AdoptingAI

Jan-Niklas Georges, Fabian Bützler
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AdoptingAI ist euer Podcast für Realismus statt Träumerei beim Thema AI. Wenn ihr euch für den gewinnbringenden Einsatz von AI in eurem Unternehmen interessiert, dann seid ihr hier genau richtig. LLM, Agent, Fine-Tuning, RAG und vieles mehr werden in den Unternehmenskontext gesetzt. Impressum: Angaben gemäß § 5 DDG: Georges Digital GmbH Salierring 32 50677 Köln Handelsregister: HRB 123329 Registergericht: Köln Vertreten durch: Jan-Niklas Georges Kontakt: Telefon: 0221 28064800 E-Mail: podcast@adoptingai.de Verantwortlich für den Inhalt: Fabian Bützler, Jan-Niklas Georges

Episodes

  1. Jul 22

    Wie funktioniert ein KI-Agent?

    KI-Agenten unter der Haube: Aufbau, Schleifen-Logik und ReAct vs. fester Plan. In der zehnten Folge von „Adopting AI“ erklären wir anhand eines Praxisbeispiels, wie KI-Agenten ausgehend von einem Large Language Model funktionieren. Ein KI-Agent verfolgt ein Ziel autonom, indem er plant, handelt, Ergebnisse beobachtet und seinen Plan anpasst; im Unterschied dazu reagiert ein reines Sprachmodell nur auf menschliche Prompts.

  2. Jul 8

    Sind agentische KI und KI-Agenten dasselbe?

    In Folge 9 erklären wir agentische KI und zeigen den Unterschied zu KI-Agenten auf. Agentische KI hat einen hohen Autonomiegrad, kann selbstständig Aufgaben planen, Tools wählen, Daten über Schnittstellen abrufen und Aktionen mit minimaler menschlicher Intervention ausführen. Darüber hinaus stellen wir unterschiedliche Architekturmuster vor. Natürlich gehen wir auch wieder auf einige Tools ein.

  3. Jun 24

    KI-gestütztes Lead-Scraping - LLMs in der Praxis

    In Folge 8 stellen wir euch einen KI-gestützten Lead-Scraper für Kaltakquise vor. Ziel ist es, Geschäftskontakte zu finden und gezielt Unternehmen zu identifizieren. Wir besprechen Kostenoptimierungen durch Quelltext-Reduktion, Modellwahl (Mini/Nano) und Fehlerhandling gegen Halluzinationen.

  4. Jun 10

    Wie erleichtert MCP die KI Integration?

    In dieser Folge erklären wir das Model Context Protocol (MCP): Bedeutung, Funktionsweise sowie Vor- und Nachteile. MCP wurde 2024 von Anthropic entwickelt, 2025 an die Linux Foundation übergeben und ist Open Source. Ziel ist ein standardisiertes, bidirektionales Protokoll zur Verbindung von KI-Tools (z. B. ChatGPT/Claude/Gemini) mit externen Systemen.

  5. May 27

    Warum deine KI falsche Antworten gibt – RAG löst das Problem!

    Diese Folge erklärt Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG ergänzt parametrisches Wissen der Modelle durch externes, nicht-parametrisches Unternehmenswissen,verbessert Antwortqualität und reduziert Halluzinationen. Vor allem die Datenqualität, der Aufbau der Wissensbasis und das Berechtigungsmanagement spielen in der Praxis eine große Rolle. Link Einstiegsbeispiel: https://www.independent.co.uk/news/uk/home-news/ai-kent-sewer-blockage-fatberg-b2832117.html Links zu Forschungsarbeiten: https://arxiv.org/pdf/2312.10997 https://arxiv.org/pdf/2506.00054 https://arxiv.org/pdf/2402.19473

  6. May 13

    Wie verlässlich sind LLMs?

    In dieser Folge beschäftigen wir uns mit der Verlässlichkeit von LLMs und thematisieren dabei auch Halluzinationen. Wir erklären euch die Ursachen für Halluzination und geben Tipps, wie ihr das Auftreten von Halluzinationen verringern könnt.

