How to: Künstliche Intelligenz
Praktische Anleitungen für den Einsatz von KI-Tools zur Lösung echter Geschäftsprobleme. Durchsuchen Sie nach Abteilung, um Lösungen zu finden, die auf Ihre Rolle und Herausforderungen zugeschnitten sind.
Industrie Fallbeispiele
Echte Beispiele von Unternehmen, die KI erfolgreich zur Lösung von Geschäftsproblemen einsetzen. Lernen Sie von praktischen Implementierungen aus verschiedenen Branchen.
Fallbeispiele entdeckenTauchen Sie ein in unsere umfassende Meta-Analyse von 67 realen KI-Implementierungen. Entdecken Sie Muster, Benchmarks und umsetzbare Erkenntnisse von Unternehmen aus verschiedenen Branchen—von Betrugsprävention, die Milliarden spart, bis hin zu Gesundheitsinnovationen, die Sterblichkeitsraten senken. Finden Sie heraus, was in der Unternehmens-KI wirklich funktioniert.
Reruption 2025 KI-Studie lesenBlog
Die neue Geschwindigkeit: Wie AI-Projekte in Wochen statt Monaten live gehen
Wer heute 6 Monate für ein AI-Projekt braucht, hat verloren — nicht wegen der Konkurrenz, sondern wegen der Lernkurve. In den letzten 18 Monaten habe ich mehr funktionierende Produkte gebaut, als in den 10 Jahren davor.
Weiterlesen →
Co-Preneurship im AI-Zeitalter: Mitgründer auf Zeit statt Berater
Co-Preneurship bedeutet: Wir arbeiten als Mitgründer auf Zeit — mit Tempo, Ownership und frühen Prototypen. Erfahren Sie, wie Reruption AI-Projekte schneller und risikobewusster umsetzt.
Weiterlesen →
AI-Architektur für Langfristigkeit: Schnell starten, wartbar bleiben
Schnell produktiv mit KI starten und gleichzeitig langfristig wartbare Systeme bauen: Wir zeigen Architekturprinzipien, Deployment-Wege und Praxisbeispiele, damit AI-Produkte heute funktionieren und morgen skalierbar bleiben.
Weiterlesen →
AI-Copilots bauen, die extrem zuverlässig arbeiten
Wie entstehen Copilots, die wie verlässliche Fachexperten agieren statt kreative Chatbots zu sein? Wir zeigen ein technisches & methodisches Framework mit konkreten Patterns.
Weiterlesen →
Enterprise-AI-Security 2025: Leitfaden für revisionssichere AI-Systeme
Praktischer Leitfaden für sichere, revisionssichere AI-Systeme in Unternehmen: Tenant Isolation, Datenklassifizierung, Audit Trails, Modellversionierung und unsere Architektur mit Hetzner, Coolify, Postgres und internem AI-Proxy.
Weiterlesen →
Hetzner-native LLM-Cluster: Sichere, performante und kosteneffiziente Self-Host-Infrastruktur
Wie Unternehmen auf Hetzner eigene LLM-Cluster bauen können: Schritt-für-Schritt-Architektur, Kostenvergleich SaaS vs. Self-Host, Deployment mit Coolify und Best-Practices für Sicherheit und Auditierbarkeit.
Weiterlesen →Newsletter
Bleiben Sie auf dem Laufenden mit unserem Newsletter rund um Digitales & Innovation.