Künstliche Intelligenz (KI) verändert zunehmend Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle kleiner und mittelständischer Unternehmen. Gleichzeitig gewinnen Fragen nach Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Verantwortung an Bedeutung – insbesondere bei komplexen Modellen wie tiefen neuronalen Netzen. Genau hier setzt Explainable Artificial Intelligence (XAI) an.

• SDG: #04 Hochwertige Bildung
• SDG: #08 Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum
• SDG: #09 Industrie, Innovation und Infrastruktur

Spätestens seit ChatGPT hat das Thema „Künstliche Intelligenz“ die breite Öffentlichkeit erreicht. Viele Unternehmen fragen sich: Wie können wir Sprachmodelle – sogenannte Large Language Models (LLMs) – für unser Geschäft nutzen? Während große Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Google ihre Modelle als proprietäre Cloud-Lösungen bereitstellen, gibt es auch eine immer größere Auswahl an Open-Source-LLMs, die frei verfügbar und anpassbar sind.

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Der Einsatz von Sprachmodellen in Unternehmen hat in den letzten Jahren eine enorme Dynamik entfaltet. Besonders der sogenannte Model Context Protocol (MCP) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da er eine standardisierte Schnittstelle schafft, über die Sprachmodelle flexibel und sicher mit externen Datenquellen, Tools und Prozessen verbunden werden können. Für den deutschen Mittelstand eröffnet MCP die Möglichkeit, eigene Unternehmensdaten effizient nutzbar zu machen und gleichzeitig die Kontrolle über sensible Informationen zu behalten – ein entscheidender Faktor im Hinblick auf die Digitale Souveränität.

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Wenn heute von Sprachmodellen die Rede ist, denken viele noch immer an Chatbots, die Fragen beantworten oder Texte generieren. Doch die eigentliche Stärke moderner Modelle entfaltet sich erst dann, wenn sie nicht nur reden, sondern auch handeln können. Hier kommt Function Calling, auch Tool Calling genannt, ins Spiel. Damit wird das Sprachmodell in die Lage versetzt, strukturierte Aufrufe an definierte Funktionen oder Systeme zu erzeugen. Aus einer einfachen Eingabe wie „Bitte prüfe meine Bestellung“ wird so ein sicherer und überprüfbarer API‑Call an ein ERP‑System. Das Modell agiert also nicht mehr nur informativ, sondern transaktional – und genau das eröffnet für den deutschen Mittelstand enorme Potenziale.

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Die Digitalisierung im Mittelstand verändert Märkte, Kundenanforderungen und Geschäftslogiken rasant. Wer ein digitales Geschäftsmodell entwickeln oder erweitern möchte, steht vor strategischen Fragen: Wie verändert sich die Erlösstruktur? Welche Kompetenzen sind im Unternehmen künftig unverzichtbar? Und wie gelingt der Wandel ohne Bruch mit etablierten Prozessen?

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Die Erwartungen an KI-Systeme steigen: Sie sollen nicht nur beeindruckende Ergebnisse liefern, sondern auch verständlich, nachvollziehbar und vertrauenswürdig sein. Hier setzt das Konzept der erklärbaren KI (XAI) an – ein Ansatz, der insbesondere bei generativer KI (GenAI) vor neuen Herausforderungen steht.

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Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unternehmen und Organisationen vor neue Herausforderungen – nicht nur technologischer, sondern vor allem organisatorischer und regulatorischer Art. Der wissenschaftliche Artikel von Prof. Dr. Paul R. Melcher und Dr. Daryoush D. Vaziri bietet hierfür einen umfassenden Rahmen zur Definition und Einordnung von KI-Kompetenzen und liefert konkrete Empfehlungen für deren Entwicklung in Unternehmen.

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Im Zuge der digitalen Transformation stehen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor der Herausforderung, große Mengen an Informationen effizient zu verarbeiten und nutzbar zu machen.

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Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht – insbesondere im Bereich der generativen KI. Von Text- und Bildgenerierung bis hin zu komplexen Entscheidungsprozessen revolutionieren Modelle wie ChatGPT oder DALL·E zahlreiche Branchen. Doch mit dieser Innovation wächst auch die Herausforderung der Erklärbarkeit. Warum ist es so wichtig, dass KI-Modelle verständlich und nachvollziehbar sind?

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