Plotdesk Magazin
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Leitfäden und Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen, die KI sicher und wirksam einsetzen wollen: Strategie, Recht, Sicherheit, Daten und Umsetzung.
Artikel zum Thema „Mittelstand“
28 Artikel · Filter zurücksetzen
Small Language Models im Unternehmen: Einsatz, Kosten, Grenzen
Kleine Sprachmodelle wie Phi-4, Gemma 3, Mistral Small und Qwen3 laufen auf einer einzelnen GPU und kosten je Anfrage einen Bruchteil großer Modelle. Wann sie im Unternehmen genügen und wo Frontier-Modelle nötig bleiben.
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Multi-Agent-Orchestrierung im Unternehmen: KI-Agenten skalieren
Nicht die Modelle sind der Engpass, sondern die Orchestrierung. Was Multi-Agent-Systeme wirklich kosten, welche Protokolle und Frameworks tragen und wie der erste produktive Workflow in 90 Tagen entsteht.
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KI in der Cybersecurity: SOC-Automatisierung und NIS-2
KI beschleunigt den Sicherheitsbetrieb und wird zugleich selbst zum Angriffsziel. Was belegt ist, was NIS-2 und KI-Verordnung gemeinsam verlangen und wie ein 90-Tage-Start im Mittelstand aussieht.
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KI-Vertriebsagenten im Mittelstand: Autonom oder mit Freigabe
Der vollautonome KI-Vertriebsagent ist öffentlich gescheitert, KI im Vertrieb dagegen längst Alltag. Was die Datenlage zeigt, was UWG und KI-Verordnung verlangen und wie ein tragfähiger Aufbau aussieht.
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Process Intelligence: Warum KI-Agenten Prozesskontext brauchen
Seit Mai 2026 bewertet Gartner Process Mining, Modellierung und Monitoring gemeinsam als Process Intelligence. Der Leitfaden zeigt, warum KI-Agenten Prozesskontext brauchen, wie sich die vier Leader unterscheiden und wie Sie mit einem Prozess starten.
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KI-Datenstrategie: So machen Sie Unternehmensdaten KI-fähig
KI scheitert selten am Modell, sondern an Daten ohne Verantwortliche, Katalog und Zugriffskonzept. Der Leitfaden zeigt sechs Dimensionen einer KI-Datenstrategie, Architektur-Optionen und einen 90-Tage-Plan zum ersten produktiven Use Case.
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KI-Reifegrad im Mittelstand: Selbsttest und Weg zur messbaren Wirkung
Mehr als die Hälfte der Unternehmen nutzt KI, doch nur wenige ziehen messbaren Wert daraus. Der Leitfaden zeigt sechs Bewertungsdimensionen, einen 90-Minuten-Selbsttest und den Weg vom ersten Use Case zur Wirkung im Betrieb.
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Intelligente Dokumentenverarbeitung: Von der E-Rechnung zur Strategie
Die E-Rechnungspflicht zwingt viele Mittelständler, ihre Belegverarbeitung neu aufzustellen. Der Leitfaden zeigt, wie daraus eine Strategie für alle Dokumente wird: Anbieter-Lager, Architektur, Rechtsrahmen und ein 90-Tage-Plan.
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KI-Förderung 2026: Diese Fördermittel können Unternehmen nutzen
Digital Jetzt und go-digital sind ausgelaufen, KI-Projekte lassen sich trotzdem fördern: über den KfW-Förderkredit Digitalisierung, die Forschungszulage und die BAFA-Beratung. Entscheidend sind Reihenfolge und Business Case.
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LLM-Vergleich 2026: Welches KI-Modell für welche Aufgabe passt
GPT, Claude, Gemini und offene Modelle im Vergleich: Welche Modellstufe für welche Aufgabe passt, was sie im Betrieb kostet und welche Wege es für die Verarbeitung in der EU gibt. Stand: September 2026.
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Open-Source-LLMs im Unternehmen: Wann sich Self-Hosting lohnt
Mistral, DeepSeek, gpt-oss und Apertus machen offene Modelle zur ernsthaften Option. Welche Lizenzen für EU-Unternehmen gelten, wo offene Modelle mithalten und wann Self-Hosting wirklich die bessere Wahl ist.
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Reasoning-Modelle: Wann sich Thinking Models im Unternehmen lohnen
Reasoning-Modelle denken vor der Antwort. Das hilft bei mehrstufigen Aufgaben und kostet bei einfachen Anfragen nur Geld und Zeit. Wie Sie die Denktiefe je Anwendungsfall steuern, Stand September 2026.
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Artikel 4 AI Act: Was Unternehmen für KI-Kompetenz tun müssen
Artikel 4 der KI-Verordnung verlangt Maßnahmen für KI-Kompetenz. Seit dem Digital Omnibus vom Juli 2026 gelten kein Pflichtniveau, kein Zertifikat und kein Bußgeld. So bauen Sie Kompetenz rollenbasiert auf und dokumentieren sie schlank.
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KI-Agenten im Unternehmen: Was sie leisten und wie Sie sicher starten
KI-Agenten im Unternehmen planen Arbeitsschritte und bedienen Systeme selbstständig. Der Leitfaden erklärt Aufbau, Einsatzfelder, Governance und Rechtsstand und zeigt, wie der erste Agent sicher in Betrieb geht.