  7. Apr 28

    LLM-Überblick: Anbieter, Modelltypen und Kriterien zur Auswahl

    Diese Folge gibt euch einen Überblick über Large Language Models.   Wir blicken auf einige Anbieter und besprechen Auswahlkriterien für LLMs. Dabei gehen wir insbesondere auf Metriken für LLMs ein. Natürlich gibt es auch wieder zwei Tooltipps für die Überwachung und Performanceevaluierung.   Rainforest Connection: https://www.itu.int/hub/2023/09/rainforest-connection-acoustic-monitoring-to-protect-nature/   Mistral Modellübersicht: https://docs.mistral.ai/models/overview Anthropic Modellübersicht: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview OpenAI Modellübersicht: https://developers.openai.com/api/docs/models Google Modellübersicht: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=de   Langfuse: https://langfuse.com/ EvidentlyAI: https://www.evidentlyai.com/

  8. Apr 14

    Wie erhalte ich hilfreiche Ergebnisse von einem LLM?

    In unserer dritten Folge geht es um Prompting und warum KI-Ergebnisse oft unbrauchbar sind, wenn zu wenig Kontext gegeben wird. Wir sprechen über KI als „digitalen Kollegen“ und betonen, dass gute Resultate durch kontextreichen Input, klare Output-Erwartungen, Beispiele und iteratives Nachschärfen über mehrere Prompts entstehen; außerdem kann man die KI explizit auffordern, Rückfragen zu stellen. Weiterhin erklären wir Begriffe wie One-Shot-Prompting, Chain-of-Thought (Schrittfolgen/Plan erstellen lassen), Prompt Engineering sowie rollenbasiertes Prompting. Praktische Tipps sind Spracheingabe zur schnelleren Prompterstellung, Prompts von der KI mit Fragen entwickeln zu lassen, Prompts zu speichern und als Bibliothek im Team zu teilen. Link Philyra AI: https://www.symrise.com/scent-and-care/competence-platforms/philyra/

  9. Mar 31

    Warum KI uns noch nicht arbeitslos macht

    In der 2. Folge von Adopting AI diskutieren wir, warum KI uns noch nicht arbeitslos macht. Dabei beleuchten wir insbesondere, was KI heute schon gut kann und wie sie uns bei Aufgaben unterstützt. Wir arbeiten aktuelle Limitationen heraus und stellen fest, dass KI nicht einfach für jegliche Tätigkeiten/Prozesse eingesetzt werden sollte.

  10. Mar 17

    Shadow AI: Die verborgene KI in deinem Unternehmen

    Adopting AI ist euer Podcast für Realismus statt Träumerei beim Thema AI. In unserer Pilotfolge erklären wir unser Podcast-Konzept und starten direkt mit dem ersten Thema: ShadowAI. KI wird in Unternehmen oft bereits unbemerkt genutzt (z. B. Generator-Buttons in Marketing-Tools, Microsoft Copilot). Wir zeigen auf, welche Risiken dies birgt und wie ihr dem entgegenwirken könnt. LinkedIn Fabian: www.linkedin.com/in/fabian-bützler-360486204 LinkedIn Jan-Niklas: https://www.linkedin.com/in/jan-niklas-georges/ Studien-Link: https://www.cybsafe.com/press-releases/study-almost-40-of-workers-share-sensitive-information-with-ai-tools-without-employers-knowledge/ Langdock Link: https://langdock.com/de

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AdoptingAI ist euer Podcast für Realismus statt Träumerei beim Thema AI. Wenn ihr euch für den gewinnbringenden Einsatz von AI in eurem Unternehmen interessiert, dann seid ihr hier genau richtig. LLM, Agent, Fine-Tuning, RAG und vieles mehr werden in den Unternehmenskontext gesetzt. Impressum: Angaben gemäß § 5 DDG: Georges Digital GmbH Salierring 32 50677 Köln Handelsregister: HRB 123329 Registergericht: Köln Vertreten durch: Jan-Niklas Georges Kontakt: Telefon: 0221 28064800 E-Mail: podcast@adoptingai.de Verantwortlich für den Inhalt: Fabian Bützler, Jan-Niklas Georges

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  • Creator
    Jan-Niklas Georges, Fabian Bützler
  • Years Active
    2026
  • Episodes
    10
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © Jan-Niklas Georges, Fabian Bützler
  • Show Website
    AdoptingAI

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