Im letzten AI-Connect habe ich meinen KI-Agenten EVO vorgestellt. Ursprünglich entstand er als kleines Projekt im Kurs 'AI-Master' und hat sich seitdem zu einem spezialisierten Sparringpartner weiterentwickelt. EVO steht für 'Evolution'. EVO ist kein allgemeiner Chatbot und kein digitaler Entscheider. Er unterstützt Teams und Organisationen dabei, Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsfragen klarer zu erkennen. Er nimmt Beiträge auf, spiegelt das bisherige Verständnis, stellt klärende Fragen und hilft, festgefahrene Situationen zu ordnen. Die Entscheidung und Verantwortung bleiben bei den Menschen. EVO ausprobieren: https://www.christiane-luepken.com/evo/ EVO ist auf Fachwissen über Schwarmorganisation ausgerichtet – ein Thema, das noch wenig bekannt ist und häufig mit Vorurteilen verbunden wird. Was bedeutet Schwarmorganisation wirklich? Und wie kann sie im Alltag funktionieren? Dazu biete ich demnächst einen Online-Grundlagenvortrag an: „Nicht nur für Fische und Vögel“ https://www.christiane-luepken.com/schwarm-vortrag/

„Das ist Routine. Das habe ich im Kopf.“ Diesen Satz hören wir in fast jeder unserer Beratungen. Genau hier zeigt sich, was KI im Arbeitsalltag eines Unternehmens wirklich verändert. Darüber möchten wir heute mit euch sprechen. In den letzten Monaten habe ich mit meinem Team mehrere Betriebe begleitet, zum Beispiel ein Ingenieurbüro und einen Handwerksbetrieb aus der Technikbranche. Die Probleme ähneln sich überall. Prüfkriterien sind nirgends aufgeschrieben, Preise werden von Hand abgetippt, und viele Anfragen kommen unvollständig an. Wie das in der Praxis aussieht und was sich ändert, sobald ein KI-Agent mitarbeitet, zeige ich euch an echten, anonymisierten Beispielen. Das erwartet euch: 🔹Warum die Veränderung nicht beim Tool beginnt, sondern beim aufgeschriebenen Wissen 🔹 Vorschlag und Bestätigung. Der Agent bereitet vor, der Mensch prüft und gibt frei 🔹 Welche Zeitersparnis rechnerisch möglich ist und wie wir sie im Pilotbetrieb messen 🔹 Was ich selbst gelernt habe, seit wir weniger Technik und mehr Klarheit empfehlen 🔹 Eure Fragen und eure Abläufe. Bringt gern einen Prozess mit, der euch regelmäßig ärgert 📅 Montag, 28. September 2026 🕕 18:00–19:00 Uhr, online und kostenlos 👉 https://www.skool.com/live/6Y3qcvYx5f5 Kleine Vorbereitung, wenn ihr mögt. Sucht euch einen Arbeitsschritt aus eurem Alltag heraus und fragt euch dazu „Wo steht das eigentlich?“. Wer die Antwort heute mitbringt, bekommt von uns direktes Feedback. Wir freuen uns auf euch!

Sprachmodelle sind kein ERP-Kernsystem Der Tech-Kritiker Ed Zitron kritisiert in seinem Interview die überzogenen Versprechen der KI-Branche. Er warnt davor, generative KI als „Magie“ oder als kurzfristigen Ersatz für menschliche Arbeit zu vermarkten, obwohl Sprachmodelle weiterhin fehlerhafte Ausgaben erzeugen können. Außerdem kritisiert er die ungefragte Integration von KI in etablierte Produkte sowie die hohen Infrastruktur- und Nutzungskosten. https://www.youtube.com/watch?v=Lf5oqGOCRCM Der Kern der Kritik ist für Unternehmenssoftware besonders relevant: Sprachmodelle erzeugen Ausgaben probabilistisch. Sie können Texte analysieren, Zusammenhänge herstellen, Code schreiben und Werkzeuge aufrufen. Ihre Ergebnisse sind jedoch nicht automatisch deterministisch, vollständig oder korrekt. Deshalb sollten sie in ERP-Systemen nicht selbst die alleinige Autorität für Preise, Finanzkennzahlen, Buchungen oder Freigaben sein. Drei Risiken beim Einsatz im ERP 1. Raten statt verlässlich berechnen Finanzkennzahlen, Preise, Margen, Steuern und Fristen sollten nicht direkt vom Sprachmodell berechnet werden. Dafür eignen sich geprüfte Datenbankabfragen, Regelwerke und deterministische Rechenkomponenten. Das Modell kann die Aufgabe verstehen, die benötigten Daten auswählen und das Ergebnis erläutern; die verbindliche Berechnung sollte außerhalb des Modells erfolgen. 2. Unkontrollierte Agentenaktionen Ein Agent ist kein automatisch zuverlässiger digitaler Mitarbeiter. Er verbindet ein Modell mit Werkzeugen, Datenquellen und Ausführungsschritten. Ohne strikte Berechtigungen, Schema-Validierung, Transaktionsgrenzen, Audit-Logs, Rollback-Möglichkeiten und menschliche Freigaben können Fehler zu falschen oder schwer nachvollziehbaren Systemänderungen führen. 3. Unklare Gesamtkosten Tokenpreise sind nur ein Teil der Kosten. Bei langen Kontexten, wiederholten Modellaufrufen, Tool-Nutzung und Fehlerkorrekturen können die tatsächlichen Betriebskosten deutlich steigen. Deshalb sollten Unternehmen jeden Agenten mit Kostenbudgets, Laufzeitgrenzen, Rate Limits und einer nachvollziehbaren Kostenmessung betreiben.

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Hallo zusammen, ich bin neu in der Community und freue mich darauf, von euch zu lernen, Ideen auszutauschen und mehr über das Leben zu erfahren.