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KI im Unternehmen einführen: Leitfaden für den Mittelstand
KI im Unternehmen einführen, Schritt für Schritt: von der Potenzialanalyse über den Proof of Value bis zur produktiven Lösung. Mit Rollen, Zeitplan, Betriebsrat, KI-Kompetenz und den häufigsten Fehlern.
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Souveräne KI 2026: Wie der Mittelstand US-Abhängigkeit senkt
Souveräne KI ist eine Architekturfrage: Wo liegen die Daten, wer betreibt, wer hält die Schlüssel, welches Recht gilt? Mit vier Stufen entscheiden Sie je Anwendungsfall, was wirklich nötig ist.
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ChatGPT Enterprise Alternative: der Vergleich für den Mittelstand
Sie suchen eine ChatGPT Enterprise Alternative? Der Vergleich mit Microsoft Copilot und eigener KI-Plattform zeigt mit aktuellem Funktionsstand, wann eine Standardlizenz genügt und wann Daten, Modelle und Prozesse mehr brauchen.
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KI-Plattform auswählen: Checkliste mit 50 Kriterien für Entscheider
Wer eine KI-Plattform auswählen muss, braucht mehr als Funktionslisten. 50 Kriterien in sieben Kategorien, mit Gewichtung, Bewertungsskala und einem Auswahlprozess bis zum Proof of Value.
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10 KI-Anwendungsfälle mit schnellem Nutzen für den Mittelstand
Von Wissenssuche über Meeting-Protokolle bis zur Angebotserstellung: zehn KI-Anwendungsfälle, mit denen Unternehmen typischerweise starten, mit Voraussetzungen, Messgrößen, Risiken und einer Reihenfolge für die Einführung.
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Agentforce-Alternative: Wann eine eigene KI-Plattform passt
Salesforce bündelt seine KI unter Agentforce. Wann die KI im CRM genügt und wann eine unabhängige KI-Plattform mit Salesforce als einer von mehreren Datenquellen die bessere Wahl ist.
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Build oder Buy: Was eine KI-Plattform im Mittelstand kostet
Build oder Buy bei KI: selbst entwickeln, eine Plattform einführen oder beides kombinieren? Der Beitrag vergleicht Kosten, Zeit bis zum Ergebnis und Risiken und zeigt, wann individuelle Lösungen auf einer Plattform wirtschaftlich sind.
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Multi-Modell-Strategie: KI-Modelle kombinieren, Lock-in vermeiden
Wer alles auf ein KI-Modell setzt, trägt Preis-, Ausfall- und Abkündigungsrisiken. So kombinieren Sie Modelle nach Aufgabe, bleiben wechselfähig und behalten die Kosten im Blick.
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KI-Reseller werden: Geschäftsmodell, Erlöse und Aufwand
Vermitteln, wiederverkaufen oder umsetzen: drei Rollen mit sehr unterschiedlichem Risiko. Woher die Erlöse kommen, welcher Aufwand entsteht und welche rechtlichen Punkte vor der Partnervereinbarung geklärt gehören.
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Slack-KI: Was Slack selbst kann und wo eine KI-Plattform ergänzt
Slack liefert Zusammenfassungen, Recaps und KI-Suche inzwischen selbst, je nach Tarif. Was enthalten ist, was die Slack-API Drittanbietern verbietet und wo eine unternehmensweite KI-Plattform ergänzt.
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KI-Trends 2025 im Rückblick: was blieb und was 2026 zählt
Sieben Erwartungen für 2025, geprüft im September 2026: Was ist eingetreten, was nicht, und was folgt daraus für die KI-Planung 2026?
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KI im Mittelstand: Chancen, Hürden und was jetzt zählt
Mehr als die Hälfte der Unternehmen in Deutschland setzt KI ein, mittelgroße Betriebe liegen zurück. Was bremst, wo KI gegen den Fachkräftemangel hilft und wie Sie realistisch starten.
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ERP mit KI verbinden: Anbindungswege für den Mittelstand
ERP mit KI verbinden, ob SAP, Dynamics, Odoo oder Xentral: Der Leitfaden zeigt fünf Anbindungswege, Sicherheitsregeln für den Zugriff und die Anwendungsfälle, die sich im Mittelstand zuerst lohnen.
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KI On-Premise oder Cloud: Welches Betriebsmodell passt zu Ihnen?
Wo Ihre KI-Plattform läuft und wo die Modelle rechnen, entscheidet über Kontrolle, Aufwand und Kosten. Die Betriebsmodelle im Vergleich, von der EU-Cloud über den eigenen Tenant bis zum eigenen Rechenzentrum.
Artikel lesenNächster Schritt
Finden wir den Prozess, der sich für Sie rechnet.
In der persönlichen KI-Potenzialanalyse prüfen wir Ihre Ausgangslage und entwickeln eine konkrete Hypothese für den schnellsten wirtschaftlichen Hebel. Von der ersten Idee bis zur Lösung im Betrieb.
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Paul Töws, AI Hub Lead, Melitta