Hier teile ich Erfahrungen, Tipps und Einordnungen – ohne Marketing-Sprech, mit Fokus auf das, was für Entscheider in KMU relevant ist.
Viele KI-Projekte scheitern an denselben Ursachen: falsche Erwartungen, fehlende Datenbasis oder Technik ohne klaren Geschäftsnutzen. Ein Überblick über die häufigsten Fallstricke und was Sie stattdessen tun sollten.
Nicht jede Maschine und jeder Betrieb braucht sofort ein vollautomatisches Vorhersagemodell. Wann Predictive Maintenance sinnvoll ist, welche Daten nötig sind und wie Sie mit einem KI-Potenzialanalyse starten.
Texte, E-Mails, Dokumente: Generative KI kann im Mittelstand mehr als nur schreiben. Konkrete Anwendungsfälle in Fertigung, Logistik und Verwaltung – und was Sie bei DSGVO und Qualität beachten müssen.
KI lebt von Daten. Damit Sie rechtssicher unterwegs sind, brauchen Sie klare Regeln zu Speicherort, Zweck und Betroffenenrechten. Eine kompakte Checkliste für den Einstieg.
Bevor Sie in große Projekte einsteigen, lohnt sich eine priorisierte Bestandsaufnahme. Was ein KI-KI-Potenzialanalyse beinhaltet, welche Fragen geklärt werden und wie Sie daraus die nächsten Schritte ableiten.