Industrie Fallbeispiele
Echte Beispiele von Unternehmen, die KI erfolgreich zur Lösung von Geschäftsproblemen einsetzen. Lernen Sie von praktischen Implementierungen aus verschiedenen Branchen.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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