Technology Radar — What We Use, Watch, and Avoid.

Primärmodell für komplexe Reasoning-Aufgaben, Code-Generierung und autonome Agenten.

Multimodale Aufgaben, lange Kontextfenster (1M+ Tokens), Bildverständnis und -generierung.

Standardansatz für unternehmensspezifische Wissenssysteme mit aktuellen Daten.

Standardisierter Kontext-Austausch zwischen KI-Systemen und externen Werkzeugen.

Robuster Full-Stack für Enterprise-Webplattformen mit SSR und API-Backend.

Utility-first CSS-Framework für konsistentes, wartbares Design-System.

Type-safe JavaScript als Standard für alle Frontend-Projekte.

KI-gestützte Code-Completion, PR-Reviews und automatisierte Code-Generierung.

Containerisierte Deployments mit automatisierten Test- und Build-Pipelines.

Unsere eigene Plattform für KI-Agent-Orchestrierung, Multi-Channel und Workflow-Automatisierung.

Autonome Coding-Agenten mit menschlicher Review-Schleife für Feature-Entwicklung.

Native multimodale Generierung — Text und Bild in einem Modell vereint.

Echtzeit-Sprachschnittstellen für Kundenservice und interne Assistenten.

Lokale Inferenz für industrielle Anwendungen mit Echtzeit-Anforderungen.

KI-Videogenerierung für Marketing-Content und Produktvisualisierung.

Googles Standard für Inter-Agent-Kommunikation und kollaborative KI-Systeme.

Qualität steigt rapide, aber Enterprise-Readiness und Support variieren stark.

Privacy-first lokale Inferenz auf Consumer-Geräten — spannend für B2C-Anwendungen.

Vollautonome Entwicklungszyklen — vielversprechend, aber noch mit menschlicher Aufsicht nötig.

Langfristig relevant für Optimierungsprobleme, aktuell keine praktische Anwendbarkeit.

Kein Projektplan sollte auf AGI-Annahmen basieren. Pragmatische Lösungen zuerst.

Kaum validierte Anwendungsfälle mit echtem Mehrwert für den Mittelstand.

Die meisten versprechen mehr als sie halten — für Enterprise-Anforderungen unzureichend.

Zuverlässigkeit reicht noch nicht für produktionskritische Entscheidungen ohne Human-in-the-Loop.