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        <title>nicojahn Blog</title>
        <link>https://nicojahn.pages.dev/de/blog</link>
        <description>nicojahn Blog</description>
        <lastBuildDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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            <title><![CDATA[Der EU AI Act ist da — eine praktische Checkliste für Unternehmen]]></title>
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            <pubDate>Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Keine Panik. Klassifizieren Sie Ihre Systeme nach Risikostufe und holen Sie sich eine konkrete Pflichten-Checkliste vor dem Launch-Tag.]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[<p>Der EU AI Act ist kein Zukunftsthema mehr. Wenn Sie KI in der EU betreiben, ist die
Frage nicht <em>ob</em> er greift, sondern <em>welche Stufe</em> Ihre Systeme betrifft — und was das
verpflichtend bedeutet.</p>
<!-- -->
<h2 class="anchor anchorTargetStickyNavbar_Vzrq" id="beginnen-sie-mit-der-klassifizierung">Beginnen Sie mit der Klassifizierung<a href="https://nicojahn.pages.dev/de/blog/eu-ai-act-checklist#beginnen-sie-mit-der-klassifizierung" class="hash-link" aria-label="Direkter Link zur Beginnen Sie mit der Klassifizierung" title="Direkter Link zur Beginnen Sie mit der Klassifizierung" translate="no">​</a></h2>
<p>Die meiste Unternehmens-KI ist <strong>begrenztes</strong> oder <strong>hohes</strong> Risiko. Die Pflichten
unterscheiden sich deutlich:</p>
<table><thead><tr><th>Risikostufe</th><th>Typische Beispiele</th><th>Was verlangt wird</th></tr></thead><tbody><tr><td>Hoch</td><td>Recruiting, Kreditscoring</td><td>Risikomanagement, Doku, menschliche Aufsicht, Logging</td></tr><tr><td>Begrenzt</td><td>Kunden-Chatbots</td><td>Transparenz / Offenlegung gegenüber Nutzern</td></tr><tr><td>Minimal</td><td>Spam-Filter</td><td>Keine</td></tr></tbody></table>
<p>Klassifizieren Sie jedes System früh. Ein harmlos wirkender Use Case landet in <em>hohem</em>
Risiko, sobald er Beschäftigung oder Kreditwürdigkeit berührt.</p>
<h2 class="anchor anchorTargetStickyNavbar_Vzrq" id="kontrollen-einbauen-nicht-anschrauben">Kontrollen einbauen, nicht anschrauben<a href="https://nicojahn.pages.dev/de/blog/eu-ai-act-checklist#kontrollen-einbauen-nicht-anschrauben" class="hash-link" aria-label="Direkter Link zur Kontrollen einbauen, nicht anschrauben" title="Direkter Link zur Kontrollen einbauen, nicht anschrauben" translate="no">​</a></h2>
<p>Der Act belohnt Teams, die für ihn entworfen haben: technische Dokumentation,
Audit-Logs und Aufsichtskontrollen sind während der Entwicklung weit günstiger als
nachträglich unter Termindruck.</p>
<p>Genau das macht unsere
<a class="" href="https://nicojahn.pages.dev/de/docs/services/data-compliance">Daten &amp; Compliance-Praxis</a> — jedes System einer
Stufe und einer konkreten Checkliste zuordnen, bevor es zum Launch-Blocker wird.</p>
<blockquote>
<p>Keine Rechtsberatung — wir liefern die technischen Kontrollen; für die verbindliche
Auslegung ergänzen Sie uns mit Ihrer Rechtsabteilung.</p>
</blockquote>]]></content:encoded>
            <category>Compliance</category>
            <category>Strategie</category>
        </item>
        <item>
            <title><![CDATA[Was es wirklich braucht, um RAG in Produktion zu betreiben]]></title>
            <link>https://nicojahn.pages.dev/de/blog/rag-in-production</link>
            <guid>https://nicojahn.pages.dev/de/blog/rag-in-production</guid>
            <pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
            <description><![CDATA[Eine RAG-Demo dauert einen Nachmittag. Eine produktive braucht Evaluation, Zugriffssteuerung und Monitoring. Hier ist die Lücke.]]></description>
            <content:encoded><![CDATA[<p>Eine Demo für Retrieval-Augmented Generation dauert einen Nachmittag. Ein RAG-System,
das Sie Kunden vorsetzen können, braucht deutlich mehr — und der Unterschied ist fast
nie das Modell.</p>
<!-- -->
<h2 class="anchor anchorTargetStickyNavbar_Vzrq" id="die-lücke-zwischen-demo-und-produktion">Die Lücke zwischen Demo und Produktion<a href="https://nicojahn.pages.dev/de/blog/rag-in-production#die-l%C3%BCcke-zwischen-demo-und-produktion" class="hash-link" aria-label="Direkter Link zur Die Lücke zwischen Demo und Produktion" title="Direkter Link zur Die Lücke zwischen Demo und Produktion" translate="no">​</a></h2>
<p>Die meisten RAG-Prototypen überspringen die drei Dinge, die entscheiden, ob das System
den Kontakt mit echten Nutzern übersteht:</p>
<ol>
<li class=""><strong>Evaluation.</strong> Ohne Golden Dataset und Regressionstests ist jede Prompt-Änderung
ein Glücksspiel. Wir gaten Deploys über Faithfulness und Citation Accuracy.</li>
<li class=""><strong>Zugriffssteuerung.</strong> Retrieval muss respektieren, wer was sehen darf. Wird das
später angeschraubt, bedeutet es eine Neuarchitektur des Index.</li>
<li class=""><strong>Monitoring.</strong> Halluzinationsrate, Latenz und Kosten driften über die Zeit. Sie
wollen Alarme, keine Kundenbeschwerden.</li>
</ol>
<h2 class="anchor anchorTargetStickyNavbar_Vzrq" id="wie-wir-vorgehen">Wie wir vorgehen<a href="https://nicojahn.pages.dev/de/blog/rag-in-production#wie-wir-vorgehen" class="hash-link" aria-label="Direkter Link zur Wie wir vorgehen" title="Direkter Link zur Wie wir vorgehen" translate="no">​</a></h2>
<p>Bei nicojahn liefern wir jedes RAG-Projekt von Tag eins an mit einer Eval-Suite aus
und deployen in die eigene EU-Cloud-Region des Kunden. Das Modell ist anbieterflexibel,
die Qualitätslatte nicht.</p>
<p>Siehe unsere <a class="" href="https://nicojahn.pages.dev/de/docs/services/llm-genai">LLM &amp; GenAI-Leistungen</a> oder
<a class="" href="https://nicojahn.pages.dev/de/docs/contact">nehmen Sie Kontakt auf</a>.</p>]]></content:encoded>
            <category>GenAI</category>
        </item>
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