[{"data":1,"prerenderedAt":701},["ShallowReactive",2],{"content:service:ki-beratung":3,"content:lexikon":67,"content:pseo":620},{"slug":4,"title":5,"teaser":6,"metaTitle":7,"metaDescription":8,"h1":9,"intro":10,"forWhom":11,"includes":17,"howItWorks":33,"model":46,"faq":49,"related":62},"ki-beratung","KI-Beratung","Prozesse durchgehen, Fälle bewerten, Architektur und Datenregeln festlegen: Beratung von Entwicklern, die dieselben Werkzeuge selbst betreiben.","KI-Agentur: KI-Beratung für den Mittelstand in Deutschland","KI-Agentur mit eigenen Entwicklern: Prozess-Audit, Bewertung der Fälle, Architektur mit Gateway und Wissensbasis, Datenregeln nach DSGVO in Deutschland.","KI-Agentur mit eigenen Entwicklern: von der Idee zum abgenommenen Ergebnis","Wer eine KI-Agentur sucht, braucht meist zuerst eine Entscheidung und noch kein Projekt: Welcher Vorgang trägt ein Sprachmodell, welcher braucht eine gewöhnliche Schnittstelle, welcher bleibt besser beim Menschen. KI-Beratung für den Mittelstand heißt hier Zählen statt Schätzen, mit einem Ergebnis, an dem am nächsten Tag gebaut werden kann.\n\nEine ehrliche Angabe vorweg: Beratung als eigenständige Leistung ist bei uns jung, eine Referenzliste von Beratungskunden gibt es nicht, und wir tun nicht so, als gäbe es sie. Der Rahmen ist deutsches Recht mit deutscher Vertragspartei, AVV inklusive, Verarbeitung innerhalb Deutschlands und der EU. Belegen können wir den eigenen Betrieb: 169 angebundene Systeme, 63 dokumentierte Prozeduren, 179 Aktionen in einem Katalog und ein Gateway mit harter Kostengrenze, durch das jeder Modellaufruf läuft. Das zeigen wir im Gespräch live statt auf Folien.",[12,13,14,15,16],"Geschäftsführer und technische Leiter, die vor der Budgetentscheidung wissen wollen, wo im Haus ein Sprachmodell überhaupt trägt.","Häuser, deren Pilot nie in den Produktivbetrieb kam und die jetzt Betrieb, Kosten und Datenschutz geregelt brauchen.","IT-Verantwortliche, die eine Architektur für mehrere Fälle wollen statt fünf Insellösungen von fünf Anbietern.","Betriebe, die vor der Einführung eine schriftliche Regel brauchen: welche Daten an welches Modell, wer gibt frei, wer haftet.","Teams, deren eigene Entwickler mit KI-Werkzeugen arbeiten sollen und dafür Review-Regeln und einen Prozess benötigen.",[18,21,24,27,30],{"title":19,"text":20},"Prozess-Audit mit Zahlen","Aufgenommen wird, was Zeit frisst: Anfragen, Belege, Berichte, Übersetzungen, Datenübernahmen. Je Vorgang halten wir Menge pro Woche, Zahl der Beteiligten, Fehlerquote und beteiligte Systeme fest. Geschätzt wird nur, wo nichts gemessen werden kann, und dann steht es so im Bericht.",{"title":22,"text":23},"Bewertung der Fälle: woran eine KI-Agentur rechnet","Für jeden Kandidaten wird beschrieben, was das Modell tun soll, welche Daten es dafür braucht, wo ein Mensch freigibt und woran der Nutzen erkennbar wird. Sie bekommen je Fall eine Seite mit Umfang, Risiko, Aufwand und einem klaren Nein dort, wo Automatisierung ohne Sprachmodell schneller und billiger ist.",{"title":25,"text":26},"Architektur für mehrere Fälle","Gateway mit Kostengrenze für alle Modellaufrufe, Wissensbasis mit