On-Premise-KI-Hardware für KMU: Kompakte Workstations vs. Datacenter im Kostenvergleich
Wer generative KI-Technologien professionell in eigene Prozesse integrieren will, kommt langfristig nicht um den Betrieb optimierter KI-Modelle auf spezialisierter Hardware herum.
Datenqualität für KI-Modelltraining: Welche Governance-Standards Medien brauchen
Mehr Effizienz durch Künstliche Intelligenz: Das trifft vor allem dann zu, wenn die Datenqualität stimmt. Denn wenn die Datenbasis für ein KI-Projekt fehlerhaft, veraltet oder u
RAG-Systeme für Medienhäuser: 6 Wege zu kontrollierbaren KI-Outputs
Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Redaktionen wesentliche Schwachstellen von Sprachmodellen ausgleichen: Das Risiko von Halluzinationen kann merklich verringert werd
Small Language Models für Medienhäuser: Wann die kompakte KI-Lösung die richtige Wahl ist
Small Language Models (SLMs) sind derzeit noch ein Expertenthema. Wer an generative Künstliche Intelligenz denkt, denkt zuerst nicht selten an die großen Sprachmodelle von OpenAI
Reality Check: Wann lohnt sich KI? Und wann nicht?
Die Erwartungen an generative Künstliche Intelligenz sind oft astronomisch. Nach unseren Vorträgen und Workshops kommen regelmäßig zwei oder drei Teilnehmende auf uns zu und st
On-Premise-KI-Modelle: Welche Lizenzen gibt es und was muss ich beachten?
KI-Modelle speziell auf die eigenen Inhalte und Anwendungen zuzuschneiden wird für Medienhäuser zunehmend interessanter. Denn während cloudbasierte KI-Dienste wie ChatGPT oder M
Reality Check: KI veraltet schnell und ist nicht gut genug, oder?
„Wir haben KI schon mal ausprobiert, aber das hat nicht funktioniert.“ Oder: „Da entwickelt sich alles so schnell. Bis wir was aufgebaut haben, ist es wieder veraltet.“Zwei
KI-Bildgenerierung: Wem gehören die Bilder eigentlich?
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KI-Sparring: Mit KI Zielgruppen erkennen und Inhalte besser zuschneiden
Neu: Mit ChatGPT Schritt für Schritt zu besseren Ergebnissen! Effizient steigern durch Prompt-Iteration
