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Methodik

Wie wir arbeiten, wenn die Antwort noch nicht feststeht: Vorgehen, Architekturentscheidungen und die Abwägungen dahinter. Diese Beiträge beschreiben Methode statt Ergebnis, damit Sie unsere Entscheidungen nachvollziehen und auf Ihr eigenes Projekt übertragen können.

25 Beiträge

Wie groß darf ein 3D-Modell im Browser sein? Wie groß darf ein 3D-Modell im Browser sein? Ein 3D-Modell im Browser hat zwei Budgets: Übertragung und Grafikspeicher. Meist entscheiden die Texturen, ob es auf dem Telefon des Kunden noch trägt. Methodik •9 min 14.09.2026 Ein Altsystem ablösen: schrittweise statt am Stichtag Ein Altsystem ablösen: schrittweise statt am Stichtag Wie sich ein Altsystem Modul für Modul ablösen lässt: eine Weiche vor dem System, eine Reihenfolge aus Abhängigkeiten und ein Parallelbetrieb mit Abgleich. Methodik •7 min 14.09.2026 Warum KI-Features in der Praxis scheitern: sieben Stufen, an denen Fehler entstehen Warum KI-Features in der Praxis scheitern: sieben Stufen, an denen Fehler entstehen Eine falsche KI-Antwort hat fast immer eine Adresse. Wer die sieben Stufen eines KI-Features kennt, findet den Fehler, bevor jemand das Modell tauscht. Methodik •9 min 14.09.2026 Raumcheck und Detailgrad: passt es in den Raum, und wann hilft AR? Raumcheck und Detailgrad: passt es in den Raum, und wann hilft AR? Ob eine Einhausung in die Halle passt, lässt sich oft ohne Kamera rechnen. Wann ein Raumcheck genügt, wie fein das 3D-Modell sein muss und wann AR hilft. Methodik •9 min 14.09.2026 Fördermittel für KI-Projekte 2026: Programme, Voraussetzungen und der Weg zum Antrag Fördermittel für KI-Projekte 2026: Programme, Voraussetzungen und der Weg zum Antrag Welche Förderprogramme 2026 für KI-Projekte im Mittelstand offen sind, was sie fördern und wie Sie Schritt für Schritt zu einem sauberen Antrag kommen. Methodik •8 min 11.09.2026 Datenbaum-Fehler: warum Ihre Definition das Richtige rechnet und das Falsche ausgibt Datenbaum-Fehler: warum Ihre Definition das Richtige rechnet und das Falsche ausgibt Die Geometrie stimmt, die Zuordnung nicht. Datenbäume sind die häufigste Ursache für parametrische Modelle, die plausibel aussehen und falsch sind. 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Wayne Dyer

“Wenn du die Art und Weise änderst, wie du die Dinge betrachtest, ändern sich die Dinge, die du betrachtest.”