Freigabepflicht, Protokoll, Anbindung an Ihre Systeme, Auswahl von Modell und Anbieter. Beschrieben wird der Aufbau, den wir selbst fahren, samt der Stellen, an denen er uns um die Ohren geflogen ist.",{"title":28,"text":29},"Regeln für Daten und Freigaben","Ein Dokument legt fest, welche Felder ein Sprachmodell erreichen dürfen, welche Anbieter infrage kommen, was anonymisiert wird und wer freigibt. Es ist die Vorlage für AVV und technische Schutzmaßnahmen, die Ihr Datenschutzbeauftragter oder Anwalt gegenzeichnet.",{"title":31,"text":32},"Einführung im eigenen Team","Review-Regeln für maschinell erzeugten Code, Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben, Schulung an Ihren echten Fällen. Das Ziel ist unbequem für uns und richtig für Sie: Ihr Team arbeitet danach selbst mit den Werkzeugen.",[34,37,40,43],{"title":35,"text":36},"Gespräch über den Anlass","Ein kurzes Gespräch: Was ist passiert, was läuft schon, was steht an. Am Ende sagen wir, ob ein Audit trägt oder ob Sie besser direkt einen abgegrenzten Fall umsetzen und daraus lernen.",{"title":38,"text":39},"Audit vor Ort oder aus der Ferne","Gespräche mit den Menschen, die den Vorgang wirklich ausführen, Blick in die Systeme, Auszählen der Mengen. Umfang und Zeitrahmen des Audits stehen vorher im Angebot.",{"title":41,"text":42},"Bericht, mit dem Sie auch woanders hingehen können","Bewertete Liste der Fälle, Architekturvorschlag, Datenregeln, Aufwandsrahmen. Der Bericht ist so geschrieben, dass Ihr eigenes Team oder ein anderer Anbieter damit arbeiten kann. Ein Ergebnis, das nur mit uns funktioniert, wäre keine Beratung.",{"title":44,"text":45},"Umsetzung mit derselben KI-Agentur oder ohne uns","Wollen Sie, dass wir bauen, wird der Bericht zur Leistungsbeschreibung des Werkvertrags. Bauen andere, prüfen wir Architektur und Code gegen das, was im Audit festgelegt wurde. Beides ist vorgesehen, keins ist Bedingung.",{"title":47,"text":48},"Abnahme statt Versprechen","Beratung läuft als Dienstvertrag: Geschuldet ist die Arbeit nach fachlichem Standard, also Audit, Bericht, Architektur und Datenregeln, nicht ein bestimmtes Geschäftsergebnis. Was am Ende auf dem Tisch liegt, wird trotzdem vorher festgelegt, damit prüfbar bleibt, ob geliefert wurde. Abgerechnet wird nach Tagessatz, ein Audit mit festem Umfang auch zum Festpreis.\n\nGeht die Beratung in eine Umsetzung über, wechselt die Vertragsform: Gebaut wird als Werkvertrag mit Abnahme gegen die Kriterien aus dem Bericht. Rahmen ist in beiden Fällen ein Rahmenvertrag mit Einzelaufträgen je Vorhaben. Aufgaben an unsere Entwickler kommen von unserer Projektleitung, Sie legen den Umfang fest und nehmen ab. Sätze und Preise stehen im Angebot nach dem Gespräch.",[50,53,56,59],{"q":51,"a":52},"Was macht eine KI-Agentur?","Im Kern zwei Dinge: entscheiden helfen, wo ein Sprachmodell wirklich trägt, und das Ergebnis anschließend baubar machen. Dazu gehören die Aufnahme der Vorgänge mit Mengen, die Bewertung der Kandidaten, eine Architektur mit Gateway und Wissensbasis sowie schriftliche Regeln für Daten und Freigaben. Wer nur Folien liefert, hat die Arbeit nicht gemacht.",{"q":54,"a":55},"Wie läuft eine KI-Beratung