KI-Agenten verstehen, planen, betreiben

Schritt-für-Schritt-Leitfaden vom Use-Case-Workshop bis zum produktiven Betrieb. Architektur, Tooling, Roadmap und Fallstricke.

Wirtschaftlichkeitsrechnung für KI-Agenten-Programme. Kostentreiber, Nutzenseite, TCO und Beispielmodelle für CFO und Sponsor.

Rechtsgrundlagen, AVV, Datenflüsse, EU AI Act und Auftragsverarbeitung für KI-Agenten-Architekturen in deutschen Unternehmen.

Wann lohnt sich ein Verbund spezialisierter Agenten? Orchestrierungsmuster, Handover, Kommunikationsprotokolle und Praxisbeispiele.

Retrieval-Augmented Generation für Unternehmen. Chunking, Embeddings, Vektor-Datenbanken, Re-Ranking und Evaluation in der Praxis.

LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, LlamaIndex und mehr im Vergleich. Stärken, Schwächen, Einsatzgebiete.

Vom Modell-Gateway über Cost-Routing bis Observability. Wie Sie LLMs sicher und effizient in bestehende IT-Landschaften integrieren.

Prompt-Injection, Datenexfiltration, Halluzinationen, Audit-Trails. Sicherheits- und Governance-Bausteine für KI-Agenten in Produktion.

Sieben Kostenkategorien, drei Szenarien, Hidden Costs und Optimierungshebel. Belastbare TCO-Kalkulation für Pilot, Mittelstand und Enterprise.

Architektur, Latenz, Stimme, CCaaS-Integration, DSGVO und ROI. Praxis-Leitfaden für Inbound, Outbound und hybride Voice-Use-Cases.