Okay, ich schulde euch eine Entschuldigung – es ist schon eine Weile her seit meinem letzten Beitrag. Ironisch, oder? Als KI-Ingenieur sollte man meinen, ich könnte wenigstens meine Blogbeiträge automatisieren.
Hatte ich auch vor. Ich war sogar dabei, eine neue SaaS zu entwickeln: Wordposty – ein Tool, das WordPress-Blogbeiträge vollautomatisch schreibt. Die Idee war simpel: Themen vorgeben (über Newsfeeds, YouTube oder andere Quellen), und das System generiert komplette, SEO- und geo-optimierte Beiträge. Für mich persönlich hätte es gereicht, ein paar Notizen oder Gedanken einzuwerfen, und fertig wäre der Beitrag.
Aber dann kam mir das Vibecoding-Fieber in die Quere. Ich lerne am besten, wenn ich direkt in die Praxis gehe und neue Anwendungen baue – und genau das ist passiert.
Boniforce: KI-gestützte Bonitätsprüfung der nächsten Generation
Eines meiner aktuellen Hauptprojekte ist Boniforce. Gemeinsam mit meinem Team erstellen wir hochwertige Finanzauswertungen und Bonitätsanalysen über Unternehmen. Unsere Ergebnisse sind mindestens genauso gut – teilweise sogar besser – als die von etablierten Platzhirschen wie Creditreform oder Crif.
Der entscheidende Unterschied: Wir nutzen KI nicht nur für die Analyse, sondern ermöglichen Live-Monitoring und Echtzeit-Bewertungen. Unsere Finanzbewertungen sind aktueller und tiefgehender, weil wir aktuelle Daten aus dem Internet beziehen – Social Media, Branchennews, öffentliche Quellen – und diese intelligent verarbeiten.
Ein Projekt, das mir richtig Spaß macht, besonders weil ich direkt mitentwickle.
BusinessGPT: Der intelligente Assistent für Geschäftsentscheidungen
Für Boniforce baue ich gerade den BusinessGPT, basierend auf einem RAG-System (Retrieval-Augmented Generation). Die Vision: Nutzer können der KI individuelle Fragen stellen wie „Erstelle mir ein Angebot für diesen Kunden“ oder „Welches Geschäftspotenzial habe ich mit diesem Unternehmen?“.
Da Boniforce sowohl alle Finanz- als auch Internetinformationen über die eigene Firma und potenzielle Partner hat, kann das System wirklich aussagekräftige, kontextbezogene Antworten liefern.
Als Wissensmanager sehe ich RAG ohnehin als die zentrale Technologie für praktische KI-Anwendungen. Warum? Aktuelle LLMs haben ein fundamentales Problem: Sie vergessen. Ihre Kontextlänge ist begrenzt – vergleichbar mit dem Arbeitsspeicher einer CPU. RAG wäre in dieser Analogie die Festplatte.
Interessanterweise funktioniert Informationsverarbeitung – ob biologisch oder technologisch – immer nach dem gleichen Prinzip: Kurzzeitgedächtnis und Langzeitgedächtnis. Wir geben falsche Antworten, wenn die Informationsgrundlage fehlt oder nicht sauber ist. Dieser Gedanke kam mir gerade beim Schreiben.
Wie geht’s weiter mit dem Blog?
Ich bleibe dabei: Sobald meine aktuellen Projekte „soweit“ sind, möchte ich Wordposty fertigstellen. Damit gewinne ich Zeit, meine Gedanken strukturiert in Worte zu bringen und regelmäßiger Beiträge zu veröffentlichen.
Das Jahr ist noch nicht vorbei, und es bleibt spannend. Ich freue mich auf eine ereignisreiche Zeit – und werde berichten.
