[{"data":1,"prerenderedAt":701},["ShallowReactive",2],{"content:service:ki-implementierung":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-implementierung","KI-Implementierung","Ein Sprachmodell übernimmt einen abgegrenzten Schritt Ihres Prozesses: angebunden an Ihre Systeme, mit Freigabe durch Menschen, betrieben in der EU.","KI-Entwicklung: KI-Lösungen für Unternehmen umsetzen","KI-Entwicklung für den Mittelstand in Deutschland: KI-Lösungen für Unternehmen, angebunden an Ihre Systeme, mit Freigabe und Verarbeitung in der EU.","KI-Entwicklung, die in den Betrieb geht statt in den Prototyp","KI-Entwicklung bedeutet bei uns, dass ein Sprachmodell einen klar abgegrenzten Arbeitsschritt übernimmt: Antworten entwerfen, Belege lesen, Oberflächen übersetzen, Vorgänge einsortieren. KI-Lösungen für Unternehmen bauen wir dabei bis zum Betrieb, angebunden an vorhandene Systeme, mit Regeln, Freigabestufe und Protokoll für jeden Aufruf.\n\nEhrlich bleibt dabei die Grenze aus dem eigenen Alltag: Tempo bringt ein Modell dort, wo Arbeit Volumen und Wiederholung hat. Bei Architektur, Aushandlung und Sonderfällen entscheidet weiter ein Entwickler, und wo eine gewöhnliche Schnittstelle billiger und zuverlässiger ist, sagen wir das. Abgeschlossen wird mit einer deutschen Gesellschaft nach deutschem Recht; AVV und die Liste der Schutzmaßnahmen gehören zum Vertrag, betrieben wird in Deutschland und der EU.",[12,13,14,15,16],"Unternehmen, in denen Mitarbeiter täglich Anfragen beantworten, die sich zu großen Teilen wiederholen: per E-Mail, Messenger oder Formular.","Betriebe mit Belegen, Verträgen oder Ausschreibungen, die heute jemand liest, abtippt und in ein System überträgt.","Produkt- und SaaS-Häuser, die eine Oberfläche in weitere Sprachen bringen oder eine Wissensbasis für Kunden und Team aufbauen wollen.","Geschäftsführer, die einen ersten belastbaren Fall im Betrieb wollen: begrenzt, messbar, ohne Umbau der IT.","Technische Leiter, die mit einem Modell experimentiert haben und jetzt Betrieb, Kosten und Datenschutz geregelt brauchen.",[18,21,24,27,30],{"title":19,"text":20},"Anwendungsfall, Regeln, Abnahmekriterien","Zuerst wird festgelegt, welchen Schritt das Modell übernimmt, welche Felder es sehen darf, wo ein Mensch freigibt und woran ein gutes Ergebnis erkennbar ist. Daraus entsteht eine Leistungsbeschreibung mit messbaren Kriterien, keine Präsentation.",{"title":22,"text":23},"KI-Entwicklung entlang Ihrer bestehenden Systeme","Postfach, CRM, Shop, Telefonie, Dateiablage: Das Modell bekommt lesenden oder schreibenden Zugriff über Schnittstellen, die wir bauen und dokumentieren. Im eigenen Werkzeugkasten hängen 169 Systeme auf diese Weise, 67 Konnektoren sind fertig und wiederverwendbar.",{"title":25,"text":26},"Wissensbasis mit Freigabepflicht","Regeln, Preislogik und Produktwissen werden zu einer durchsuchbaren Wissensbasis. Geantwortet wird ausschließlich aus Einträgen, die ein Mensch bestätigt hat. In einem Projekt wurden 50 Regeln aus dem Chatverlauf eines Vertriebsmitarbeiters an einem Tag zu einer produktiven Wissensbasis.",{"title":28,"text":29},"Gateway, Kostengrenze, Protokoll","Alle Modellaufrufe laufen über ein eigenes Gateway mit harter Kostengrenze. Sie sehen je Prozess, was ein Aufruf verbraucht, und es bleibt nachvollziehbar, welches Modell wann welche Daten gesehen hat. Dieselbe Schleuse benutzen wir für die eigene Arbeit.",{"title":31,"text":32},"Datenschutz vor dem ersten Aufruf","Vor dem Start steht schriftlich fest, welche Felder das Modell erreichen, was vorher anonymisiert wird und welcher Anbieter verarbeitet. Der Betrieb läuft in Deutschland oder der EU, die Liste der Unterauftragnehmer einschließlich Modellanbieter liegt Ihnen vor.",[34,37,40,43],{"title":35,"text":36},"Gespräch über den Prozess","Kurz und konkret: Wie