Mit der zunehmenden Verbreitung Künstlicher Intelligenz wächst auch die Verantwortung, diese Technologien sicher, rechtskonform und vertrauenswürdig einzusetzen. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt dabei hohe Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten. Der kommende EU AI Act geht noch einen Schritt weiter und definiert strenge Vorgaben – insbesondere für sogenannte Hochrisiko-Anwendungen, wie sie im Gesundheitswesen oder in öffentlichen Diensten zum Einsatz kommen.
In diesem Kontext rücken On-Premise-KI-Lösungen europäischer Anbieter in den Fokus: Sie bieten nicht nur technologische Souveränität, sondern auch eine strategische Antwort auf aktuelle geopolitische Spannungen.
Silent AI Blog
Artikel aus der Welt der künstlichen Intelligenz.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein abstraktes Zukunftskonzept mehr – sie ist zum entscheidenden Treiber für Innovation und Effizienz in allen Wirtschafts- und Gesellschaftsbereichen geworden. Von der Automobilindustrie über Krankenhäuser bis hin zu Behörden und Schulen setzen Organisationen KI-Systeme ein, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungen datenbasiert zu treffen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Laut einer Studie von McKinsey kann generative KI bis zu 60–70% der Arbeitszeit bei Routineaufgaben automatisieren und die globale jährliche Produktivität bis 2040 um 0,1 bis 0,6 Prozentpunkte steigern.
Gleichzeitig zeigt der Bildungssektor mit einer 86 %igen Nutzungsrate KI-gestützter Tools unter Studierenden, wie tief die KI-Technologie bereits in den Alltag von Menschen integriert ist.

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Daten sind der Treibstoff der digitalen Welt – und gleichzeitig ein strategisches Gut im geopolitischen Wettbewerb. Während sich Unternehmen und öffentliche Einrichtungen zunehmend auf KI stützen, wächst die Sorge vor technologischer Abhängigkeit und Kontrollverlust. Die geopolitische Dimension von Datenschutz und Datensicherheit für europäische Unternehmen lässt sich im Wesentlichen auf drei zentrale Aspekte reduzieren…

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Sprachmodelle (LLMs, Large Language Models) wie GPT oder Llama haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und bieten Unternehmen neue Möglichkeiten, interne Prozesse effizienter zu gestalten. Eine der größten Herausforderungen, die diese Modelle jedoch mit sich bringen, ist das sogenannte „Halluzinieren“. Dabei generieren die Modelle Aussagen, die zwar plausibel klingen, aber faktisch falsch oder ausgedacht sind. Für Unternehmen, die sich auf präzise und zuverlässige Informationen verlassen müssen, stellt dies ein erhebliches Problem dar.
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In modernen Unternehmen ist wertvolles Wissen in einer Vielzahl von Dokumenten, Datenbanken und Informationsquellen verteilt. Die zentrale Herausforderung besteht darin, dieses Wissen effizient und gezielt zugänglich zu machen. Moderne Technologien wie Large Language Models (LLMs) in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) bieten hier eine innovative Lösung. Insbesondere bei der Bereitstellung dieser Technologien als Managed Service auf lokalen Servern können Unternehmen sowohl die Effizienz steigern als auch die Sicherheit ihrer sensiblen Daten gewährleisten, ohne sich um komplexe Wartungsaufgaben kümmern zu müssen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie LLMs und RAG funktionieren, welche Vorteile die lokale Bereitstellung als Managed Service bietet und wie dieser Ansatz die Nutzung interner Informationen in Unternehmen revolutionieren kann.
Was versteht man unter "Feinabstimmung (Fine-tuning)"?
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