KI & AI Agents
8 Min.KI-Integration: Kosten und Budget realistisch planen
Welche Kostenblöcke bei einer KI-Integration entstehen, wie Unternehmen Pilot und Betrieb kalkulieren und wo vermeintlich günstige Projekte teuer werden.
Andreas Richling
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KI & AI Agents
RAG, LLM-Integration und Agents im Betrieb. Mit prüfbaren Grenzen, Kostenkontrolle und klarer Zuständigkeit.
9 Beitrage
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KI-Integration im Unternehmen: Roadmap vom Prozess zum Betrieb
Wie Unternehmen einen geeigneten KI-Anwendungsfall auswählen, Daten und Risiken prüfen, einen Pilot testen und den produktiven Betrieb vorbereiten.
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- KI & AI Agents10 Min.
Echte Personen in KI-Bildern: Warum Einwilligung allein nicht reicht
Wer Mitarbeitende, Kunden oder Speaker mit KI nachbildet, muss Bildrechte, Datenschutz, Transparenz und Werbeaussage getrennt prüfen.
Andreas Richling
- KI & AI Agents12 Min.
EU AI Act Checkliste für Agenturen: KI-Content systematisch prüfen
Ein praxistauglicher Workflow für Agenturen: von Briefing und Rechteklärung über Deepfake-Prüfung und Kennzeichnung bis zur Kundenfreigabe.
Andreas Richling
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KI-Flyer mit echten Personen: Wann ist eine Kennzeichnung Pflicht?
Wann ein KI-generierter Flyer mit realen Personen als Deepfake gilt, welche Ausnahmen greifen und wie du ihn ab August 2026 sauber kennzeichnest.
Andreas Richling
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KI-generiert oder KI-unterstützt: Was Unternehmen kennzeichnen müssen
Nicht jeder Einsatz von KI löst eine sichtbare Kennzeichnung aus. Entscheidend sind Inhalt, Veränderung, Rolle des Unternehmens und mögliche Täuschung.
Andreas Richling
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KI-Werbung richtig kennzeichnen: Praxisleitfaden für 2026
So kennzeichnest du KI-generierte Werbung verständlich, sichtbar und passend zum tatsächlichen Inhalt – von Print über Social Media bis Video und Audio.
Andreas Richling
- KI & AI Agents9 Min.
AI Agent im Unternehmen: Sicher vom Use Case zum Betrieb
Wie Unternehmen einen AI Agent mit klarer Aufgabe, begrenzten Werkzeugen, Freigaben, Evaluation und laufender Kontrolle produktiv einführen.
Andreas Richling
- KI & AI Agents8 Min.
RAG-System für Unternehmen: Daten, Qualität und Betrieb
Ein RAG-System wird nicht durch einen Chat produktiv, sondern durch belastbare Quellen, Zugriffsrechte, Tests, Aktualisierung und einen kontrollierten Betrieb.
Andreas Richling