ab?","Gespräch, Audit, Bericht, Entscheidung. Im Audit sprechen wir mit den Menschen, die den Vorgang ausführen, sehen in die Systeme und zählen Mengen aus. Der Bericht bewertet die Fälle, schlägt eine Architektur vor und benennt die Datenregeln. Was danach umgesetzt wird, entscheiden Sie.",{"q":57,"a":58},"Brauchen wir eigene Daten für KI?","Für die meisten Fälle ja, aber weniger, als viele annehmen. Nicht ein eigenes Modell ist der Normalfall, sondern eine geprüfte Wissensbasis aus Ihren Regeln, Dokumenten und Vorgängen, aus der das Modell antwortet. Ob Ihr Bestand dafür taugt, ist Teil des Audits.",{"q":60,"a":61},"Was passiert nach der Beratung?","Sie haben eine bewertete Liste, eine Architektur und Datenregeln, und Sie sind an uns nicht gebunden. Üblich ist ein erster abgegrenzter Fall als Werkvertrag mit Abnahme, damit die Entscheidung an einem echten Ergebnis überprüft wird und nicht an einer Annahme.",[63,64,65,66],"dsgvo-und-ki","ki-implementierung-ablauf","llm-large-language-model","halluzinationen-llm",[68,99,128,155,184,210,238,264,288,318,346,372,398,424,446,472,499,523,548,572,597],{"slug":69,"title":70,"metaTitle":71,"metaDescription":72,"excerpt":73,"toc":74,"updated":90,"related":91},"abnahme","Abnahme eines KI-Systems: wann ein stochastisches Werk als erbracht gilt","Abnahme nach § 640 BGB im KI-Projekt – Lexikon","Abnahme nach § 640 BGB im KI-Projekt: wie ein wahrscheinlichkeitsbasiertes Werk geprüft wird, welche Rechtsfolgen eintreten und was nach deutschem Recht zählt.","Ein Sprachmodell liefert nicht zweimal dieselbe Antwort — geprüft wird deshalb das System, nicht der einzelne Aufruf. § 640 BGB verlangt trotzdem einen klaren Termin.",[75,78,81,84,87],{"id":76,"text":77},"werkbegriff","Wann ein stochastisches System ein Werk ist",{"id":79,"text":80},"rechtsfolgen","Was die Abnahme rechtlich auslöst",{"id":82,"text":83},"messung","Fallbestand, Schwelle, Stichprobe: der Maßstab",{"id":85,"text":86},"fiktion","Stillschweigende und fiktive Abnahme",{"id":88,"text":89},"praxis","Wie wir den Maßstab vor dem Start festlegen","2026-09-10",{"services":92,"lexikon":95},[93,94],"ki-implementierung","ki-agenten",[96,97,98,66],"werkvertrag","leistungsbeschreibung","maengelhaftung",{"slug":100,"title":101,"metaTitle":102,"metaDescription":103,"excerpt":104,"toc":105,"updated":90,"related":124},"api-schnittstelle","API-Schnittstelle für KI-Dienste und Modelle","API-Schnittstelle: Aufbau, Schlüssel, Grenzen – Lexikon","API-Schnittstelle erklärt: Aufbau, Schlüssel, Aufrufgrenzen und Fehlerfälle, dazu die Besonderheiten beim Anbinden von KI-Diensten in Deutschland.","Wie ein Programm Daten und Rechenleistung eines anderen nutzt: Zusage, Schlüssel, Aufrufgrenzen — und was beim Anbinden von Modellen zusätzlich zu klären ist.",[106,109,112,115,118,121],{"id":107,"text":108},"zusage","API-Schnittstelle: die Zusage zwischen zwei Programmen",{"id":110,"text":111},"abgrenzung","Abgrenzung zu Dateiaustausch und Datenbankzugriff",{"id":113,"text":114},"bestandteile","Adresse, Methode, Format, Rechte, Fehler, Fassung",{"id":116,"text":117},"zugang","Schlüssel, Aufrufgrenzen und