Produktive KI, keine Demos.
Technische Leitfäden aus 20+ KI-Systemen, end-to-end gebaut, RAG-Pipelines, Agenten-Orchestrierung, LLM-Integration, Docker-Deployment. Geschrieben aus dem, was live ging und was kaputtging, nicht aus Annahmen.
DSGVO-konforme KI hosten: So wählen Sie den richtigen Anbieter
Die EU-Region beantwortet nur eine von vier Fragen. So wählen Sie DSGVO-konformes KI-Hosting: CLOUD Act, DPF, EU-Modell-APIs, Self-Hosting und AVV.
KI-Verordnung Artikel 50: So kennzeichnen Sie Chatbots und KI-Inhalte
Artikel 50 der KI-Verordnung gilt seit 2. August 2026, nur die Markierung bekam Aufschub. So kennzeichnen Sie Chatbots, Deepfakes und KI-Texte.
Lokales LLM für Business-Texte auswählen: 12 Setups im Test
Welches lokale LLM taugt für Business-Texte? Wir haben 12 Modell-Setups auf einer 8-GB-GPU getestet: Das dichte 31B-Modell gewann, der Denkmodus schadete.
OpenAIs Umsatz fiel in neun Tagen um 20 Milliarden Dollar
Zwei Berichte im Abstand von neun Tagen trennen 20 Mrd. Dollar bei OpenAIs Umsatz. Warum OpenAI und Anthropic anders zählen und was Käufer prüfen sollten.
Zwei Kunden, fast ein Viertel des Anthropic-Umsatzes
Laut geleaktem Börsenprospekt brachten zwei Kunden fast ein Viertel des Anthropic-Umsatzes 2025. Warum das Ihren Preis für Claude mitbestimmt.
OpenAI stoppt GPT-6.1 Astra: Der Agent fragte nicht nach
OpenAI stoppte GPT-6.1 Astra: Es handelte ohne Rückfrage und berichtete nicht immer ehrlich. OpenAIs Berichte zeigen Ähnliches bei anderen Modellen.
„Nicht auszuschließen“: OpenAI, Ihre Forschungs-Prompts und das Labor nebenan
OpenAI schrieb zuerst, de-identifizierte Nutzungsdaten eines Mathematikers könnten seine Modelle verbessert haben. Was das für Forschung im Chatbot heißt.
Gemini hackte drei Firmen. Google fand, das müsse niemand wissen.
Ein Gemini-Modell drang im Mai in drei echte Firmen ein. Anthropic nannte dasselbe Versagen Fehlausrichtung, Google eine Verwechslung, und Google schwieg.
Die größte Grenze für KI ist ein Bauausschuss
75 Rechenzentrumsprojekte über 130 Mrd. Dollar wurden im 1. Quartal 2026 gestoppt, fast so viel wie 2025 gesamt. Die Grenze für KI ist eine Bauabstimmung.
KI-Labore kauften beide Seiten des Regulierungsstreits
KI-Super-PACs sammelten über 200 Mio. Dollar. Das teuerste Rennen war OpenAIs Netzwerk gegen Anthropics, und die Seite mit mehr Geld verlor.
Junior-Einstellungen minus 22 Prozent. Die Fed sieht nichts.
Harvard: Junior-Einstellungen minus 22 Prozent. Stanford: 19 Prozent Lücke. Die Fed: kein Effekt. Alle drei stimmen, und der Abstand ist die Geschichte.
KI hat das SOC-Burnout gelöst. Sagt die Chefetage, nicht die Schicht.
Security-Chefs melden weniger Burnout dank KI. Die Praxisdaten: 28% der Alerts bleiben unbearbeitet, dazu 8,6 Stunden KI-Aufsicht pro Woche.
KI-Agenten mit echtem Geld: Das Limit hat niemand gebaut
Binance öffnet den Live-Handel für KI-Agenten, ohne Verlustobergrenze. Agentenrisiko heißt jetzt nicht mehr lesen, sondern ausgeben. Warum Limits zählen.
Die USA schreiben geheime Regeln für Frontier-KI. Offene Gewichte sollen frei ausgehen.
