Reality Check: Warum Model Freezing für Medien-Workflows wichtig ist
Wenn du schon mal eine redaktionelle Anwendung auf Basis von Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini gebaut hast, kennst du das Phänomen: Am Montag liefert der Prompt perfekte Zusammenfassungen. Am Donnerstag ist das Ergebnis plötzlich zu kurz, der Tonfall zu salopp oder die Struktur zerschossen. Am Code wurde nichts geändert.…
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On-Premise-KI-Hardware für KMU: Kompakte Workstations vs. Datacenter im Kostenvergleich
Wer generative KI-Technologien professionell in eigene Prozesse integrieren will, kommt langfristig nicht um den Betrieb optimierter KI-Modelle auf spezialisierter Hardware herum. Denn: Viele fortgeschrittene KI-Workflows sind schlichtweg zu komplex. Im Bewegtbildbereich können zum Beispiel verschiedene Tools zu unterschiedlichen Zwecken kombiniert werden. Während sich also ein KI-System um die Produktion der…
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Datenqualität für KI-Modelltraining: Welche Governance-Standards Medien brauchen
Mehr Effizienz durch Künstliche Intelligenz: Das trifft vor allem dann zu, wenn die Datenqualität stimmt. Denn wenn die Datenbasis für ein KI-Projekt fehlerhaft, veraltet oder unvollständig sind, versagen selbst die ausgereiftesten Modelle. Aus dem erhofften Effizienzgewinn wird dann schnell das Gegenteil – denn Entscheidungen werden dann im schlimmsten Fall auf…
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RAG-Systeme für Medienhäuser: 6 Wege zu kontrollierbaren KI-Outputs
Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Redaktionen wesentliche Schwachstellen von Sprachmodellen ausgleichen: Das Risiko von Halluzinationen kann merklich verringert werden und Modelle können so auf Wissensbestände zugreifen, die nur auf firmeninternen Datenbanken existieren. RAG-Verfahren entlasten bei der Recherche, machen Archive endlich wieder greifbar und haben das Potenzial, neue Monetarisierungsmodelle zu erschließen.[vc_column_text…
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Small Language Models für Medienhäuser: Wann die kompakte KI-Lösung die richtige Wahl ist
Small Language Models (SLMs) sind derzeit noch ein Expertenthema. Wer an generative Künstliche Intelligenz denkt, denkt zuerst nicht selten an die großen Sprachmodelle von OpenAI, Anthropic und Co. Wer allerdings ein eigenes KI-System aufsetzen will, kommt damit oft nicht weit. Denn: Die Entwicklung eines eigenen KI-Systems mit Sprachmodellen ist teuer…
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Reality Check: Wann lohnt sich KI? Und wann nicht?
Die Erwartungen an generative Künstliche Intelligenz sind oft astronomisch. Nach unseren Vorträgen und Workshops kommen regelmäßig zwei oder drei Teilnehmende auf uns zu und stellen ihre KI-Ideen vor – viele davon sind großartig. Andere sind noch nicht ausgereift, aber in ihren Grundzügen nachvollziehbar. Und manchmal sind es Vorschläge, bei denen…
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On-Premise-KI-Modelle: Welche Lizenzen gibt es und was muss ich beachten?
KI-Modelle speziell auf die eigenen Inhalte und Anwendungen zuzuschneiden wird für Medienhäuser zunehmend interessanter. Denn während cloudbasierte KI-Dienste wie ChatGPT oder Midjourney nur über Online-Schnittstellen (APIs) verfügbar sind, laufen sogenannte On-Premise-Modelle in der Regel auf deinen eigenen Firmenservern. Du profitierst von deutlich erhöhter Datensicherheit, weniger Compliance-Komplexität und langfristiger Planbarkeit.Das…
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Reality Check: KI veraltet schnell und ist nicht gut genug, oder?
„Wir haben KI schon mal ausprobiert, aber das hat nicht funktioniert.“ Oder: „Da entwickelt sich alles so schnell. Bis wir was aufgebaut haben, ist es wieder veraltet.“Zwei Sätze, die wir in unserer Arbeit immer wieder hören und das aus gutem Grund. Sie basieren auf den Erfahrungen, die Medienhäuser mit…
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KI-Bildgenerierung: Wem gehören die Bilder eigentlich?
Du findest das perfekte Bild für deine Story – es zeigt exakt, was du brauchst. Doch das Bild stammt nicht von einer Fotograf:in, sondern wurde von einer Künstlichen Intelligenz erstellt. Darfst du es dann einfach verwenden? Muss jemand um Erlaubnis gefragt werden? Und wem gehört dieses Bild überhaupt?Das Thema…
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