Wissens-Hub · kostenlos & offen

Die meisten KI-Projekte scheitern. Hier erfährst du, woran.

Über sieben Jahre KI-Praxis aus Projekten in Deutschland, Dänemark, der Schweiz und den USA – das Wissen, das sonst kaum jemand teilt: nach Branchen und Anwendungsfällen, ehrlich eingeordnet. Für alle, die mit KI etwas Sinnvolles bauen wollen, ob in leitender oder ausführender Rolle.

Praxis Kostenlos Open Source

7+ Jahre Praxis · 66 Beiträge · laufend erweitert

Was Contevia ist

Ich bin Cloud & AI Engineer, über sieben Jahre in der KI-Entwicklung – viele Branchen, viele Projekte, für Firmen in Deutschland, Dänemark, der Schweiz und den USA, gebaut mit Entwicklern aus aller Welt. Das gesammelte Wissen daraus liegt hier: nicht die Hochglanz-Version, sondern was wirklich funktioniert, was scheitert und worauf du achtest, wenn dir das jemand verkauft.

Komplett kostenlos – keine E-Mail, kein Abo, keine Paywall. Dinge, für die die meisten Geld nehmen würden, gibt es hier umsonst. Aus Überzeugung für offenes Wissen und fürs Teilen. Für alle, die mit KI wirklich etwas anfangen wollen, ob du entscheidest oder selbst umsetzt.

Während die meisten noch über KI reden, setzt du sie ein. Sei 1 % besser, jeden Tag.

Themenfelder

Zwei Achsen: Du steigst über deine Branche ein oder über den Anwendungsfall. Dieselben Use-Cases tauchen branchenübergreifend auf – über Tags verbunden, damit du verwandte Beiträge schnell findest.

01 Grundlagen Begriffe, Geschichte und ehrliche Einordnung – die Basis ohne Hype. 2 Beiträge → 02 KI nach Branche Wo KI in konkreten Branchen wirklich Nutzen bringt. 29 Beiträge → 03 KI nach Anwendungsfall Wiederkehrende Use-Cases – quer über alle Branchen. 11 Beiträge → 04 Recht & Sicherheit EU AI Act, DSGVO und Datenhoheit – pragmatisch eingeordnet, ohne Juristendeutsch. 0 Beiträge → 05 Praxis Tool-Demos und Build-in-Public aus echten Projekten. 24 Beiträge → 06 Meinung Unpopuläre, aber begründete Thesen zur KI im Mittelstand. 0 Beiträge →

Neueste Beiträge

Jeder Beitrag löst ein konkretes Problem – fang mit dem an, das dich gerade kostet.

Neu Praxis 4. Juni 2026

Produktives RAG auf Azure: was die Plattform dir abnimmt — und was nicht Wie produktives RAG auf Azure AI Foundry und AI Search entsteht — warum der Grund die eigene Cloud ist und die schweren Teile trotzdem deine bleiben.

Praxis Agentic RAG: wenn das Modell selbst entscheidet, was es nachschlägt Wann einmal suchen nicht reicht und das Modell selbst entscheidet, was es nachschlägt — und warum diese Macht ohne Begrenzung und solides Retrieval nach hinten losgeht. KI nach Anwendungsfall Anfragen vorsortieren: Den Posteingang ordnen, ohne den Notfall zu übersehen Wie KI eingehende Anfragen nach Thema und Dringlichkeit vorsortiert und Routine-Antworten entwirft — und warum der Notfall und jede verbindliche Zusage beim Menschen bleiben. KI nach Anwendungsfall Angebote aus Stichpunkten: Schneller zum belastbaren Entwurf, ohne dass die Marge leidet Wie KI aus Stichpunkten und Aufmaß einen Angebotsentwurf gegen deine echte Preisliste baut — was das spart, wo es kippt und warum der Preis beim Menschen bleibt. Praxis Produktsuche per Bild: wie Bild-Embeddings aus Fotos eine Ähnlichkeitssuche machen Wie aus Produktfotos eine Ähnlichkeitssuche wird: Bild-Embeddings, Vektorsuche und die Stellen, an denen der Hintergrund gewinnt statt des Produkts. Praxis Eine Content-Pipeline in n8n: Themen, Entwurf, Bild, Freigabe — als System statt als Prompt Wie ich Content als Pipeline baue statt als Einzel-Prompt: jede Stufe ein eigenes Modell, ein Freigabe-Tor per Telegram, selbst gehostet — und woran es hakt.