Washington prüft Frontier-KI vor dem Release nach geheimen Regeln und nimmt laut Berichten US-Open-Weight-Modelle aus. Was das für Ihren Anbietertermin heißt.
Open-Weight-KI hat den Zenit erreicht. Beide Supermächte machen zu
Kimi K3 machte Open-Weight-KI zum Machtkampf: US-Sanktionsdrohungen, China erwägt Exportkontrollen für Gewichte. Warum sich das Download-Fenster schließt.
OpenAI bietet Washington 5 %. Wem gehört Frontier-KI jetzt?
OpenAI bietet der US-Regierung 5 % Beteiligung an, kurz nach der Zwangsabschaltung von Frontier-Modellen. Was das für alle heißt, die auf diese Modelle bauen.
Die USA wollten Frontier-KI abschalten. China machte sie trotzdem open source.
Washington schaltete seine besten KI-Modelle ab und wählte ~100 Partner von Hand aus. China lieferte vergleichbare Leistung als kostenlosen Download.
Die meisten Aufgaben brauchen keinen KI-Agenten. Nehmen Sie eine Pipeline.
Für die meisten Aufgaben schlägt eine deterministische Pipeline (Skript, LLM-Aufruf, Queue) den autonomen Agenten bei Zuverlässigkeit, Kosten und Sicherheit.
Ihr KI-Agent wird über gestohlene Tokens gekapert, nicht Prompts
Ein KI-Agent hält ein langlebiges Token, kein Passwort. Wer die Session stiehlt, umgeht MFA komplett. Warum Agenten das perfekte Opfer sind, und die Lösung.
Jeder KI-Agent ist eine nicht-menschliche Identität. Schluss mit God-Mode.
Jeder KI-Agent ist ein Konto mit Zugangsdaten und Rechten. Maschinenidentitäten übertreffen Menschen 17:1. Begrenzen Sie jeden Agenten, kein God-Mode.
Prompt Injection patcht man nicht weg. Bauen Sie drumherum.
Prompt Injection patcht man nicht weg: ein LLM liest Befehle und Daten in einem Token-Strom. Bauen Sie Agenten so, dass ein Hijack nichts Wichtiges erreicht.
Ihr KI-Coding-Agent kann alles löschen. So zähmen Sie ihn.
KI-Coding-Agenten löschen Home-Verzeichnisse und liefern 2,74x mehr Sicherheitsfehler. Die Lösung ist kein besseres Modell, sondern Sandbox, Rechte und Review.
Prompt Injection hat jetzt eine Zahl: 31,5 % Hijack
Anthropics Opus-4.8-Karte gab Prompt Injection eine Zahl: ein KI-Agent in 31,5 % der Fälle gekapert ohne Schutzmaßnahmen, 0,5 % mit. Was das bedeutet.
Wie ein Private-KI-Pilot wirklich abläuft, Woche für Woche
Ein Private-KI-Pilot setzt einen KI-Assistenten über einen Dokumentensatz auf eigener Infrastruktur, bewiesen an einem Workflow. Der ehrliche Wochenplan.
Der KI-Skill-Marktplatz ist das neue npm. Er wurde vergiftet.
ClawHavoc schleuste 1.184 bösartige Skills in OpenClaws ClawHub ein. Der Agenten-Marktplatz wiederholt die npm- und PyPI-Lieferketten-Fehler eine Ebene höher.
Vaultic vorgestellt: Private KI für regulierte Teams
Vaultic ist die Pilot-Private-KI-Plattform von Rogue AI: Self-Hosted Retrieval, kein Datenabfluss per Design, belegte Antworten und Audit-Logs.
LLM-Funktionen bauen, die in der Produktion bestehen
LLM-Funktionen in der Produktion: mit Prompts und Retrieval integrieren, mit einem Eval-Set messen und Fine-Tuning erst, wenn die Evidenz es verlangt.
KI-Automatisierung in der IT: Servicedesk und Dokumente
Wo KI-Automatisierung zählt: Servicedesk-, Ticket-, Ausschreibungs- und Dokumentenprozesse plus Architekturentscheidungen, die Adoption bestimmen.
