervorbringen. Ihr Auftauchen hat zu der provokanten Frage geführt, ob solche KI-Modelle im eigentlichen Sinne „intelligent“ genannt werden können oder ob sie lediglich intelligente Leistungen simulieren
In der digitalen Welt von heute sind Chatbots kaum noch wegzudenken. Sie beantworten Fragen, helfen bei Bestellungen oder unterstützen den Kundenservice – und das rund um die Uhr. Doch während viele herkömmliche Chatbots oft an ihre Grenzen stoßen, gibt es eine neue Generation, die weit über das klassische "Frage-Antwort"-Spiel hinausgeht: RAG Chatbots. Aber was ist ein RAG Chatbot überhaupt, und warum sollte Ihr Unternehmen darüber nachdenken, einen einzusetzen?