Wie ihr KI für eure Arbeit nutzt, Firmenwissen zugänglich macht und wiederkehrende Aufgaben automatisiert. Wir erklären Einsatzmöglichkeiten von KI anhand konkreter Aufgaben aus Unternehmen.
Die Unternehmen, bei denen KI funktioniert, haben nicht gefragt, was KI kann. Sie haben gefragt, was sie am meisten Zeit kostet. Aus dieser Reihenfolge folgen 4 Fragen, die vor jedem Werkzeug geklärt sein wollen.
Ein KI-Agent bekommt ein Ziel statt einer Frage, zerlegt es selbst in Schritte und benutzt dabei deine Systeme. Was das im Alltag bedeutet, welche Werkzeuge es gibt und warum der bekannteste davon derzeit nicht an Unternehmensdaten gehört.
Bei lokaler KI rechnet das Sprachmodell auf einem Server im eigenen Unternehmen, und keine Eingabe geht nach draußen. Der Einstieg beginnt bei einem Arbeitsplatzrechner mit einer Grafikkarte ab 32 GB.
Qwen 3.6, Gemma 4, GPT-OSS und GLM laufen auf Hardware, die im Unternehmen steht, und kosten keine Lizenzgebühr. Austauschbar sind sie nicht, jedes der 4 hat eine Arbeit, bei der es die anderen schlägt.
R2R, Haystack und RAGFlow sind die 3 meistgenutzten quelloffenen Werkzeuge für RAG. Sie unterscheiden sich darin, wie viel sie mitbringen und wie viel du selbst zusammensetzt, und genau daran entscheidet sich, welches passt.
Webseiten als Wissensquelle für KI nutzen: Wir vergleichen 4 Ansätze von ganz einfach bis vollständig individuell, für wen sie geeignet sind, was sie kosten und wann du welches Tool brauchst.
KI-Modelle vergessen nach jeder Sitzung alles. Open Responses schafft einen einheitlichen Standard für KI-Agenten, unterstützt von NVIDIA, Hugging Face, Ollama und vielen mehr.
Wie wir mit dem ASUS GX10 und Qwen 3.5 HR-Daten, Produktionskennzahlen und Verträge direkt im Büro mit KI verarbeiten. Der Mini-PC steht auf dem Schreibtisch, gerechnet wird auf seiner eigenen Hardware.