
KI im Unternehmen – Der Podcast von gewusst:KI
Der Podcast für Unternehmer: KI verständlich erklärt, praxisnah und ohne Buzzwords. Jede Woche eine neue Folge unter 15 Minuten.
Episodes
Reading the feed…

Der Podcast für Unternehmer: KI verständlich erklärt, praxisnah und ohne Buzzwords. Jede Woche eine neue Folge unter 15 Minuten.
Reading the feed…
Fabian Rossbacher veranstaltet seit 15 Jahren den SEO-Day in Köln und hat sich vor anderthalb Jahren von seinem Entwicklerteam getrennt. Im Gespräch geht es um den Einbruch der organischen Sichtbarkeit und darum, warum eigene Produkte plötzlich bezahlbar sind.
Sebastian Ehlen führt einen Brunnenbaubetrieb, der seit 10 Jahren papierlos arbeitet. Im Gespräch erklärt er, warum ohne geordnete Daten keine KI funktioniert und was der Einsatz seinem Betrieb an Zeit gebracht hat.
Agentische KI erledigt eine Aufgabe von Anfang bis Ende, statt auf die nächste Frage zu warten. Zusammen mit einem eigenen Wissensspeicher, in dem Firmenwissen, Stilregeln und Prozesse einmal abgelegt sind, wird daraus etwas, das im Alltag arbeitet. Diese Folge zeigt den Unterschied zum Chatbot, die Risiken und den Schnitt dieses Podcasts, der zum größten Teil von selbst läuft.
Ein Skill ist eine Anleitung, die die KI jedes Mal wieder befolgt, statt dass du sie neu tippst. Die Folge zeigt den Unterschied zu einem einzelnen Prompt und zu Werkzeugen wie n8n, warum Markdown und Obsidian dafür taugen und wie der erste Skill entsteht.
RAG heißt, dass die KI vor der Antwort in deinen eigenen Dokumenten nachsieht. Diese Folge geht durch, was dabei technisch passiert, woran die Qualität hängt und warum Modelle auf eigener Hardware hier besonders gut passen.
KI kommt selten auf einmal ins Unternehmen, sondern Modul für Modul: erst der Chat, dann das Firmenwissen über RAG, danach die Automatisierung und zuletzt die Agenten. Diese Folge geht die Reihenfolge durch und sagt, woran du merkst, dass die nächste Stufe dran ist.
Für KI im Unternehmen gibt es 3 Wege: einen Anbieter aus den USA, eine europäische Alternative oder Modelle auf deiner eigenen Hardware. Welcher davon passt, entscheidet sich an den Daten, mit denen ihr arbeitet, und an dem, was ihr laufend ausgeben wollt.