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Fachartikel und Praxiswissen zu KI-Agenten, Compliance und IT-Transformation.
KI-Compliance nach dem AI Omnibus: Drei Prioritäten für die verlängerte Frist
Der Digital Omnibus verschiebt die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act auf Dezember 2027. Was weiter gilt - und wie Unternehmen die Zeit nutzen sollten.
Compliant by Design: KI und Regulierung von Anfang an zusammendenken
Wer regulatorische Anforderungen erst nach dem Build adressiert, zahlt doppelt. Vier Prinzipien, mit denen KI-Systeme von Anfang an compliance-fähig entstehen.
KI-Agenten im Versicherungswesen: Automatisierung zwischen Potenzial und Aufsichtsrecht
Versicherungen setzen zunehmend auf KI-Agenten in Schadenbearbeitung und Risikoprüfung. Ein Praxisleitfaden für die Einführung unter regulatorischem Rahmen.
NIS2 und KI-Agenten: Warum intelligente Systeme unter die Meldepflicht fallen können
KI-Agenten in NIS2-regulierten Unternehmen schaffen neue Angriffsflächen und Meldepflichten. Was IT-Verantwortliche bei der Integration beachten müssen.
KI-Agenten skalieren: Der Weg von einem Piloten zu zehn produktiven Agenten
Viele Unternehmen haben ihren ersten KI-Agenten im Einsatz. Doch der Schritt von einem auf zehn ist eine organisatorische und technische Herausforderung - mit klaren Lösungsmustern.
EU AI Act Transparenzpflichten: Was ab August 2026 für KI-Systeme gilt
Die Transparenzpflichten des EU AI Act treten im August 2026 in Kraft. Welche Systeme betroffen sind und was Unternehmen jetzt umsetzen müssen.
EU AI Act: Hochrisiko-KI erkennen und klassifizieren - ein praktischer Leitfaden
Wie Sie Ihre KI-Systeme nach EU AI Act klassifizieren, welche Pflichten bei Hochrisiko-KI gelten und wie Sie die Zeit bis Dezember 2027 nutzen.
KI-Governance als Wettbewerbsvorteil: Warum die schnellsten Teams mit der Struktur anfangen
Governance gilt als Bremser für KI-Projekte. In regulierten Unternehmen ist oft das Gegenteil der Fall: Sie ist der Faktor, der Skalierung erst möglich macht. Warum das so ist und wie man es aufsetzt.
KI-Agenten im Risikomanagement: Von der manuellen Bewertung zur autonomen Risikoerkennung
Wie KI-Agenten das Risikomanagement in regulierten Unternehmen transformieren - von der Echtzeit-Erkennung bis zur automatisierten Bewertung.
KI-Migration bei IT-Carve-Outs: Warum die KI-Dimension Separationsprojekte verändert
IT-Carve-Outs werden durch KI-Abhängigkeiten komplexer. Drei Handlungsfelder, die Separationsprojekte 2026 berücksichtigen müssen.
Autonomiegrade von KI-Agenten: L1 bis L5 – wann braucht man welchen Level?
Die fünf Autonomiegrade von KI-Agenten im Überblick: Von regelbasierter Ausführung bis zur vollautonomen Entscheidung. Mit Praxis-Beispielen für regulierte Unternehmen.
KI-Agenten in KRITIS-Branchen: Chancen, Risiken und regulatorische Pflichten
Gesundheitswesen, Energiewirtschaft, Versicherung: Wie KI-Agenten in KRITIS-Branchen Mehrwert schaffen und welche regulatorischen Anforderungen NIS2 und EU AI Act stellen.
ISO/IEC 42001: Der neue KI-Compliance-Standard - was Geschäftsführer 2026 wissen müssen
ISO/IEC 42001 ist der erste internationale Management-System-Standard für künstliche Intelligenz. Wer ihn zertifiziert, signalisiert Auditoren und Kunden eine systematische KI-Governance. Was er verlangt, wie er sich vom EU AI Act abgrenzt - und wann eine Zertifizierung sich lohnt.
NIS2 in der Praxis: Die ersten 100 Tage – was wirklich passiert
Das NIS2-Umsetzungsgesetz ist seit Dezember 2025 in Kraft. Doch die Umsetzung stockt in vielen Unternehmen. Ein Praxisbericht über die häufigsten Hürden und fünf Quick Wins.
Audit-Trails für KI-Agenten: Was die Compliance wirklich braucht
KI-Agenten treffen hunderte Entscheidungen täglich. Ohne lückenlose Audit-Trails wird jede dieser Entscheidungen zum Compliance-Risiko. Ein Praxisleitfaden.
EU AI Act ab August 2026: Die Countdown-Checkliste für die letzten 90 Tage
Am 2. August 2026 greifen die Hochrisiko-Pflichten des EU AI Act. Was Unternehmen in den letzten 90 Tagen noch tun müssen – eine praxistaugliche Checkliste.
Was 643 IT-Ausschreibungen über KI im öffentlichen Sektor verraten
643 IT-Projekte pro Monat schreibt der öffentliche Sektor aus. Was die Ausschreibungen über Reifegrad, Schwerpunkte und Chancen für KI verraten.
MCP für Enterprise: Wie ein offener Tool-Standard regulierte KI-Agenten ermöglicht
Das Model Context Protocol (MCP) löst das Tool-Lock-in-Problem von KI-Agenten und macht sie in regulierten Umfeldern erst auditierbar. Drei Patterns für den Enterprise-Einsatz.
Warum die besten KI-Projekte nicht mit KI anfangen
Die erfolgreichsten KI-Initiativen starten nicht mit Technologie, sondern mit dem Geschäftsproblem. Ein Praxisleitfaden für den richtigen Einstieg in KI-Projekte.
