Mein Copilot-Agent kennt meine Kundenverträge. Mein Claude weiß nichts davon. Das ist Absicht. Warum drei getrennte KI-Welten im Beratungsalltag belastbarer sind als ein All-in-One-Stack, mit echtem Use-Case, ehrlicher Stanford-Halluzinationsrate und HBDI-Hessen-Realitätscheck.

Nach neun Wochen Multi-Agent-System aus Solo-Praxis: fünf konkrete Anfänger-Fehler, vier wissenschaftlich belegte Schwächen und die ehrlichste Antwort auf 'Soll mein Unternehmen das tun?'. Teil 2 einer dreiteiligen Reihe.

Microsofts ARA-Tool prüft in wenigen Minuten, wie gut ein Microsoft-365-Tenant auf Copilot vorbereitet ist. Der Beitrag erklärt verständlich, was ARA wirklich sieht, welche Risiken es übersieht und wie Projektleitende aus dem Report einen belastbaren Copilot-Rollout-Plan ableiten.

Ein Multi-Agent-System aufbauen ohne Cloud-Plattform und ohne IT-Abteilung. Das geht, mit einem 20€-Abo und Open Source. Ich berichte ehrlich aus zwei Monaten Aufbauarbeit: warum das eine leise Disruption ist, welche zwei Ebenen Sie kennen sollten, welche Bau-Phasen den Unterschied machen. Teil 1 von 2.

Jede Woche landen hunderte KI-generierte Behauptungen auf LinkedIn. Die wenigsten sind geprüft. Dieses Experiment zeigt transparent, wie ein mehrstufiges KI-Wissenssystem Zahlen verifiziert, wo es scheitert und warum mindestens 8% der Ergebnisse korrigiert werden mussten.

Mittelständler brauchen kein Transformationsprojekt für KI. Ein Drei-Ebenen-Modell trennt Tresor (M365), Denker (Claude/ChatGPT/Gemini) und Macher (Claude Code/Codex) — startklar in Stunden, ohne große Budgets.