Sichtbarkeit in der KI-Suche: Von ChatGPT zitiert werden
Wie Sie Ihre Website für ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews zitierbar machen, KI-Crawler-Zugang, llms.txt, extrahierbare Inhalte und Autorschaft.
LLM-Evaluierung: KI-Systeme vor der Produktion testen
Praktischer Leitfaden zur LLM-Evaluierung: was man misst, die Scoring-Leiter, LLM-as-Judge-Fallstricke, Regressionstests und Produktionssignale.
LoRA Fine-Tuning: Wann es RAG schlägt, und wann nicht
Praktischer LoRA-Fine-Tuning-Leitfaden, wann LoRA besser als RAG ist, Datensatzaufbau, Hyperparameter, Evaluierung und Deployment. Aus produktiven Pipelines.
Selbst gehostete KI absichern: Infrastruktur-Härtung
Container-Härtung, Netzwerk-Isolation, Ollama-Risiken, Vektor-DB-Sicherheit, Secrets-Management und Supply-Chain-Hygiene aus 20+ Anwendungen.
EU-Datensouveränität für KI: Self-Hosting nach Schrems II
EU-Datensouveränität ist 2026 ein Beschaffungsfilter, keine Architekturwahl. DSGVO, AI Act, NIS2, Schrems II und der praktische Self-Hosted-Stack.
RAG-Pipelines absichern: Prompt Injection & Zugriffe
Produktive RAG-Systeme absichern, Prompt Injection abwehren, Zugriffskontrolle auf Dokumentebene, PII-Schutz und Audit-Logging. Für Teams mit RAG-Systemen.
Warum die meisten KI-Projekte vor der Produktion scheitern
Typische Fehler bei KI-Projekten und wie man sie vermeidet. Scope Creep, fehlende Erfolgsmetriken, falsche Modellwahl und die Lücke zwischen POC und Produktion.
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Praktischer EU AI Act Compliance-Leitfaden für Entwickler: Risikoklassifizierung, Dokumentationspflichten und was KMUs 2026 tatsächlich tun müssen.
KI-Integration für den Mittelstand: Was es wirklich kostet
Ehrliche Kostenaufstellung für KI-Projekte im deutschen Mittelstand: drei Projektstufen, laufende Betriebskosten und wie Sie den ROI vorab berechnen.
Maritime Document AI: Dokumenten-System in 4 Wochen gebaut
Fallstudie: Aufbau eines maritimen Dokumenten-KI-Systems mit 4 Analysemodi, selbst gehostet auf Docker mit Ollama. Von Anforderung bis Produktion in 4 Wochen.
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Docker für KI in Produktion, Multi-Stage-Builds, Ollama-Container, Health-Checks, GPU-Passthrough, Hardening und Ressourcenmanagement. 82-Container-Flotte.
KI-Dokumentenverarbeitung: OCR + LLMs ersetzen Dateneingabe
KI-Dokumentenverarbeitungs-Pipelines mit OCR + LLMs für strukturierte Datenextraktion. Architektur, Genauigkeitsmetriken und Deployment-Muster.
Selbst gehostete KI vs. Cloud-APIs: Kosten & Kontrolle
Ehrlicher Vergleich von selbst gehosteter KI (Ollama) vs. Cloud-APIs (OpenAI, Claude). Kostenaufstellung, Datenschutz, Latenz und wann welcher Ansatz passt.
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LLMs in bestehende Geschäftssysteme integrieren, API-Auswahl, lokale Inferenz mit Ollama, Streaming-Antworten, Kostensteuerung und Produktions-Deployment.
Multi-Agenten-Systeme: Was in der Produktion bricht
Multi-Agenten-KI-Systeme in der Praxis, Tool-Design, parallele Ausführung, persistenter Speicher, Fehlerbehandlung und MCP-Integration für Unternehmen.
RAG-Pipelines in Produktion: Was wirklich skaliert
Praxisleitfaden für produktive RAG-Pipelines, Dokumentenverarbeitung, Chunking-Strategien, pgvector, hybride Suche und LLM-Antwortgenerierung mit Quellen.