Wiederholversuche",{"id":119,"text":120},"ki-dienste","API-Schnittstelle zu Modellen und KI-Diensten",{"id":122,"text":123},"personenbezug","Personenbezug, Protokolle und unsere Arbeitsweise",{"services":125,"lexikon":126},[93,94],[127,63,65],"systemintegration",{"slug":129,"title":130,"metaTitle":131,"metaDescription":132,"excerpt":133,"toc":134,"updated":90,"related":150},"dienstvertrag","Dienstvertrag: Tätigkeit statt Ergebnis im KI-Projekt","Dienstvertrag: Unterschied zum Werkvertrag – Lexikon","Dienstvertrag oder Werkvertrag: Der eine schuldet eine Tätigkeit, der andere ein Ergebnis. Welche Form im KI-Projekt nach deutschem Recht wann passt.","Dienstvertrag oder Werkvertrag: Wo im KI-Vorhaben die Tätigkeit geschuldet ist und nicht das Ergebnis – und was daraus für Weisung, Haftung und Abrechnung folgt.",[135,138,141,144,147],{"id":136,"text":137},"geschuldet","Dienstvertrag: was geschuldet wird",{"id":139,"text":140},"unterschied","Unterschied zum Werkvertrag",{"id":142,"text":143},"ki-projekt","Wann ein Dienstvertrag im KI-Projekt passt",{"id":145,"text":146},"weisung","Weisung, Haftung, Abrechnung",{"id":148,"text":149},"kombination","Wie wir beide Formen kombinieren",{"services":151,"lexikon":152},[4,93],[96,153,154],"festpreis-vs-tagessatz","werkvertrag-vs-arbeitnehmerueberlassung",{"slug":63,"title":156,"metaTitle":157,"metaDescription":158,"excerpt":159,"toc":160,"related":179,"updated":90},"DSGVO und KI: was Unternehmen vor dem ersten Einsatz klären","DSGVO und KI: Rechtsgrundlage und Anbieterwahl – Lexikon","DSGVO und KI: Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung, Anbieterwahl und Datenminimierung – was Unternehmen in Deutschland vor dem ersten Einsatz klären müssen.","Neu am Datenschutz bei KI ist nicht das Recht, sondern die Frage, wohin die Daten fließen. Die Punkte, die vor dem ersten produktiven Einsatz geklärt sein sollten.",[161,164,167,170,173,176],{"id":162,"text":163},"grundsatz","DSGVO und KI: der Grundsatz",{"id":165,"text":166},"rechtsgrundlage","Rechtsgrundlage und Zweckbindung",{"id":168,"text":169},"auftragsverarbeitung","Auftragsverarbeitung und Anbieterwahl",{"id":171,"text":172},"datenminimierung","Datenminimierung statt Vertrauen",{"id":174,"text":175},"betroffenenrechte","Betroffenenrechte, Transparenz, AI Act",{"id":177,"text":178},"checkliste","DSGVO-Checkliste vor dem Start",{"services":180,"lexikon":181},[4,93],[182,183,64],"rag-retrieval-augmented-generation","feinabstimmung-fine-tuning",{"slug":153,"title":185,"metaTitle":186,"metaDescription":187,"excerpt":188,"toc":189,"updated":90,"related":207},"Festpreis oder Tagessatz im KI-Projekt","Festpreis oder Tagessatz: Preismodelle – Lexikon","Festpreis oder Tagessatz: Welches Preismodell ein KI-Projekt trägt, wie sich die Unsicherheit teilen lässt und was nach deutschem Recht ins Angebot gehört.","Festpreis oder Aufwand: Ein Modell lässt sich schwer pauschal kalkulieren, ein offener Aufwand schwer verantworten. Wie sich beide Formen im selben Vorhaben verbinden lassen.",[190,193,196,199,202,205],{"id":191,"text":192},"pauschal","Festpreis: wann er trägt",{"id":194,"text":195},"aufwand","Tagessatz: wann er