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Herr Herco hat diesen Beitrag angepinnt
Herr Herco
4 Monate vor
„KIONOVA® ist meine Antwort auf eine Welt, in der Sicherheits-Infrastruktur, KI und Souveränität dem nächsten Cloud-Outage geopfert werden. Das Ökosystem reicht von PULSE (Compliance + Lagebild) über CORE, AI, VISION, MED bis SPACE EXIT — alles on-premise, alles aus einer Hand, alles in Deutschland entwickelt."

Amir Herco, Founder & Visionär · KIONOVA®
Anna Fischer
10 Monate vor
n8n statt Zapier: Open Source, self-hosted auf einem kleinen VPS (9 EUR/Monat), DSGVO-konform, keine Datenweitergabe an Dritte. 47 Workflows automatisieren alles von Lead-Nurturing über Slack-Notifications bis zur Rechnungsverarbeitung. Spart dem Team 10+ Stunden pro Woche. Der größte Workflow: CRM-Sync zwischen 3 Tools mit Deduplizierung und Datenanreicherung. #automation #dsgvo #n8n
Sarah Hoffmann
8 Monate vor
AI Agents mit Tool-Orchestrierung gebaut: Unsere Support-Agenten greifen jetzt über standardisierte API-Interfaces auf CRM, Ticketing und Wissensdatenbank zu. Ein Agent löst 73% der Anfragen automatisch - 25 Prozentpunkte besser als der einfache Chatbot davor.

Der Durchbruch war die Tool-Orchestrierung: Der Agent entscheidet selbst welche Datenquellen er braucht, ruft sie über definierte Schnittstellen ab und kombiniert die Ergebnisse kontextbezogen. #aiagents #tooluse #kundenservice
Sarah Hoffmann
9 Monate vor
Edge AI auf dem Raspberry Pi 5: TensorFlow Lite Modell für Objekterkennung läuft mit 15 FPS. Für Zutrittskontrolle und Besucherzählung völlig ausreichend. Das Modell wurde mit Knowledge Distillation von einem großen YOLOv8 auf ein MobileNet-SSD komprimiert - 8x kleiner, nur 3% weniger Genauigkeit. #edgeai #tflite #raspberrypi
Sarah Hoffmann
8 Monate vor
Beste Programmiersprache für Data Science? #datascience #python #umfrage

Python

R

Julia

SQL reicht

11 Menschen haben abgestimmt
Sarah Hoffmann
9 Monate vor
Responsible AI Workshop durchgeführt. Die wichtigste Übung: Wir haben unser Recruiting-Modell auf Gender-Bias getestet. Ergebnis - männliche Kandidaten wurden systematisch 12% höher bewertet. Ursache: Historische Trainingsdaten spiegelten bestehende Ungleichgewichte wider.

Lösung: Debiasing der Trainingsdaten, Fairness-Metriken in der Evaluation-Pipeline, und ein Audit-Prozess für alle produktiven Modelle. Ethik ist kein Add-on, sondern Grundvoraussetzung für verantwortungsvolle KI-Entwicklung. #responsibleai #ethik #fairness
Sarah Hoffmann
8 Monate vor
Lokale LLMs im Unternehmen: Open-Source-Modelle wie Mistral und Codestral auf eigener Hardware. Kein Datenschutz-Problem, keine API-Kosten, volle Kontrolle. Wir haben einen internen Playground gebaut wo jedes Team die Modelle für ihre Use Cases testen kann.

Die überraschende Erkenntnis: Für 80% unserer Anwendungsfälle reicht ein 13B-Modell. Nur für komplexe Analyse und Coding brauchen wir die großen Modelle. #localllm #opensource #datenschutz
Anna Fischer
8 Monate vor
RPA-Bot für die Buchhaltung: 200 Rechnungen pro Monat automatisch verarbeitet. Der Bot extrahiert Daten aus PDFs (OCR + Regex), prüft gegen Bestellungen, kategorisiert nach Kostenstelle und erstellt den Buchungssatz in DATEV. Fehlerquote von 8% (manuell) auf 0.3% (automatisiert). Jährliche Ersparnis: ca. 25.000 EUR an Personalkosten. #rpa #automation #buchhaltung