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Insights · KI-Trends für Mittelstand

KI-Analysenaus operativer Sicht.

Wir schreiben über das, was wir täglich bauen — und das, was sich für inhabergeführte Mittelständler im DACH-Raum gerade verändert. Keine Hot-Takes, keine Hype-Zyklen. Einordnungen aus dem operativen Betrieb.

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SWE-bench erklärt: Was der wichtigste Coding-Agenten-Benchmark wirklich misst

Warum reale GitHub-Issues wichtiger sind als Spielzeug-Aufgaben — und was Unternehmen aus SWE-bench ableiten sollten.

Claude Code vs. OpenAI Codex vs. GitHub Copilot: Was können Coding-Agenten wirklich?

Der Business-Vergleich: Assistenz, Agentenarbeit, Grenzen und sinnvolle Einsatzfelder im Unternehmen.

Vibe Coding reicht nicht: Warum Unternehmen Agentic Coding brauchen

Demos sind leicht. Wartbare Software braucht Struktur, Tests, Architektur und klare Verantwortung.

54 KI-Agenten im Einsatz: Wie Digital Maker Coding, Marketing und Operations automatisiert

Unser Proof: nicht nur über Agenten reden, sondern mit spezialisierten Rollen täglich arbeiten.

KI-Coding-Agenten: Wie gut sind sie wirklich?

Der Pillar-Artikel zu Benchmarks, SWE-bench und dem Unterschied zwischen Tool und geführtem Agenten-System.

Model Context Protocol: Warum 2026 das Jahr der KI-Integration wird

MCP klingt nach Tech-Insider-Sprache, ist aber wahrscheinlich die wichtigste Entwicklung des Jahres für jeden, der KI tatsächlich mit Geschäftssystemen verbinden will. Was es ist, und warum es jetzt zählt.

"Agentic AI" und andere Buzzwords: Was bedeutet das wirklich für deinen Betrieb?

Wenn Beraterpräsentationen mit "Agentic AI", "Autonomous Workflows" und "Multi-Modal Systems" um sich werfen, lohnt sich der Reality-Check. Wir übersetzen die Buzzwords in operative Realität — und zeigen, wo der Hype trägt, und wo er kippt.