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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Alle Artikel zum Thema LLM
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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Wie ein internes LLM zum Motor funktionsübergreifender Automatisierung wird
Ein einziges internes LLM kann mehr sein als ein Tool: Es wird zur zentralen Infrastruktur für Wissensbots, Prozesscopilots, autonome Workflows und Decision Engines. Wir zeigen Architektur, Sicherheit und Change Management.
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Private LLMs im Mittelstand 2025: Weg von API-Abhängigkeit
2025 entscheiden sich immer mehr Mittelständler für eigene, domänenspezifische LLMs statt externer APIs. Warum das sicherer, günstiger und geschäftsrelevanter ist – mit Architektur, Tools und Praxisfahrplan.
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Autonome Workflows statt Dashboards: Entscheidungssysteme für 2025
Dashboards liefern Daten. Wir brauchen Systeme, die entscheiden, handeln und Arbeit automatisieren. Dieser Beitrag zeigt, wie <strong>LLM-basierte Workflows</strong> Entscheidungen steuern – mit Architektur, Observability und Risikomanagement.
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