News, Evidenz und Feldnotizen für die KI-Bereitstellung.
Unternehmensentwicklungen, Gründerperspektiven, Entscheidungsrahmen und Betriebserfahrungen für Führungskräfte, die KI in reale Infrastrukturen, Prozesse und physische Systeme überführen.
MH – Applied AI verbindet aktuelle Unternehmensnachrichten mit praxisnaher Orientierung zu Forward-Deployed Engineering, privater und Cloud-KI, Token-Effizienz, Agenten, offenen Systemen und verkörperter Intelligenz.
Unternehmensnews & Perspektiven
Warum mit MH – Applied AI arbeiten, wenn grosse KI-Anbieter eigene Forward-Deployed-Teams haben?
Eine praxisnahe Antwort für Führungskräfte, die zwischen globalen KI-Anbieter-Teams und einem neutralen, lokal verankerten Umsetzungspartner entscheiden.
Warum es MH – Applied AI gibt
KI-Delivery scheitert, wenn Strategie, Engineering, Betrieb und Akzeptanz getrennt werden. MH – Applied AI hält sie in einer Mission zusammen.
Marcel Haas und der lange Weg zum KI-gestützten Engineering
Mehr als 20 Jahre Plattformwechsel prägten Marcels Überzeugung, dass KI operative Tiefe statt eines separaten Innovationstheaters braucht.
People + AI Delivery braucht eine transparente Regel
MH – Applied AI verbindet Senior Engineering und agentische Ausführung in einem sichtbaren Modell, statt KI-Nutzung als undurchsichtigen Zuschlag zu behandeln.
KI-Strategie schafft erst im Deployment Wert
Das Partnermodell von MH – Applied AI verbindet Führungsrichtung, organisatorische Readiness und verantwortliches Engineering, ohne Plattformen zur Strategie zu erklären.
Vom 24×7-Robotikbetrieb zu Embodied AI
Marcels Robotik-Kontext verbindet hochverfügbare AutoStore-Abläufe mit heutigen offenen Social-Robotics- und Enterprise-AI-Systemen.
Technische Feldnotizen
Von KI-Agenten zu verkörperter KI: eine Roadmap für die Einführung im Unternehmen
Ein stufenweiser Weg von unterstützenden Workflows zu begrenzten Agenten und physischen Systemen, bei dem Governance und menschliche Kontrolle mit jedem Schritt zunehmen.
Cloud vs. private KI ist eine Workload-Entscheidung, keine Ideologie
Ein Entscheidungsrahmen für Führungskräfte, wo Unternehmens-KI laufen soll – zwischen Cloud, privater Infrastruktur, lokalen Geräten und hybriden Systemen.
Was Forward-Deployed AI Engineering für Unternehmensverantwortliche bedeutet
Ein praxisorientiertes Betriebsmodell, um KI von einer vielversprechenden Demonstration zu einem eigenverantworteten, messbaren Produktivsystem zu führen.
Open-Source-First-KI, ohne eine unsupportete Plattform aufzubauen
Wie Unternehmen Wahlfreiheit und Nachvollziehbarkeit bewahren können, während sie echte Eigentümerschaft für Modelle, Serving, Sicherheit und Lifecycle-Betrieb festlegen.
Token-effiziente Unternehmens-KI beginnt mit dem Systemdesign
Reduzieren Sie Betriebskosten und Latenz von KI durch besseren Kontext, Routing, Modellwahl, Caching und Evaluation – nicht durch blindes Kürzen von Prompts.
Foundry Local und hybride KI: Inferenz gehört dorthin, wo die Mission sie braucht
So entscheiden Sie evidenzbasiert zwischen Foundry Local auf dem Endgerät, verwalteten Cloud-Modellen, privatem Serving und hybrider Architektur.
Private Microsoft Foundry: erst die Datengrenze, dann den Private Endpoint
Ein Architekturleitfaden zu eingehendem Zugriff, ausgehenden Abhängigkeiten, DNS, Identität, Agentennetzwerk und Validierung für private Microsoft-Foundry-Bereitstellungen.
Vom Foundry-Prototyp in Produktion: Evaluation ist das Deployment-Gate
Ein praxisnahes Evaluationssystem für Microsoft-Foundry-Anwendungen – von repräsentativen Datensätzen und Aufgabenmetriken bis zu Traces, Release-Gates und Produktionsmonitoring.
Microsoft Foundry Agent Service: Autonomie braucht einen Betriebsrahmen
So wählen Sie zwischen Prompt-Agent, Hosted Agent und externer Runtime – und platzieren Identität, Werkzeuge, Grenzen und menschliche Kontrolle darum.
Microsoft Foundry ist eine Plattformentscheidung, keine KI-Strategie
Ein praxisnaher Leitfaden für Führungskräfte: Wo Microsoft Foundry in eine Enterprise-KI-Architektur gehört – und welche Entscheidungen die Plattform nicht übernehmen kann.