KI-Operating-Model mit klaren Entscheidungsrechten und Lernkreisläufen
So verteilen Unternehmen Verantwortung für KI-Standards, Finanzierung, Risiken und Betrieb und machen aus Piloten belastbare Strategieentscheidungen.
Der Blog von ModelFold
Unabhängige B2B-Berichterstattung darüber, wie KI in die Arbeit kommt: lohnende Anwendungsfälle auswählen, die Abläufe darum neu gestalten und alles unter echter Governance betreiben.
Reale Arbeit beobachten, bevor ein KI-Anwendungsfall entsteht
Ein praxisnaher Leitfaden, um reale Arbeitsabläufe zu beobachten, Engpässe zu prüfen und erst dann einen belastbaren KI-Anwendungsfall zu formulieren.
Eine IDP-Pipeline von der Annahme bis zur Aufbewahrung planen
Praxisleitfaden für eine nachvollziehbare IDP-Pipeline: von sicherer Annahme und Prüfung bis zu Review, Übergabe, Aufbewahrung und Löschung.
Workflows vor der Automatisierung neu gestalten: Ausnahmen, Freigaben und Übergaben
Ein praxisnaher Leitfaden, um Ausnahmen, Freigaben und Übergaben vor der Automatisierung evidenzbasiert neu zu gestalten und sicher zu prüfen.
Einen quellengebundenen KI-Redaktionsworkflow gestalten
Ein praxistauglicher Ablauf trennt freigegebene Belege vom KI-Entwurf, ordnet Prüfentscheidungen zu und dokumentiert folgenreiche Änderungen.
Ein szenariobasiertes Evaluierungsset für betriebliche KI aufbauen
Ein praxistauglicher Weg zu reproduzierbaren KI-Tests, die Alltagsfälle, schwierige Grenzen, bekannte Fehler und verbotene Handlungen abdecken.
Einen begrenzten KI-Assistenten mit Werkzeugen, Berechtigungen und Kontextgrenzen gestalten
So werden Fähigkeiten, Datenzugriff, Werkzeuge, Freigaben, Ablehnungen und Tests zu einem kontrollierbaren KI-Service verbunden.
Rollen bei KI-Einsatz von den Aufgaben her neu gestalten
Eine praxistaugliche Methode, um Aufgaben lokal zu erfassen, KI belastbar zu testen, Aufwand neu zuzuordnen und Rollen erst nach einem Pilot neu zu schneiden.
Prompts, Modelle und Workflow-Logik als ein KI-Release versionieren
Ein praxistauglicher Ansatz, um die gesamte wirksame KI-Konfiguration gemeinsam zu prüfen, kontrolliert auszurollen und sicher zurückzusetzen.
Ein wartbares KI-Inventar mit nachvollziehbaren Risikostufen aufbauen
Ein wartbares KI-Inventar erfasst konkrete Einsätze, bewertet vier Expositionsdimensionen und leitet sie in passende Prüf- und Freigabewege.
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Zehn Themen über den gesamten Lebenszyklus eines KI-Programms, vom ersten Anwendungsfall bis zur Abschaltung.