passt",{"id":197,"text":198},"ki-unsicherheit","Warum KI-Projekte den Festpreis schwer machen",{"id":200,"text":201},"geteilt","Der geteilte Weg: Vorstudie und Umsetzung",{"id":203,"text":204},"angebot","Was im Angebot stehen muss",{"id":88,"text":206},"Wie wir kalkulieren",{"services":208,"lexikon":209},[93,4],[96,129,64],{"slug":183,"title":211,"metaTitle":212,"metaDescription":213,"excerpt":214,"toc":215,"related":234,"updated":90},"Fine-Tuning von Sprachmodellen: wann es sich lohnt","Fine-Tuning: Sprachmodelle nachtrainieren – Lexikon","Fine-Tuning trainiert ein Sprachmodell mit eigenen Beispielen nach – für Stil, Format und Klassifikation, nicht für Fakten. Wann es lohnt und wie es abläuft.","Beim Nachtrainieren lernt ein Modell Verhalten, nicht Wissen: wie es antworten soll. Für Fakten ist eine Wissensbasis das bessere Werkzeug, für Ton und Format nicht.",[216,219,222,225,228,231],{"id":217,"text":218},"definition","Was Fine-Tuning ist",{"id":220,"text":221},"wann-sinnvoll","Wann Fine-Tuning sich lohnt",{"id":223,"text":224},"wann-nicht","Wann es die falsche Antwort ist",{"id":226,"text":227},"ablauf","Ablauf eines Nachtrainings",{"id":229,"text":230},"trainingsdaten","Trainingsdaten: Menge und Qualität",{"id":232,"text":233},"kosten-risiken","Kosten, Risiken, Datenschutz",{"services":235,"lexikon":236},[4,93],[182,66,237,65],"prompt-engineering",{"slug":66,"title":239,"metaTitle":240,"metaDescription":241,"excerpt":242,"toc":243,"related":261,"updated":90},"Halluzinationen bei Sprachmodellen: Ursachen und Gegenmaßnahmen","Halluzinationen bei LLMs: Ursachen und Abhilfe – Lexikon","Halluzinationen sind überzeugende, aber falsche Ausgaben eines Sprachmodells. Warum sie entstehen, wo sie im Unternehmen auftreten und wie man sie eindämmt.","Ein Sprachmodell füllt Wissenslücken mit Plausiblem. Abschalten lässt sich das nicht – mit Quellenbindung, Prüfschritten und Freigabestufen aber beherrschbar machen.",[244,246,249,252,255,258],{"id":217,"text":245},"Was Halluzinationen sind",{"id":247,"text":248},"ursachen","Warum Sprachmodelle halluzinieren",{"id":250,"text":251},"faelle","Typische Fälle im Unternehmen",{"id":253,"text":254},"technik","Technische Gegenmaßnahmen",{"id":256,"text":257},"organisation","Organisatorische Gegenmaßnahmen",{"id":259,"text":260},"messen","Halluzinationen messen",{"services":262,"lexikon":263},[93,4],[65,182,64,237],{"slug":265,"title":266,"metaTitle":267,"metaDescription":268,"excerpt":269,"toc":270,"related":285,"updated":90},"interim-management","Interim-Management: Fachwissen auf Zeit für KI-Vorhaben","Interim-Management: Bedeutung, Modell, Übergabe – Lexikon","Interim-Management heißt: Erfahrung wird für einen Abschnitt geholt statt dauerhaft eingestellt. Bedeutung, Abgrenzung und Übergabe bei KI-Vorhaben in DACH.","Manche Kompetenz braucht ein Unternehmen einmal richtig und danach nie wieder täglich. Genau dafür gibt es Aufträge auf Zeit — und die Frage, was am Ende im Haus bleibt.",[271,274,277,279,282],{"id":272,"text":273},"wortsinn","Interim-Management: Wortsinn und Gebrauch",{"id":275,"text":276},"warum-befristet","Warum KI-Vorhaben befristet vergeben werden",{"id":110,"text":278},"Interim-Management, Beratung