AI
Wir glauben daran, dass AI einen deutlich höheren Kundennutzen erlaubt, wenn man sie richtig einsetzt!
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Aktuellste Beiträge
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Wo die Dark Factory das Licht anlässt
Die vollautomatische Fabrik, in der niemand mehr das Licht anlassen muss, ist ein schönes Bild. Nur brennt an ein paar Stellen das Licht hartnäckig weiter. Über die Frage, wo genau – und warum das kein Bug, sondern eigentlich eine gute Nachricht ist.
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When everyone is named Jane Doe
Zwei Screenshots übereinanderlegen und die Differenz messen … die naheliegendste Antwort auf die Frage nach Design-Treue. Und eine der wenigen, die noch weniger taugt als gar keine Prüfung. In diesem Sinne: Willkommen zurück, Jane Doe.
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Die Risiko-Staffel gegen den Kontrollverlust beim Agenten
„Ist das gut genug geprüft?“ fühlt sich nach einer vernünftigen Frage an und ist es nicht. Perfektion war nie das Ziel … „mehr Prüfung ist besser“ aber auch nicht. Wie du Absicherung nach Risiko staffelst, warum eine halbe Hülle keine halbe Sicherheit gibt, und an welchen drei Stellen jede Kosten-Nutzen-Rechnung versagt.
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The Illusion of Non-Thinking
Eine Einschätzung zu Apples Paper «The Illusion of Thinking». Ist es nun eine Entwarnung für den Arbeitsmarkt oder nicht?
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LLMs zu trainieren erfordert viele Daten. Doch woher nehmen? Und wie verarbeiten? Wir sollten uns ansehen, wie eine AI Data Pipeline im Jahr 2025 aussehen könnte.
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AI-gestützte Systeme in Unternehmen stellen einen Paradigmenwechsel im Umgang mit Daten dar. Also: Anschnallen; wir sehen uns an, wofür sich welche Datenarchitektur eignet.
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AI-Assistenten wie Claude und Tools wie Continue bieten neue Ansätze in der Softwaremodernisierung. Ich zeige dir, wie sie dich unterstützen können – und worauf du achten solltest.
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Pregel wurde von Google entwickelt und unter anderem zur Implementierung des PageRank eingesetzt. Was hat das mit AI-Agenten zu tun?
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