Blog
Notizen aus dem Einsatz
Feldnotizen aus echten Projekten, geschrieben von den Engineers, die dabei waren.
KI-Strategie · 3. Aug. 2026 · 5 min Lesezeit
Unser Kunde wollte einen Chatbot. Wir haben stattdessen seinen Angebotsdesk gebaut.
Die wertvollste KI-Arbeit in den meisten Unternehmen sieht nicht nach KI aus. Eine Geschichte über einen Händler, ein paar hundert Angebote am Tag und warum kein Anbieter je gekommen wäre, um zu helfen.
KI-Engineering · 29. Juli 2026
Wie wir bei SIEL Forward Deployed Engineering machen
Forward Deployed Engineering ist keine Stellenbezeichnung. Es ist das einzige Liefermodell, das wir gefunden haben, mit dem ein KI-System vom Piloten in den echten Betrieb kommt und nach unserem Abschied weiterläuft.
KI-Engineering · 26. Nov. 2025
Warum 2026 das Programmieren beendet, aber nicht das Engineering
LLMs werden erstaunlich gut darin, Code zu schreiben. Aber Software-Engineering ist alles rund um den Code. Warum Engineers, die Urteilsvermögen, Systemdenken und Kommunikation beherrschen, nicht verschwinden werden.
Agentische KI · 4. Sept. 2025
5 Architekturmuster für zuverlässige KI-Agenten
Die meisten generativen KI-Piloten schaffen keinen echten Geschäftswert. Nicht wegen der Modelle. Wegen einer Lernlücke in der Architektur. Fünf Muster, die Produktionssysteme von Demos unterscheiden.
KI-Strategie · 8. Juli 2025
Das Problem ist die Denkweise, nicht die KI
Nach Jahren, in denen wir Unternehmen durch die Einführung von KI begleitet haben, ist eine Wahrheit klar geworden. Die größte Hürde sind nicht die Werkzeuge oder die Technologie. Es ist, wie wir denken. Und das kostet Teams Zeit, Geld und Vertrauen.
KI-Engineering · 12. März 2025
Warum MCP zum Gesprächsthema der KI-Szene geworden ist
Das Model Context Protocol verspricht einen USB-C-Moment für KI-Integrationen. Ist es nur ein weiteres Schlagwort, oder löst es tatsächlich das Integrationsproblem, das komplexe KI-Einführungen bisher ausgebremst hat?
KI-Modelle · 28. Jan. 2025
Ist DeepSeek den Hype wert?
DeepSeek R1 aktiviert für jede Aufgabe nur 37 Milliarden seiner 671 Milliarden Parameter. Was dieser Effizienzdurchbruch für Unternehmen, die mit KI bauen, tatsächlich bedeutet, und warum er die Wirtschaftlichkeit komplett verändert.
KI-Modelle · 19. Nov. 2024
Klüger schlägt größer: wohin sich Sprachmodelle entwickeln
Ilya Sutskever hat das Zeitalter des Skalierens für beendet erklärt. In der GenAI passiert etwas anderes, das die Annahme "mehr Parameter bedeuten bessere Leistung" infrage stellt. Was dieser Wendepunkt für alle bedeutet, die KI-Systeme bauen.