läuft der Vorgang heute, wie viele Fälle pro Tag, welche Systeme, welche Daten. Am Ende wissen Sie, ob sich der Fall für ein Sprachmodell eignet. Wenn nicht, hören Sie das direkt, samt Alternative.",{"title":38,"text":39},"Angebot mit Datenliste","Leistungsbeschreibung, Abnahmekriterien, Vertragsform, Preismodell und die Liste der Daten, die das Modell sehen wird. Der Zeitrahmen steht im Angebot; Sie wissen vor der Beauftragung, woran das Ergebnis gemessen wird.",{"title":41,"text":42},"KI-Entwicklung in Lieferungen mit echten Fällen","Anbindung, Regeln und Wissensbasis entstehen in Teilen, geprüft an Vorgängen aus Ihrem Alltag statt an Beispieldaten. Vor jeder Übergabe steht ein Review, erst durch unsere Werkzeuge, dann durch einen zweiten Entwickler.",{"title":44,"text":45},"Schattenlauf, Abnahme, Übergabe","Das Modell läuft zunächst mit, ohne nach außen zu antworten: Sie vergleichen seine Entwürfe mit den eigenen Antworten und sehen an Zahlen, wie oft korrigiert werden muss. Erst danach entscheiden Sie über den Live-Betrieb. Abgenommen wird gegen die vereinbarten Kriterien, dann folgen Dokumentation, Zugänge und Einweisung; ab der Abnahme greift die Gewährleistung auf Mängel.",{"title":47,"text":48},"Abnahme statt Versprechen","Geprüft wird gegen Kriterien, die vor dem ersten Aufruf feststehen, nicht gegen den Eindruck nach dem dritten Betriebsmonat. Bei einem Modell im Prozess heißt das: messbare Kriterien statt Zusagen über Qualität, nachgewiesen im Schattenlauf mit Ihren eigenen Vorgängen. Geliefert wird in Teilen, Zugänge, Prompts, Regeln und Quellcode stehen Ihnen vom ersten Tag an offen.\n\nAbgegrenzte Vorhaben laufen als Werkvertrag mit festem Preis und Abnahme gegen die Leistungsbeschreibung. Ist der Umfang noch offen, etwa bei einer Erkundung mehrerer Fälle, arbeiten wir im Dienstvertrag nach Tagessatz, gerahmt von einem Rahmenvertrag mit Einzelaufträgen. Sie legen den Umfang fest und nehmen ab, die Arbeit verteilt und verantwortet unsere Projektleitung. Sätze und Preise nennen wir im Angebot nach dem Gespräch.",[50,53,56,59],{"q":51,"a":52},"Welche Daten gehen an ein Sprachmodell?","Nur die Felder, die in der Leistungsbeschreibung stehen. Vor dem Start wird festgelegt, was anonymisiert wird und welcher Anbieter verarbeitet; AVV und technische Schutzmaßnahmen sind Vertragsbestandteil. Das Protokoll zeigt im Nachhinein, welcher Aufruf welche Daten gesehen hat.",{"q":54,"a":55},"Wie messen Sie, ob die KI funktioniert?","An Kriterien, die vor dem Start vereinbart wurden: Wie oft muss ein Entwurf korrigiert werden, welche Fälle darf das Modell gar nicht selbst entscheiden, was passiert bei Unsicherheit. Gemessen wird im Schattenlauf an Ihren echten Vorgängen, bevor irgendetwas nach außen geht.",{"q":57,"a":58},"Was kostet eine KI-Einführung?","Das hängt an Zahl der Systeme, Datenmenge und Freigabestufen. Nach dem Gespräch bekommen Sie ein Angebot als Festpreis mit Abnahme oder nach Tagessatz. Üblich ist ein abgegrenzter erster Fall, ein Kanal, ein Prozess, statt einer Einführung im ganzen Haus.",{"q":60,"a":61},"Läuft die KI auf unseren Servern?","Anwendung, Wissensbasis und Gateway laufen auf Ihren Servern, auf unseren in Deutschland oder in der EU, wie im Vertrag festgelegt. Das Sprachmodell selbst kommt je nach Fall von einem Anbieter oder aus einem offenen Modell auf eigener Hardware; beides besprechen wir vor der Auswahl.",[63,64,65,66],"dsgvo-und-ki","halluzinationen-llm","rag-retrieval-augmented-generation","ki-implementierung-ablauf",[68,98,128,156,184,210,238,264,288,318,346,372,398,424,446,472,499,523,548,572,597],{"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":94},[4,93],"ki-agenten",[95,96,97,64],"werkvertrag","leistungsbeschreibung","maengelhaftung",{"slug":99,"title":100,"metaTitle":101,"metaDescription":102,"excerpt":103,"toc":104,"updated":90,"related":123},"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.",[105,108,111,114,117,120],{"id":106,"text":107},"zusage","API-Schnittstelle: