KI im Produktivbetrieb

Was es braucht, damit LLM-Anwendungen nicht nur in der Demo funktionieren: Kosten, Qualität, Betrieb — aus meinen eigenen Plattformen.

2026-10-27 · KI im Produktivbetrieb

Fahrzeugfotos mit KI freistellen: Das Modell war der kleinere Teil

Ein Fahrzeughändler lässt die Bilder aus seinem 360°-Studio bei einem externen Dienst bearbeiten. Die Frage war, ob wir das selbst mindestens so gut können. Die Segmentierung war schnell gelöst — die Schwierigkeit lag woanders.

2026-10-25 · KI im Produktivbetrieb

Das Modell liest, der Code entscheidet

Drei Fehler aus drei Tagen in zwei KI-Systemen — und jedes Mal dieselbe Antwort: Das Sprachmodell ist für Sprache und für das Herauslesen von Fakten da. Was sich deterministisch entscheiden lässt, entscheidet Code.

2026-10-23 · KI im Produktivbetrieb

Ein Goldset für den KI-Assistenten: Tests, die Handlungen prüfen, nicht Sätze

Ein Tag Handtest, neun verschiedene Fehler des Modells. Jede Korrektur konnte den Nachbarfall brechen, und prüfen liess sich das nur von Hand. Also habe ich Regressionstests gebaut.

2026-10-20 · KI im Produktivbetrieb

Zwei KI-Reviewer und ein voller Datenlauf: wie ein Agent sicher bis in die Produktion kommt

An einem Tag hat ein KI-Agent eine Änderung in zwei Repositories entworfen, geschrieben und ausgerollt. Die Frage war nicht, ob das Modell Code schreiben kann, sondern wie seine Fehler vor der Produktion auffallen.

2026-10-20 · KI im Produktivbetrieb

Wann sich ein Feature Store lohnt — Kriterien aus dem Betrieb einer GenAI-Plattform

In LLMOps-Checklisten steht der Feature Store als Standardbaustein. Für eine mandantenfähige GenAI-Plattform habe ich geprüft, welches Problem er löst — und woran man erkennt, dass man es hat.

2026-10-17 · KI im Produktivbetrieb

Zehn GPU-Stunden im Monat: warum wir keinen GPU-Cluster gebaut haben

Die eigene KI-Pipeline für Fahrzeugfotos lief im Prototyp. Die nächste Frage: auf welcher Hardware, wenn die Daten in der EU bleiben müssen und der Rest der Anwendung bei Cloudflare liegt.

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