Was AI-heavy Delivery heute braucht
Am 10. Juni 2026 zaehlen robuste Plattformen, schnelle Evaluation und Teams, die AI als Engineering-Disziplin behandeln.
8 Min lesen+ AI Log
AI-Wissen fuer produktive Softwareteams.
23 kompakte, praxisnahe Artikel von April 2025 bis 10. Juni 2026: Strategie, Architektur, Security, Evaluation, Kosten und Delivery.
Alle Artikel
23 Beitraege, statisch generiert mit Astro fuer schnelle Ladezeiten und saubere Indexierung.
Voice, Vision und Text in einem Workflow
Multimodale Systeme werden stark, wenn sie Medien nicht nur erkennen, sondern in konkrete Aktionen uebersetzen.
7 Min lesen
AI-Features mit messbarem ROI
Der Wert entsteht durch reduzierte Durchlaufzeiten, bessere Entscheidungen und Automationen, die Teams wirklich nutzen.
7 Min lesen
Produktive AI-Teams strukturieren
AI-Projekte brauchen Product, Engineering, Data und Domain Knowledge in einem engen Delivery-Rhythmus.
6 Min lesen
AI und Compliance in der Schweiz
Governance muss in Architektur, Datenfluss und Benutzerrechte eingebaut werden, nicht erst in der Abnahme.
8 Min lesen
AI Observability ernst nehmen
Traceability, Feedbacksignale und Drift-Erkennung zeigen, ob AI-Funktionen dauerhaft Nutzen liefern.
7 Min lesen
Synthetic Data fuer bessere Tests
Synthetische Daten helfen, Grenzfaelle abzudecken und Datenschutzanforderungen in Testumgebungen einzuhalten.
6 Min lesen
AI fuer Backoffice-Automation
Finanzen, HR und Administration bieten starke AI-Use-Cases, wenn strukturierte Systeme sauber angebunden sind.
7 Min lesen
Private AI und Cloud AI kombinieren
Hybride Architekturen verbinden Kontrolle ueber sensible Daten mit der Geschwindigkeit moderner Cloud-Modelle.
8 Min lesen
AI Roadmaps fuer 2026
Eine gute AI-Roadmap verbindet Quick Wins, Datenfundament, Plattformfaehigkeit und Governance zu einem realistischen Plan.
7 Min lesen
AI-Kosten transparent steuern
Tokenbudgets, Caching, Modell-Routing und Nutzungsdashboards verhindern, dass erfolgreiche AI-Features unkontrolliert teuer werden.
6 Min lesen
Von Prototyp zu produktivem AI-System
Der Schritt zur Produktion verlangt Guardrails, Monitoring, Kostenkontrolle, Fallbacks und saubere Ownership.
8 Min lesen
Multimodale AI fuer Dokumente
OCR, Layout-Verstaendnis und LLMs machen Rechnungen, Vertraege und Dossiers maschinenlesbar und handlungsfaehig.
8 Min lesen
AI im Kundenservice
Support-Automation braucht Wissenspflege, Eskalationslogik und klare Qualitaetsmetriken, damit Kunden wirklich profitieren.
7 Min lesen
Human-in-the-loop richtig designen
AI-Interfaces muessen zeigen, was sicher ist, was unsicher ist und wo Menschen bewusst entscheiden sollen.
6 Min lesen
AI Security fuer Schweizer KMU
Sichere AI beginnt mit Datenklassifizierung, Zugriffskontrolle, Logging und klaren Regeln fuer externe Modellanbieter.
8 Min lesen
Prompt Engineering wird Software Engineering
Prompts sind produktive Artefakte. Sie brauchen Versionierung, Tests, Reviews und Monitoring wie anderer Code.
6 Min lesen
Agentic Workflows pragmatisch einsetzen
Agenten sind stark bei mehrstufigen Aufgaben, aber nur mit klaren Tools, Grenzen, Logging und menschlicher Freigabe.
7 Min lesen
Datenpipelines fuer AI-Produkte
Ohne robuste Datenfluesse bleiben AI-Demos fragil. Gute Pipelines liefern aktuelle, saubere und nachvollziehbare Daten.
8 Min lesen
LLM-Evaluation im Alltag
LLM-Qualitaet muss kontinuierlich getestet werden. Goldensets, Regression Tests und menschliches Feedback machen AI-Features stabil.
7 Min lesen
AI-Copilots fuer interne Teams
Interne Copilots funktionieren, wenn sie direkt in die Arbeit eingebettet sind: CRM, ERP, Tickets, Dossiers und Teamprozesse.
6 Min lesen
RAG-Systeme sauber planen
Retrieval-Augmented Generation braucht mehr als Vektorsuche: Dokumentenqualitaet, Rechte, Evaluation und Pflege entscheiden ueber den Nutzen.
8 Min lesen
Warum AI-Projekte zuerst Produktprojekte sind
Ein AI-Projekt gewinnt nicht durch ein groesseres Modell, sondern durch ein klares Problem, saubere Nutzerfuehrung und messbare Wirkung.
7 Min lesen