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Daten & KI im Datenumfeld

Fachbeiträge von Dietrich Bartsch zu Datenarchitektur, KI-Anwendungen und modernen Datenpraktiken.

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Datenarchitektur & Systeme

KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Diese Kategorie verbindet klassisches Datenmanagement mit moderner KI: Vektordatenbanken, RAG-Architekturen, Feature Stores und Data-Lakehouse-Ansätze.

Intelligenz-Schicht / LLMs

Die Auswahl und das Management der eigentlichen Gehirne: Proprietäre vs. Open-Source-LLMs, Reasoning-Modelle, Small Language Models und die Kriterien für fundierte Modellentscheidungen im Enterprise-Umfeld.

Operationalisierung & Applikationen

Wie KI-Technologie auf die Straße gebracht wird: Agentische Workflows, LLMOps, automatisierte Datenanalyse und der Weg vom Prototyp zur produktiven KI-Anwendung im Unternehmensalltag.

Strategie & Governance

Das Fundament jeder KI-Initiative: Bevor Technologie ausgerollt wird, müssen die Leitplanken stehen. Diese Kategorie befasst sich mit KI-Strategie, Datensouveränität, Compliance (EU AI Act), IP-Schutz, Vendor Lock-in und AI Ethics.

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Gehirne der KI: GPT-4o, Gemini, Claude und die Evolution der Reasoning-Modelle

GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, Claude 3.5 Sonnet – die Leistungslandschaft großer Sprachmodelle ist 2026 schwer zu überblicken. Dieser Artikel vergleicht die führenden Modelle anhand praxisrelevanter Kriterien, erklärt den Paradigmenwechsel zum logischen Denken und beantwortet die entscheidende Frage: Wann reicht ein lokales Small Language Model – und wann braucht es die Cloud?

Strategie & Governance

Datensouveränität im KI-Zeitalter: Warum Unternehmen 2026 auf Open-Source und lokales Hosting setzen

Cloud-APIs wie OpenAI oder Google Gemini versprechen KI-Leistung auf Knopfdruck – doch für Unternehmen mit sensiblen Daten sind sie ein zweischneidiges Schwert. Dieser Artikel analysiert das Spannungsfeld zwischen KI-Performance und Datensouveränität und zeigt, warum lokales Hosting von Open-Source-Modellen 2026 zur strategischen Notwendigkeit geworden ist.