Wissen für Entscheider im Mittelstand

Lokale KI, die im Betrieb arbeitet.

Diese Wissenssektion zeigt, wie aus lokalen Sprachmodellen verlässliche betriebliche Lösungen werden. Im Mittelpunkt stehen echte Prozesse, klare Software, begrenzte Rechte, gute Tests und ein Betrieb, der zur Organisation passt.

20 How-tosin zwei zusammenhängenden Serien

12 Projektartikelaus einem unserer Projekte im Mittelstand

1 Grundlagenartikelzur Auswertung von Bildern und Scans

Serie 1 · 12 Artikel

Lokale KI und Agenten im Mittelstand

Die Serie folgt einem unserer Projekte für einen mittelständischen Hersteller von Gummiteilen. Wir haben dort eine lokale KI für die Auftragsvorbereitung eingerichtet. Sie liest Bestellungen, prüft Bestand, Kapazität und Termine und bereitet interne Dokumentation sowie Kundenkommunikation vor. Auf der Unternehmenswebsite sind Screenshots aus der Lösung veröffentlicht. Das Testimonial des Geschäftsführers steht auf der Startseite.

Wie wir eine kleine lokale KI eingerichtet haben, die Mitarbeitende von müßiger Routine entlastet

Das System wurde für die Auftragsvorbereitung aufgebaut, kostet derzeit knapp unter 1.000 Euro im Monat und hat Reserve für weitere Anwendungen.

Lokale KI und Agenten im Mittelstand

Wie wir eine kleine lokale KI eingerichtet haben, die Mitarbeitende von müßiger Routine entlastet

Wie wir mit drei Maßnahmen unsere KI sicher gemacht haben

Wie wir eine kleine lokale KI im Prozess verlässlich gemacht haben

Wie wir die richtige lokale KI für einen mittelständischen Betrieb ausgewählt haben

Warum unsere lokale KI im Betrieb besser arbeitet als Copilot und ChatGPT

Wie viel KI braucht eine Lösung?

Wie wir aus E-Mails einen verlässlichen Prozesseingang gemacht haben

Wie wir der KI nur die Daten gegeben haben, die sie wirklich braucht

Wie wir eine KI-Lösung bei Ausfall weiter betreiben

Wie wir aus Korrekturen einen besseren Testsatz gemacht haben

Wie wir KI-Protokolle nützlich gemacht haben, ohne zu viele Daten zu speichern

Wie wir Mitarbeitende auf den KI-Prozess vorbereitet haben

Vom Prozess zum KI-Projekt

Wie wir in zwei Stunden erkennen, welcher Prozess für KI taugt

Wie wir den Business Case einer lokalen KI berechnen

Wie ein belastbarer KI-Pilot in 30 Tagen aussieht

Wie wir KI-Ergebnisse testen, bevor sie in den Betrieb gehen

Wann Menschen freigeben müssen – und wann nicht

Wie lokale KI an alte und proprietäre Software angebunden wird

Wie wir eine lokale KI dauerhaft betreiben und aktualisieren

Wann RAG reicht – und wann ein LoRA sinnvoll ist

Texte aus Bildern und Scans lokal nutzbar machen

Wie wir mit lokaler KI Texte aus Bildern und Scans nutzbar gemacht haben

Vier Begriffe, die in den Artikeln wiederkehren

Ein klarer Prozess ist der Anfang