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#industry #finance #lifesciences #other

Der HMS Blog

Aktuelle Themen, praxisnahe  Lösungen und neue Impulse: Im HMS-Blog erfahren Sie, wie Unternehmen  Data & Analytics erfolgreich einsetzen.

Non-Generative KI-Agenten: Wann klassische KI generativen Modellen überlegen ist

Der Artikel erläutert, wann non-generative KI-Agenten eingesetzt werden sollten und warum klassische Modelle in vielen geschäftskritischen Anwendungen LLMs weiterhin überlegen sind.

Alexander Helmboldt

KI-gestützte Vorhersagen in der Intensivmedizin

Wie lassen sich kritische Zustandsveränderungen bei Intensivpatientinnen und -patienten frühzeitig erkennen und zugleich fachlich nachvollziehbar bewerten. Dieser Frage widmet sich ein aktuelles wissenschaftliches Paper, das in Communications Medicine, einem peer-reviewten Fachjournal aus dem Nature-Portfolio, veröffentlicht wurde. An der Arbeit war auch Markward Britsch, Data Scientist bei HMS, als Teil eines interdisziplinären Forschungsteams beteiligt.

Dr. Markward Britsch

Atomic Delivery Teams für Generative AI Projekte

Erfahre, wie Atomic Delivery Teams Unternehmen helfen, Generative AI Projekte erfolgreich von der Idee in die skalierbare Produktion zu bringen. Der Artikel zeigt die wichtigsten Rollen, Fähigkeiten und Prinzipien für nachhaltige AI Wertschöpfung.

Christoph Bergen

Wie Multi-Agent-Sprachmodelle die Erstellung komplexer Dokumente verbessern

Wie Multi-Agent Language Models die Erstellung komplexer Dokumente präziser, schneller und strukturierter machen.

Özgür Cem Özcan

Digitale Souveränität für KI- und Analytics Plattformen

Souveräne IT-Architekturen sichern Kontrolle über Daten und Systeme, ohne Flexibilität einzuschränken. Anhand praxisnaher Beispiele zeigen wir, wie Organisationen Abhängigkeiten reduzieren und durch bewusste Technologieentscheidungen langfristige Resilienz erreichen.

Mark Bangert

Philipp Jakoby

Optimierung von Vektorspeichern

Vektor Stores sind das Herzstück moderner GenAI-Anwendungen. Ihre effiziente Skalierung ist jedoch komplexer als es scheint. Von Metadatenmanagement über hybride Suche bis hin zu Ingestion Pipelines: Hier erfahren Sie, welche typischen Fallstricke auftreten und wie Sie diese auf Basis realer Projekterfahrungen vermeiden können.

Lukas Neuhauser

Frühes Tracing und Testing von LLM-Calls

Frühes Tracing und Testing von LLM-Calls deckt Probleme auf, bevor sie teuer werden und beschleunigt somit Entwicklung, Qualität und Markteinführung von GenAI-Lösungen.

Lorenz Jaenike

Fabian Wahren

Snowflake AI im Praxiseinsatz

Bei SPN Connect und der World Tour 2025 zeigte sich: Branchen wie Pharma, Medien und Logistik nutzen KI, AISQL und Cortex bereits mit messbarem Mehrwert. Wie lassen sich diese Technologien heute verantwortungsvoll und messbar nutzen?

Fabian Stadler

Dennis Stolp

Model Context Protocol (MCP)

In diesem Artikel erfahren Sie, wie das Model Context Protocol (MCP) die Interaktion zwischen Host, Client und Server strukturiert, welche Sicherheitsaspekte relevant sind und wie typische Anwendungs-Workflows aussehen. Der Beitrag richtet sich an Architekten, Entwickler und IT-Entscheider, die LLMs sicher und skalierbar in Unternehmensprozesse integrieren wollen.

Kilian Schneider