Change Management bei KI-Agenten: Warum Technologie allein nicht reicht
KI-Agenten scheitern selten an der Technik – sondern am fehlenden Change Management. Ein Leitfaden für die menschliche Seite der KI-Transformation.
Fractional AI Officer: Das neue Modell für KI-Führung im Mittelstand
Warum ein Fractional AI Officer die bessere Alternative zum teuren Chief AI Officer ist – und wie mittelständische Unternehmen KI-Strategie auf C-Level verankern.
IT-Security im öffentlichen Sektor: 5 Schwachstellen, die jede Behörde kennen sollte
Warum der öffentliche Sektor besonders anfällig für Cyberangriffe ist – und welche 5 Maßnahmen Kommunen, Länder und Bundesbehörden jetzt priorisieren sollten.
Datenschutz-Folgenabschätzung für KI-Systeme: Ein Praxisleitfaden
Wann brauchen KI-Systeme eine DSFA? Dieser Leitfaden zeigt die fünf Schritte einer Datenschutz-Folgenabschätzung und typische Fallstricke in regulierten Unternehmen.
KI-Governance: Ein praxistaugliches Framework für den Mittelstand
Wie mittelständische Unternehmen KI-Agenten verantwortungsvoll steuern – mit einem 5-Säulen-Framework für Rollen, Risiken, Audit-Trails und Review-Zyklen.
LLM-Orchestrierung im Vergleich: UIPath, LangChain und CrewAI
UIPath, LangChain oder CrewAI? Dieser Vergleich zeigt, welches Orchestrierungs-Framework für welchen KI-Agenten-Einsatz in regulierten Unternehmen passt.
Der PoC-to-Production Gap: Warum 85 % der KI-Projekte nie produktiv werden
Laut Gartner scheitern bis zu 85 % der KI-Projekte. Dieser Artikel analysiert die fünf häufigsten Ursachen und zeigt, wie regulierte Unternehmen den PoC-to-Production Gap schließen.
Prompt Engineering für KI-Agenten: Warum es anders funktioniert als bei Chatbots
Prompt Engineering für KI-Agenten unterscheidet sich fundamental von Chatbot-Prompts. Erfahren Sie die 6 Prinzipien für zuverlässige Agenten in regulierten Prozessen.
Multi-Agenten-Systeme: Orchestrierung in der Praxis
Wie Unternehmen mehrere KI-Agenten koordinieren, welche Architekturmuster sich bewähren und worauf es bei der Orchestrierung ankommt.
Human-in-the-Loop: Wie viel Kontrolle braucht ein KI-Agent?
Wann sollte ein Mensch eingreifen, wann darf ein KI-Agent autonom handeln? Ein praxisnaher Leitfaden für die richtige Balance zwischen Effizienz und Kontrolle.
KI-Agenten in 90 Tagen: Ein Fahrplan für regulierte Unternehmen
Von der Idee zum produktiven KI-Agenten in 90 Tagen. Ein konkreter Fahrplan mit Meilensteinen, Stolpersteinen und Praxistipps für Unternehmen in regulierten Branchen.
KI-Agenten in regulierten Umfeldern: 5 Erfolgsfaktoren
Was Unternehmen in Gesundheitswesen, Versicherung und KRITIS beachten müssen, wenn sie KI-Agenten einführen – Lessons Learned aus der Praxis.
Build vs. Buy bei KI-Agenten: Eine Entscheidungshilfe
UIPath, LangChain, Custom-Entwicklung oder SaaS? Wie Sie die richtige Plattform-Entscheidung für Ihre KI-Agenten treffen – mit Bewertungsmatrix und Praxisbeispielen.
NIS2: Was persönliche Haftung für die Geschäftsführung bedeutet
Mit NIS2 haftet die Geschäftsleitung persönlich für Cybersicherheit. Was das konkret heißt, welche Pflichten entstehen und wie Sie sich absichern.
NIS2 Checkliste für die Geschäftsführung: 10 Sofortmaßnahmen
Die Geschäftsleitung haftet persönlich für NIS2-Compliance. Diese 10-Punkte-Checkliste zeigt, was Sie als CEO, CIO oder Geschäftsführer jetzt tun müssen.
EU AI Act: Was Unternehmen jetzt tun müssen
Der EU AI Act gilt stufenweise - der Digital Omnibus hat die Hochrisiko-Fristen auf 2027/2028 verschoben. Ein praktischer Leitfaden mit Risikoklassen, Pflichten und 5-Schritte-Plan.
Agentic AI vs. klassische Automatisierung: Wann lohnt sich was?
RPA, Workflows, regelbasierte Bots – und jetzt KI-Agenten. Wann ist Agentic AI die richtige Wahl und wann reicht klassische Automatisierung? Eine Entscheidungshilfe.
Was ein KI-Readiness Assessment liefert – und was nicht
Bevor Sie in KI investieren, brauchen Sie Klarheit: Wo stehen Sie, wo liegt der größte Hebel, und was ist regulatorisch erlaubt? Ein KI-Readiness Assessment beantwortet genau diese Fragen.
IT Carve-Out Checkliste: Die 10 kritischen Erfolgsfaktoren
Praxis-Checkliste für IT-Separationen bei M&A-Transaktionen. Die 10 wichtigsten Faktoren, die über Erfolg oder Scheitern entscheiden.
NIS2 Leitfaden: Was Unternehmen jetzt wissen müssen
Praxisorientierter Leitfaden zur NIS2-Richtlinie: Wer ist betroffen, welche Pflichten gelten und wie Sie die Umsetzung strukturiert angehen.
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