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Folge 06: Diktieren, transkribieren, vorlesen lassen: KI-Sprachmodelle im personal Use

40 Minuten
Meetings transkribieren, Prompts diktieren, Texte vorlesen lassen: Kaum eine KI-Technik ist in den letzten zwei Jahren so leise und so spürbar besser geworden wie die Verarbeitung von Sprache. In dieser Folge sprechen Dennis und Johannes über Speech-to-Text und Text-to-Speech und darüber, was sich damit im Arbeitsalltag tatsächlich verändert. Johannes erklärt, warum das heute so gut funktioniert und warum die Transkription dafür nicht mehr in die Cloud muss. Dennis beschreibt, wie er inzwischen mit dem Rechner spricht statt zu tippen, was das im Alltag spart und wann die Daten dabei doch das Gerät verlassen. Es geht um die Grenzen generierter Inhalte, um Stimmklone im Kundenservice und um die Frage, ob eine gute Transkription die eigenen Notizen ersetzt. Spoiler: eher nicht. Eine Folge für Unternehmer und Entscheider, die wissen wollen, wo Sprach-KI heute konkret hilft und wo Urteilskraft weiter gefragt ist.

Folge 5: Tech Deep Dive - RAG erklärt

44 Minuten
Ein eigenes Sprachmodell trainieren? In den meisten Fällen der falsche Weg. In dieser Ausgabe von Applied Intelligence wird es spürbar technischer als sonst. Dennis Augustin ist über den Begriff RAG (Retrieval-Augmented Generation) gestolpert – und genau dafür ist dieser Podcast ja als Gespräch unter Freunden gestartet: Um einander komplexe Themen verständlich zu machen und gemeinsam die Oberfläche der Marketing-Phrasen zu verlassen.

Johannes Westermann nimmt den Ball auf und schlüsselt die exakte Funktionsweise und das Konzept hinter RAG detailliert auf. Es geht um die mathematische Logik von Vektoren im multidimensionalen Raum (Embedding-Modelle), um Text-Chunking und um das Reranking für den optimalen LLM-Kontext.

Trotz des tieferen Griffs in die Technologie-Kiste bleibt es gewohnt praxisnah: Die beiden beleuchten die oft unterschätzte IT-Infrastruktur hinter solchen Systemen. Wie geht eine KI mit Dokumenten-Updates, Versionierungen (z. B. im GXP- oder SharePoint-Umfeld) und konkurrierenden Daten um? Und wie bindet man Berechtigungskonzepte über Identity Provider (Single Sign-On) so an, dass sensible Daten geschützt bleiben?

Ein fundierter, ehrlicher Austausch für Entscheider und IT-Verantwortliche, die die technologische Substanz hinter produktiven KI-Systemen verstehen wollen – ohne das Gefühl zu haben, in einer trockenen Vorlesung zu sitzen.

Folge 4: KI-Agenten: Was steckt wirklich hinter Agentic AI?

34 Minuten
KI-Agenten sind in aller Munde. Aber was unterscheidet einen echten Agenten von einem LLM mit Suchfunktion? Und was bedeutet Agentic AI konkret für Unternehmen und ihre Prozesse?

In dieser Folge sprechen Johannes und Dennis über die Grundlagen: Was macht einen KI-Agenten aus, wie hängt RAG damit zusammen, und warum ist Autonomie der entscheidende Unterschied. Sie beleuchten, was hinter Tools wie Microsoft Copilot, N8N oder maßgeschneiderten Agentenlösungen steckt, und warum der Unterschied zwischen Bottom-up und Top-down bei der Use-Case-Identifikation über Erfolg oder Misserfolg von KI-Projekten entscheidet.

Das Fazit: Agentic AI ist kein Hype, aber auch kein Selbstläufer. Wer jetzt die richtigen strategischen Vorbereitungen trifft, hat einen echten Vorsprung.

Folge 3: KI-Suche im Betrieb: Am Beispiel gezeigt, wie es wirklich funktioniert

43 Minuten
Technische Dokumentation, Wartungsanleitungen, Serviceberichte – in vielen Betrieben liegt wertvolles Wissen verstreut auf Laufwerken und in Ordnern. Doch wie wird daraus eine funktionierende KI-gestützte Suche? Johannes und Dennis gehen den gesamten Weg durch: Warum der Business Case vor der Technik kommt, welche Rollen im Projektteam besetzt sein müssen, wie man mit verschiedenen Dokumententypen umgeht, warum Ordnerstrukturen und Metadaten über die Suchqualität entscheiden – und wie neue Erkenntnisse ins System zurückfließen. Ein praxisnaher Leitfaden für produzierende Unternehmen und alle, die mit großen Dokumentenbeständen arbeiten.

Folge 2: KI im Unternehmen – von ersten Hebeln bis zur harten Realität

29 Minuten
In der ersten Episode stellt sich das Duo hinter Applied Intelligence vor:

Dennis, Chemieingenieur aus der Pharmaindustrie, und Johannes, promovierter Informatiker aus der Automobilbranche und KI-Experte. Die beiden sind seit Jahren befreundet, sprechen regelmäßig über Technik, Industrie und KI – und stellen fest: Ihre Gespräche werden so tief und spannend, dass ein Podcast längst überfällig war.

Im Gespräch tauchen sie direkt in aktuelle Themen ein:

Dennis arbeitet gerade an einem internen Chatbot für seine Abteilung und berichtet, wie sich KI-Use Cases in der Praxis wirklich anfühlen. Johannes hakt nach, gibt technische Einordnungen und zeigt, wie viel Potenzial selbst einfache Systeme haben – wenn die Datenqualität stimmt.

Gemeinsam kommen sie zu einem klaren Punkt:

Zwischen dem, was KI heute kann, und dem, was in Unternehmen tatsächlich umgesetzt wird, klafft eine deutliche Lücke. Und diese Lücke hat selten etwas mit der Technologie zu tun – sondern mit Daten, Prozessen und realen Unternehmensstrukturen.

Ein lockerer, ehrlicher Einstieg in einen Podcast für alle Unternehmer und Entscheider, die KI nicht nur verstehen, sondern wirklich nutzen wollen.
Alle Folgen ansehen (6)
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Über diesen Podcast

🎙 Applied Intelligence – Podcast für Unternehmer und Entscheider Wie kann Künstliche Intelligenz echte Probleme in Unternehmen lösen – auch ohne Konzernbudget? Wie bewegt man sich als Entscheider in Konzernen im Umfeld der künstlichen Intelligenz? In „Applied Intelligence“ sprechen ein promovierter KI-Experte und ein Chemieingenieur offen über praxisnahe KI-Anwendungen in der deutschen Industrie und im deutschen Mittelstand. Ohne Hype, ohne Buzzword-Bingo – dafür mit echten Use Cases, Learnings aus Projekten und konkreten Tipps für alle, die nicht nur reden, sondern machen wollen. Neue Folgen alle zwei Wochen.
Urheberangabe
Dennis Augustin und Johannes Westermann
Durchschnittliche Länge
Ø 36 Min.
Erscheinungsweise
Unregelmäßig
Letzter Check
vor 7 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 8 Mon.
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„Applied Intelligence“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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