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Blog

Notizen zu Softwareentwicklung, SvelteKit, Directus, Automatisierung und KI.

Für die S&S Technologies GmbH geschrieben

Beiträge, die ich für unseren Unternehmensblog geschrieben habe: über n8n, KI-Agenten und Sprachmodelle. Sie öffnen sich auf sus-tech.com.

  1. öffnet sich auf sus-tech.com

    Matrix42 MCP-Server: Den Service Desk in normaler Sprache fragen

    Ein Open-Source-MCP-Server, mit dem Claude, Copilot oder Cursor mit Matrix42 arbeiten: API, Datenmodell und Service Desk. Standardmäßig nur lesend.

  2. öffnet sich auf sus-tech.com

    GPT-OSS: OpenAIs Open-Source-Modelle als Alternative zu proprietären LLMs

    Mit gpt-oss-120b und gpt-oss-20b veröffentlicht OpenAI Open-Weight-Modelle für den Eigenbetrieb. Was das für KI-Agenten ohne Cloud-API bedeutet.

  3. öffnet sich auf sus-tech.com

    Machine Learning vs. Generative AI: Was KMU-Führungskräfte wissen müssen

    Machine Learning sagt voraus, generative KI erzeugt. Der Unterschied einfach erklärt und welche Aufgaben in KMU zu welcher Technik passen.

  4. öffnet sich auf sus-tech.com

    Was ist Künstliche Intelligenz? Ein Leitfaden für KMU-Führungskräfte

    Künstliche Intelligenz einfach erklärt für KMU-Führungskräfte: was sie ist, woher sie kommt und wo sie sich im Tagesgeschäft auszahlt.

  5. öffnet sich auf sus-tech.com

    Prompt Engineering reicht nicht aus

    Gute Prompts reichen für Demos, nicht für verlässliche Prozesse. Was KI im Betrieb zusätzlich braucht: Retrieval, Fine-Tuning und Workflows um das Modell.

  6. öffnet sich auf sus-tech.com

    LLM-Finetuning mit LoRA und QLoRA

    Wie LoRA und QLoRA große Sprachmodelle mit einem Bruchteil des GPU-Speichers feinjustieren und was das für die Kosten eigener Modelle bedeutet.

  7. öffnet sich auf sus-tech.com

    RAG vs. Finetuning: Die richtige Strategie für Ihre LLMs

    RAG oder Fine-Tuning? Wann ein Sprachmodell Ihre Daten nachschlagen und wann Sie es trainieren sollten, mit Beispielen aus IT und ERP.

  8. öffnet sich auf sus-tech.com

    n8n vs Make: Die richtige Automationsplattform wählen

    n8n oder Make? Ein Vergleich von Kosten, DSGVO und KI-Möglichkeiten und warum selbst gehostetes n8n mit lokalen Modellen Kosten und Latenz senkt.

  9. öffnet sich auf sus-tech.com

    n8n vs. Zapier: Die richtige Automatisierungs-Engine wählen

    n8n oder Zapier? Ein Vergleich von Preisen, DSGVO, KI-Kosten und Hosting und was sich ändert, wenn n8n mit Ollama auf Ihrem Server läuft.

  10. öffnet sich auf sus-tech.com

    Matrix42 Integration in n8n: n8n-nodes-matrix42 von S&S Technologies

    n8n-nodes-matrix42 verbindet Matrix42 mit n8n: Installation, Zugangsdaten, die Funktionen des Nodes und ein durchgängiges Beispiel.

  11. öffnet sich auf sus-tech.com

    Cloud-LLM vs. Local AI-Agent: Kostenvergleich mit Praxisbeispiel

    Was ein Agent für die Rechnungsverarbeitung mit einer Cloud-LLM-API kostet und was mit einem kleinen Modell auf eigener GPU, an einem echten Workflow.

  12. öffnet sich auf sus-tech.com

    Die Kosten des Nichtstuns: Verborgene Ineffizienzen manueller Workflows

    Manuelles Übertragen zwischen ERP und Tabellen kostet mehr, als es scheint. Wo die versteckten Kosten liegen und wie Automatisierung mit n8n sie beseitigt.

  13. öffnet sich auf sus-tech.com

    Kleine Sprachmodelle (SLMs): Agentic AI für Ihre Workflow-Automatisierung

    Viele Aufgaben von KI-Agenten laufen gut auf Modellen unter 10 Mrd. Parametern. Warum kleine Sprachmodelle mit Ollama und n8n Kosten senken.

  14. öffnet sich auf sus-tech.com

    Interne Wissensdatenbanken mit RAG: Architektur, Tools und Wartung

    Wie aus PDFs und Dokumenten ein Chat mit Quellenangaben wird: Aufbereitung, Embeddings, Vektordatenbank und Pflege einer RAG-Wissensdatenbank.

  15. öffnet sich auf sus-tech.com

    DSGVO & KI: Sicheres lokales Hosting für LLMs

    Warum Cloud-LLMs für europäische Unternehmen ein DSGVO-Risiko sind und wie lokal betriebene Sprachmodelle Daten, Kosten und Latenz kontrollierbar halten.

  16. öffnet sich auf sus-tech.com

    LLMs lokal ausführen mit Ollama und n8n

    Schritt für Schritt: Modell wählen, Hardware prüfen, Ollama installieren und mit n8n verbinden, um Sprachmodelle auf eigenen Rechnern zu betreiben.