Context Engineering ist mehr als gutes Prompting: Es ist die Kunst, ein intelligentes, dynamisches Umfeld für KI-Systeme zu gestalten. Dieser Artikel zeigt, warum der Kontext der wahre Erfolgsfaktor für den Einsatz von LLMs ist – und wie Unternehmen davon profitieren können.

Agentic AI gilt als nächste Evolutionsstufe intelligenter Systeme – mit der Fähigkeit, selbstständig zu planen, zu entscheiden und zu handeln. Doch inmitten des Hypes vergessen viele Unternehmen, dass mit dieser neuen Autonomie auch neue Risiken entstehen. Diese sind oft weniger offensichtlich, können aber für das Geschäft entscheidend sein.

Generative AI ist keine magische Blackbox – sondern ein komplexer, aber nachvollziehbarer Prozess. Doch wie funktioniert generative KI eigentlich konkret? Von der Datenauswahl über das Modelltraining bis zur nutzerzentrierten Generierung greifen viele Schritte ineinander, um Systeme zu schaffen, die schreiben, gestalten, komponieren oder sogar argumentieren können.

Was unterscheidet Agentic AI von Automatisierung? Dieser Beitrag zeigt die zentralen Merkmale agentischer Systeme – mit Beispielen und tiefer Analyse.

Was ist Agentic AI wirklich – und welche Systeme verdienen diese Bezeichnung? Eine kritische Analyse über Begriffsverwirrung, Risiken für Unternehmen und klare Kriterien für Entscheidungsträger.