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Tail Risk in der KI-Adoption
Tail Risk KI entscheidet über das Budget: 15 bis 20 Prozent Robustheits-Puffer tragen Vorfälle, die im Mittelwert unsichtbar bleiben.
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Archiv
Beiträge
Notizen, Essays und Beobachtungen aus der täglichen Arbeit mit KI.
- Beobachtung
Prompt als Protokoll
Prompt Engineering in Produktion: KI-Protokoll statt Fliesstext. Structured Outputs, JSON-Schema, Function Calling als Vertrag zwischen Modell und Anwendung.
- Engineering
Agentische Arbeit, ein Jahr später
Zwölf Monate KI-Agent in der Praxis: was funktioniert, wo Claude Code scheitert, wie Tool-Call Budget und Agent-Setup den Engineering-Workflow verändern.
- Engineering
Modell-Drift und die Stille Migration
Modell-Drift trifft jedes KI-System in Produktion: der Provider tauscht das Modell im Hintergrund, und die Anwendung antwortet plötzlich anders.
- Engineering
Streaming in 80 Zeilen
ReadableStream Beispiel im Browser: wann fetch body getReader Streams lohnt und warum sie für kleine Antworten Premature Engineering sind.
- Beobachtung
Was still bleibt
Drei Jahre KI-Hype, drei Beobachtungen, eine Konstante: geblieben sind nicht die Tools, sondern die Gewohnheiten, die wir drumherum gebaut haben.
- Business
Die wahren Kosten eines Tokens
KI-Kosten pro Seat und Monat: Subscription, API-Overages und Opportunitätskosten im Vergleich. Warum reine API-Budgets um Faktor drei bis fünf untertreiben.