Der Enterprise-AI-Field-Guide.
Klare Definitionen für Entscheidungen, die zu wichtig sind, um sich hinter Produktsprache zu verstecken.
Dieser Field Guide erklärt, wie MH – Applied AI zentrale Enterprise-KI-Begriffe verwendet, und benennt die operativen Entscheidungen, die sich hinter jedem Begriff verbergen.
Forward-Deployed Engineering
Erfahrene Engineers arbeiten direkt im Kontext des Kunden - von der Zieldefinition über Deployment und Betrieb bis zur Übergabe. Ziel ist es, den Abstand zwischen einer Entscheidung und dem System, das sie tragen muss, zu verkürzen.
Private KI
Ausgewählte Modell-, Daten-, Retrieval- und Inferenzpfade laufen innerhalb der von der Organisation kontrollierten Infrastruktur. Privat bedeutet nicht automatisch On-Premises, getrennt vom Netz oder Open Source.
Agentische KI
Software nutzt Modelle, um Aktionen innerhalb einer begrenzten Aufgabe, freigegebener Tools, Berechtigungen und Abbruchbedingungen auszuwählen und zu sequenzieren. Autonomie ist ein gestalteter Spielraum, keine binäre Eigenschaft.
Token-Effizienz
Das System nutzt nur die Modellaufrufe und den Kontext, die für ein gemessenes Qualitätsziel erforderlich sind. Effizienz umfasst Routing, Retrieval-Qualität, Caching, kürzeren Kontext, kleinere Modelle und deterministische Software.
Embodied AI
Wahrnehmung, Reasoning und Handlung werden mit einem physischen System verbunden. Die Betriebsgestaltung muss Timing, Sensoren, Bewegung, Aufsicht, Sicherheit, Wartung und reale Varianz berücksichtigen.
Bringen Sie uns die Mission, nicht eine Einkaufsliste.
Im ersten Gespräch klären wir das operative Ziel, die Rahmenbedingungen, die Einsatzumgebung und den kürzesten glaubwürdigen Weg zu belastbarer Evidenz.
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