und Festanstellung",{"id":280,"text":281},"was-bleibt","Was nach dem Ende bleibt und welche Vertragsform dazu passt",{"id":283,"text":284},"unser-weg","So übernehmen wir Vorhaben auf Zeit",{"services":286,"lexikon":287},[93,4],[129,96,153,64],{"slug":289,"title":290,"metaTitle":291,"metaDescription":292,"excerpt":293,"toc":294,"related":313,"updated":90},"ki-agenten-beispiele","KI-Agenten-Beispiele: fünf Muster mit ihrer Mechanik","KI-Agenten-Beispiele aus dem Mittelstand – Lexikon","KI-Agenten-Beispiele aus dem Mittelstand: fünf Muster mit Eingabe, Entscheidung, Aktion und Prüfschritt — und woran ein Fehler des Agenten auffällt.","Nicht die Technik entscheidet, ob sich ein Agent lohnt, sondern der Ablauf: Was liest er, was entscheidet er, was löst er aus — und wer prüft das Ergebnis.",[295,298,301,304,307,310],{"id":296,"text":297},"einordnung","KI-Agenten-Beispiele richtig lesen",{"id":299,"text":300},"muster","Fünf Muster aus der Praxis",{"id":302,"text":303},"fehlerbild","Woran ein Fehler des Agenten auffällt",{"id":305,"text":306},"mensch-im-ablauf","Wo der Mensch im Ablauf bleiben muss",{"id":308,"text":309},"untauglich","KI-Agenten-Beispiele, die im Betrieb scheitern",{"id":311,"text":312},"unser-vorgehen","Wie wir solche Agenten aufsetzen",{"services":314,"lexikon":315},[94,93],[316,317,66,63],"was-ist-ein-ki-agent","ki-automatisierung-vs-rpa",{"slug":64,"title":319,"metaTitle":320,"metaDescription":321,"excerpt":322,"toc":323,"related":342,"updated":90},"KI-Implementierung: Ablauf von der Analyse bis zum Betrieb","KI-Implementierung: Ablauf in fünf Phasen – Lexikon","KI-Implementierung, Ablauf in fünf Phasen: Prozessanalyse, Prototyp mit echten Daten, Schattenbetrieb, Einführung mit Freigabestufen, Betrieb und Pflege.","Ein KI-System wird nicht ausgerollt, sondern erst parallel zum Menschen betrieben und gemessen. Die fünf Phasen und was in jeder davon entschieden wird.",[324,327,330,333,336,339],{"id":325,"text":326},"ueberblick","KI-Implementierung: Ablauf im Überblick",{"id":328,"text":329},"analyse","Phase 1: Prozessanalyse und Auswahl",{"id":331,"text":332},"prototyp","Phase 2: Prototyp mit echten Daten",{"id":334,"text":335},"schattenbetrieb","Phase 3: Schattenbetrieb und Messung",{"id":337,"text":338},"einfuehrung","Phase 4: Einführung mit Freigabestufen",{"id":340,"text":341},"betrieb","KI-Implementierung: Ablauf, Betrieb, Vertragsform",{"services":343,"lexikon":345},[93,344,4],"softwareentwicklung",[317,182,96,66],{"slug":347,"title":348,"metaTitle":349,"metaDescription":350,"excerpt":351,"toc":352,"updated":90,"related":369},"werkvertrag-kuendigung","Kündigung im KI-Projekt: Vergütung, Modelle, Daten und Rechte","Kündigung eines KI-Werkvertrags: § 648 BGB – Lexikon","Kündigung eines KI-Werkvertrags nach § 648 BGB: Vergütung abzüglich des Ersparten, wichtiger Grund und was mit Modellen und Daten nach deutschem Recht wird.","Steigt der Besteller vorzeitig aus, bleibt die Vergütung abzüglich des Ersparten bestehen. Schwieriger ist die Übergabe: Fallbestände, Modellstände und Auswertungen müssen herausgabefähig sein.",[353,356,359,361,364,367],{"id":354,"text":355},"freies-recht","Kündigung