Strategie
Die Fragen vor dem ersten Workflow. Welche Prozesse sich überhaupt lohnen, woran Projekte im Unternehmen scheitern und wie sich der Aufwand gegen den Nutzen rechnet.

GPT-6 Astra: Was OpenAIs Floskelliste über das eigene Modell verrät
OpenAI hat mit GPT-6 Astra eine Liste von Formulierungen veröffentlicht, die das eigene Modell vermeiden soll. Zwei Tage später war sie nachgeschärft. Was darauf steht, welche fünf Muster im Deutschen fehlen und warum die Liste nur das Symptom behandelt.
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LinkedIn KI-Slop-Button: Warum jetzt Leser über deine Authentizität entscheiden
LinkedIn lässt Leser Beiträge als KI-Slop melden. Ausgelöst hat das eine Zahl: über 40 Prozent der langen Beiträge gelten als komplett maschinengeschrieben. Warum die Meldung weniger auslöst als gedacht und wen sie zuerst trifft.
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KI-Reifegrad: Wo Unternehmen bei Automatisierung mit Kontrolle steckenbleiben
88 Prozent der KI-Piloten schaffen es nie in den Betrieb. Ein Fünf-Stufen-Modell zeigt, an welchen zwei Übergängen Unternehmen bei Automatisierung mit Kontrolle wirklich hängenbleiben.
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KI-Kosten im Marketing: Warum Agenten-Workflows Budgets sprengen
Manche Konzerne haben ihr KI-Jahresbudget in wenigen Monaten verbrannt. Warum Agenten-Workflows ein Vielfaches an Tokens fressen und wie du gegensteuerst, ohne den KI-Einsatz zu stoppen.
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Nicht alles lohnt sich: Woran du erkennst, welche Prozesse sich fürs Automatisieren eignen
Die meisten Automationsprojekte scheitern an der Auswahl, nicht an der Technik. Vier Fragen, mit denen du vorab erkennst, welche Prozesse sich wirklich lohnen.
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