Der HMS Blog

Wie könne Large Language Models große Dokumentenmengen effektiv verarbeiten? In unserem neuen Blogbeitrag zeigen wir die zentralen Herausforderungen: begrenzte Kontextfenster, Durchsatzprobleme und das Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Vollständigkeit und stellen praxiserprobte Strategien aus realen Projekten vor.

Globale Unternehmen verwalten riesige Mengen komplexen Wissens- von regulatorischen Einreichungen bis hin zu Vertriebsunterlagen. Klassische Suche stößt hier schnell an Grenzen. Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Chatbots versprechen Abhilfe, doch ihre Skalierung erfordert sorgfältige Planung. In diesem Artikel zeigen wir die fünf größten Herausforderungen und die erprobten Best Practices, mit denen Unternehmen nachhaltige, regelkonforme Deployments weltweit umsetzen können.

LLMs bieten enormes Potenzial, doch oft wird die Hardware zum eigentlichen Engpass. Erfahren Sie, worauf es wirklich ankommt, wenn es darum geht, Performance, Stabilität und Kosten beim Skalieren Ihrer KI-Infrastruktur ins Gleichgewicht zu bringen.

Wie viel technologische Abhängigkeit ist noch vertretbar? Dieser Beitrag gibt Orientierung – mit Praxisbezug, Handlungsfeldern und Leitfragen für mehr digitale Souveränität.

Autonome Agenten gewinnen an Bedeutung – und das Model Context Protocol (MCP) spielt dabei eine zentrale Rolle. In diesem Beitrag stellen wir MCP vor, erklären, warum die Kontextverarbeitung einen Standard braucht, und zeigen, wie MCP die Integration vereinfacht und neue Anwendungsfälle ermöglicht.

Agentic AI zählt zu den spannendsten Konzepten im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht AI-Agenten, eigenständig Aufgaben zu übernehmen, Entscheidungen zu treffen und mit Systemen zu interagieren – immer mit dem Ziel, komplexe Prozesse flexibler und effizienter zu gestalten. Erfahren Sie, worin sich Agentic AI von klassischen Workflows unterscheidet, welche Vorteile es Unternehmen bietet und welche Praxisbeispiele zeigen, wie es eingesetzt werden kann.

In vielen Unternehmen ist SAS seit Jahren ein zentraler Bestandteil der Analytics-Infrastruktur. Doch steigende Lizenzkosten, die zunehmende Infrastruktur in der Cloud sowie der Wunsch nach mehr Flexibilität und Zukunftsfähigkeit führen dazu, dass viele Organisationen ihre SAS-Umgebung hinterfragen.

Was tun, wenn die Weiterentwicklung von SAS 9 stark eingeschränkt ist? Wir geben einen Überblick über die drei wichtigsten Strategien – mit Vor- und Nachteilen für Ihre nächste Entscheidung. Erfahren Sie, wie Sie Kosten und Risiken minimieren und Ihre Analytics-Architektur zukunftssicher gestalten.