ohne Grund: § 648 BGB und die Vergütung",{"id":357,"text":358},"wichtiger-grund","Der wichtige Grund nach § 648a BGB",{"id":110,"text":360},"Nicht dasselbe: Rücktritt, Kostenanschlag, Form",{"id":362,"text":363},"artefakte","Modelle, Fallbestände, Auswertungen: was herausgegeben wird",{"id":365,"text":366},"rechte","Nutzungsrechte nach vorzeitiger Kündigung",{"id":88,"text":368},"Wie wir Zwischenstände herausgabefähig halten",{"services":370,"lexikon":371},[93,4],[96,69,98,63],{"slug":65,"title":373,"metaTitle":374,"metaDescription":375,"excerpt":376,"toc":377,"related":395,"updated":90},"Large Language Model: was ein LLM kann und was nicht","Large Language Model (LLM): Grundlagen – Lexikon","Large Language Model: ein auf großen Textmengen trainiertes neuronales Netz. Token, Kontextfenster, Stärken, Grenzen sowie offene und geschlossene Modelle.","Ein großes Sprachmodell sagt voraus, welcher Text am wahrscheinlichsten folgt – und erzeugt so Antworten, Zusammenfassungen, Übersetzungen und Programmcode.",[378,380,383,386,389,392],{"id":253,"text":379},"Large Language Model: die Technik dahinter",{"id":381,"text":382},"token-kontext-parameter","Token, Kontextfenster, Parameter",{"id":384,"text":385},"staerken","Was ein LLM gut kann",{"id":387,"text":388},"grenzen","Was ein LLM nicht kann",{"id":390,"text":391},"offen-geschlossen","Offene und geschlossene Modelle",{"id":393,"text":394},"einsatz","Large Language Model im Unternehmen",{"services":396,"lexikon":397},[4,93],[182,66,237,183],{"slug":97,"title":399,"metaTitle":400,"metaDescription":401,"excerpt":402,"toc":403,"updated":90,"related":421},"Leistungsbeschreibung für ein KI-Vorhaben: Aufgabe, Daten, Schwelle","Leistungsbeschreibung für KI-Projekte – Lexikon","Leistungsbeschreibung im KI-Projekt nach deutschem Recht: Aufgabe des Modells, Herkunft der Daten, Messgröße und Schwelle sowie das Verhalten bei Unsicherheit.","Beschrieben wird nicht das Modell, sondern die Aufgabe: welche Vorgänge bearbeitet werden, woran ein richtiges Ergebnis erkennbar ist und was das System tut, wenn es unsicher bleibt.",[404,407,410,413,416,419],{"id":405,"text":406},"warum","Warum die Leistungsbeschreibung hier anders aussieht",{"id":408,"text":409},"aufgabe","Die Aufgabe des Modells beschreiben",{"id":411,"text":412},"daten","Datengrundlage, Messgröße und Schwelle",{"id":414,"text":415},"grenzfaelle","Grenzfälle, Unsicherheit und Protokoll",{"id":417,"text":418},"anlage","Die Leistungsbeschreibung als Anlage zum Angebot",{"id":88,"text":420},"Wie wir die Beschreibung erarbeiten",{"services":422,"lexikon":423},[93,94],[96,98,69,129],{"slug":98,"title":425,"metaTitle":426,"metaDescription":427,"excerpt":428,"toc":429,"updated":90,"related":443},"Mängelhaftung im KI-Projekt: wann ein Ergebnis fehlerhaft ist","Mängelhaftung bei KI: § 633 und § 634 BGB – Lexikon","Mängelhaftung in KI-Projekten nach deutschem Recht: wann eine falsche Ausgabe ein Sachmangel nach § 633 BGB ist und welche Rechte § 634 BGB dann eröffnet.","Bei einem statistischen System taugt der Einzelfall nicht als Maßstab. 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