die Zusage zwischen zwei Programmen",{"id":109,"text":110},"abgrenzung","Abgrenzung zu Dateiaustausch und Datenbankzugriff",{"id":112,"text":113},"bestandteile","Adresse, Methode, Format, Rechte, Fehler, Fassung",{"id":115,"text":116},"zugang","Schlüssel, Aufrufgrenzen und Wiederholversuche",{"id":118,"text":119},"ki-dienste","API-Schnittstelle zu Modellen und KI-Diensten",{"id":121,"text":122},"personenbezug","Personenbezug, Protokolle und unsere Arbeitsweise",{"services":124,"lexikon":125},[4,93],[126,63,127],"systemintegration","llm-large-language-model",{"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":153},[152,4],"ki-beratung",[95,154,155],"festpreis-vs-tagessatz","werkvertrag-vs-arbeitnehmerueberlassung",{"slug":63,"title":157,"metaTitle":158,"metaDescription":159,"excerpt":160,"toc":161,"related":180,"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.",[162,165,168,171,174,177],{"id":163,"text":164},"grundsatz","DSGVO und KI: der Grundsatz",{"id":166,"text":167},"rechtsgrundlage","Rechtsgrundlage und Zweckbindung",{"id":169,"text":170},"auftragsverarbeitung","Auftragsverarbeitung und Anbieterwahl",{"id":172,"text":173},"datenminimierung","Datenminimierung statt Vertrauen",{"id":175,"text":176},"betroffenenrechte","Betroffenenrechte, Transparenz, AI Act",{"id":178,"text":179},"checkliste","DSGVO-Checkliste vor dem Start",{"services":181,"lexikon":182},[152,4],[65,183,66],"feinabstimmung-fine-tuning",{"slug":154,"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},[4,152],[95,129,66],{"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},[152,4],[65,64,237,127],"prompt-engineering",{"slug":64,"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},[4,152],[127,65,66,237],{"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":109,"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},[4,152],[129,95,154,66],{"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},[93,4],[316,317,64,63],"was-ist-ein-ki-agent","ki-automatisierung-vs-rpa",{"slug":66,"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},[4,344,152],"softwareentwicklung",[317,65,95,64],{"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":109,"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},[4,152],[95,69,97,63],{"slug":127,"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},[152,4],[65,64,237,183],{"slug":96,"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},[4,93],[95,97,69,129],{"slug":97,"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. Vertragsgemäß ist, was gegen einen eingefrorenen Prüfbestand und die dort vereinbarten Schwellen gemessen wurde.",[430,433,436,438,441],{"id":431,"text":432},"beschaffenheit","Der eingefrorene Prüfbestand als vereinbarte Beschaffenheit",{"id":434,"text":435},"einzelfehler","Ist eine falsche Antwort schon ein Mangel?",{"id":365,"text":437},"Mängelhaftung nach § 634 BGB im KI-Projekt",{"id":439,"text":440},"datenwandel","Wenn die Qualität auf neuen Daten fällt",{"id":88,"text":442},"Wie wir Mängelhaftung und Nachbesserung vereinbaren",{"services":444,"lexikon":445},[4,152],[95,96,69,64],{"slug":237,"title":447,"metaTitle":448,"metaDescription":449,"excerpt":450,"toc":451,"related":469,"updated":90},"Prompt Engineering: Anweisungen, die zuverlässig wirken","Prompt Engineering: Anweisungen an ein LLM – Lexikon","Prompt Engineering ist das gezielte Formulieren von Anweisungen an ein Sprachmodell: Aufbau eines guten Prompts, bewährte Techniken und häufige Fehler.","Ob ein Sprachmodell brauchbare Ergebnisse liefert, hängt oft weniger vom Modell ab als von der Anweisung. 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