Autor: Elias Arnold

TL;DR: Wenn ein KMU ein KI‑Produkt baut und in den Markt bringt, zählt die Marge in der Nutzung: Kund:innen zahlen für klaren Nutzen, ihr haltet die variable Nutzung schlank und eure Preisarchitektur stabil. Neu: Im KI‑Zeitalter werden Tokens zu euren Stückkosten; deshalb rücken Deckungsbeitrag je Nutzung und Plan‑CM in den Mittelpunkt. „Nachladen statt Nachtrainieren“ hilft, die Kosten zu kontrollieren.

TL;DR: Wir sichern WordPress mit "defense in depth" – einem mehrschichtigen Sicherheits- und Betriebsmodell. Der Kern: kontinuierliches Patch- und Schwachstellen-Monitoring, automatisierte Priorisierung, saubere Updates mit Rückfallebene, plus Applikations- und Edge-Schutz (optional Cloudflare) sowie belastbare Backups. Ergebnis: weniger Risiko, weniger Ausfälle, mehr Ruhe im Tagesgeschäft.

RAG kombiniert die Sprachkompetenz eines Large Language Models (LLM) mit den domänen­spezifischen Inhalten Ihres Unternehmens. Ergebnis: präzise, nachvollziehbare Antworten – ohne dass Sie das Modell jedes Mal neu trainieren müssen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie wir RAG-Systeme in der Praxis umsetzen und warum das für Ihre Digitalstrategie spannend ist.

Kurz gesagt: Wir erweitern das Backend unseres Enterprise-KI-Agents um das Model Context Protocol (MCP). Damit könnt ihr eure Datenquellen, Tools und internen Workflows standardisiert an moderne KI-Clients andocken – ohne jedes Mal neue Spezial-Integrationen zu bauen. Wir arbeiten aktuell daran und starten ein Pilotprogramm.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein großes Sprachmodell (LLM) mit Ihren eigenen Inhalten. Ergebnis: präzise, nachvollziehbare Antworten (inkl. Quellen), ohne dass das Modell eigens neu trainiert werden muss.