KI verändert, wie Software entsteht – und wie Unternehmen sie einkaufen. In dieser Kategorie bündeln wir alles zu KI-gestützter Entwicklung, Agentic AI und den Governance-Fragen dahinter: vom EU AI Act über Spec-Driven Development bis zur ehrlichen Frage, was KI-Beschleunigung wirklich kostet und leistet. Geschrieben für CIOs und IT-Entscheider, die Substanz statt Hype suchen – mit Zahlen, Quellen und klaren Grenzen.
41 Prozent der Unternehmen nutzen KI, ein Drittel meldet deutlich höhere Kosten als geplant. Der Unterschied ist ein Fahrplan: Ich zeige dir vier Phasen, eine offene Budget-Rechnung (16.000 bis 35.000 Euro für einen echten Piloten), fünf messbare Abbruchkriterien und Förderprogramme, die deine Kosten halbieren können.
Matthias Radscheit
Ein 70B-Modell selbst zu hosten kostet bei Hetzner aktuell 1.197,30 € netto pro Monat plus 599 € Setup. Dieselbe Modellklasse gibt es aus deutschen Rechenzentren per API ab 0,65 € pro Million Tokens: Der Break-even liegt bei rund 1,84 Milliarden Tokens monatlich. Ich zeige dir den Rechenweg — und wann sich der eigene Server trotzdem lohnt.
Matthias Radscheit
Fine-Tuning lohnt sich 2026 in drei Fällen: fester Ton und Format, Extraktion in Serie, kleines Spezialmodell für Latenz und Stückkosten. Nach der OpenAI-Abwicklung heißt das praktisch: LoRA auf Open-Weight-Modellen. Der Trainingslauf kostet oft nur die Mindestgebühr von 4 $ — teuer sind Datenaufbereitung und Evaluation. Für reines Firmenwissen brauchst du stattdessen RAG.
Matthias Radscheit
Dein Firmenwissen gehört in eine Datenbank, nicht in Modellgewichte: RAG schlägt Wissen zur Laufzeit nach, bleibt aktuell, zitiert Quellen und bleibt DSGVO-löschbar. Fine-Tuning trainiert Verhalten, kein Wissen — und OpenAI wickelt sein Fine-Tuning bis Januar 2027 sogar ab. Wir zeigen dir den pgvector-Stack, die echten Kosten und die drei Grenzen, an denen RAG scheitert.
Matthias Radscheit
Workflow-Automatisierung scheitert selten am Tool, sondern an drei Fragen, die Vergleichsartikel auslassen: Wo laufen deine Daten, wer darf n8n überhaupt betreiben, und was kostet der Betrieb wirklich? Ich zeige dir die Lizenz-Falle beim Agentur-Hosting, eine ehrliche Kostenrechnung mit datierten Preisen und die Grenze, ab der Low-Code nicht mehr reicht.
Matthias Radscheit
Du brauchst fast nie ein eigenes KI-Modell: Allein das GPT-4-Training kostete rund 78,4 Mio. USD Compute. Was du wirklich willst, liefert eine von vier Stufen: strukturiertes Prompting, RAG über deine Daten oder LoRA-Fine-Tuning auf Open-Weight-Modellen, jeweils wahlweise auf EU-Infrastruktur betrieben. Dieser Ratgeber führt dich mit vier Leitfragen zur richtigen Stufe, mit belegten Zahlen statt Bauchgefühl.
Matthias Radscheit
Seit dem 30. Juni 2026 übernimmt Mecklenburg-Vorpommern die Hälfte der zuwendungsfähigen Kosten von KI-Projekten in KMU — bis zu 50.000 € je Vorhaben. Was das neue Programm kann, wo die Fallstricke liegen (Bagatellgrenze, Kumulationsverbot, ELSTER-Zertifikat) und welche KI-Projekte komplett in den Förderrahmen passen.
Matthias Radscheit
Brandenburg übernimmt bis zu 50 % der Kosten für Digitalisierungsprojekte – von der KI-Potenzialanalyse bis zum Kundenportal. Wer antragsberechtigt ist, welche Projekte auf modernem Tech-Stack realistisch förderfähig sind und wie der Antrag über die ILB läuft.
Matthias Radscheit
Am 2. August 2026 greifen die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act. Was das für Unternehmen bedeutet, die Software mit KI-Funktionen beauftragen oder betreiben – Risikoklassen, Pflichten, Checkliste.
Matthias Radscheit
Agentic AI ist das Gartner-Vokabular des Jahres – aber was unterscheidet einen Agenten von einem Chatbot, wo entsteht realer Nutzen im Mittelstand, und warum werden 40 % der Projekte abgebrochen? Eine nüchterne Einordnung.
Matthias Radscheit
SAP, TYPO3, Salesforce und alte ERP-Systeme verschwinden nicht. Sie müssen mit modernen Frontends sprechen. Wie Next.js als Integrationsschicht und Backend for Frontend Legacy schrittweise entkoppelt, was das Muster trägt und wo es kippt.
Matthias Radscheit
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