Wie ihr KI für eure Arbeit nutzt, Firmenwissen zugänglich macht und wiederkehrende Aufgaben automatisiert. Wir erklären Einsatzmöglichkeiten von KI anhand konkreter Aufgaben aus Unternehmen.
Nur die Tarife Business und Enterprise schließen vertraglich aus, dass OpenAI mit deinen Firmendaten trainiert. Welcher Tarif wofür reicht, wie die Einführung abläuft und was die KI-Verordnung seit Juli 2026 verlangt.
154 Werkzeuge in 15 Kategorien, jedes einzeln angesehen und nach denselben Punkten bewertet. Was in einem Eintrag steht, woran wir ein Werkzeug messen und wie du in der Liste das findest, was zu deiner Aufgabe passt.
Cloud oder eigene Hardware entscheidet sich in deutschen Unternehmen meist an der DSGVO. Dieser Vergleich stellt beide Wege nebeneinander, mit Hardware-Empfehlungen und einer Rechnung, ab wann sich der Kauf gegen den Stundenpreis lohnt.
Ein RAG-System gibt einem Sprachmodell Lesezugriff auf die eigenen Dokumente. Mit AnythingLLM steht der erste Aufbau in unter einer Stunde, mit Dify, Ollama und Docling entsteht daraus ein System für den Dauerbetrieb.
Ein Sprachmodell von Grund auf zu trainieren kostet dreistellige Millionenbeträge. Für fast jede Aufgabe im Unternehmen reichen die 3 Stufen davor, und die kosten zwischen nichts und ein paar tausend Euro.
Mit Ollama lädst du Modelle wie Qwen 3.6 oder Gemma 4 auf einen Rechner im eigenen Unternehmen, und sie antworten ohne Verbindung nach außen. Für den Einstieg ist das der kürzeste Weg, für den Dauerbetrieb im Team stößt die Modellverwaltung an ihre Grenzen.
Eine Textdatei mit ein paar Sonderzeichen liefert einer KI bessere Antworten als ein 200-seitiges PDF aus Bildscans. Markdown kostet keine Lizenz, ist in 20 Jahren noch lesbar und lässt sich aus Word und PDF erzeugen.
Wenn die KI auf die Frage nach dem Preis für Artikel A eine Zahl von 2017 nennt, liegt das nicht am Modell. Es liegt an den 3 Fassungen derselben Preisliste, die in deinen Ordnern liegen, und keine davon sagt, welche gilt.
Damit ein Sprachmodell dein Firmenwissen kennt, gibt es 2 Wege. Beim Nachtrainieren wandert das Wissen ins Modell, bei RAG bleibt es in deinen Dokumenten und wird bei jeder Frage neu nachgeschlagen. In fast allen unserer Projekte gewinnt der zweite.
KI für eure Aufgaben einsetzen
Wir unterstützen euch bei der Auswahl und Einführung passender Anwendungen.