Vertrauenswürdige KI:
Observable RAG-Systeme

Die Antworten aus deinen KI-Systemen stimmen zu großen Teilen – scheitern jedoch immer an kleinen aber geschäftskritischen Details.

Wir zeigen dir in 15 Minuten, wie du Retrieval-gestützte KI transparent, prüfbar und compliance-fähig machst.




Speaker | Ben Bajorat
Software Engineer & Data Specialist

Erschließe jetzt das volle Potenzial deiner KI

In nur 15 Minuten zeigen wir dir, wie du dein RAG-System transparent, prüfbar und compliance-fähig machst!

Was tun, wenn die Antworten deiner KI irreführend sind?

Retrieval‑Augmented‑Generation (RAG)-Systeme liefern schnelle, oft sehr überzeugend formulierte Antworten — doch fehlende Nachvollziehbarkeit führt zu Halluzinationen, veralteten Quellen und unkalkulierbaren Risiken.

Was du in diesen 15 Minuten mitnimmst:

  • Warum Antworten von KI manchmal irreführend sein können.
  • Welche einfachen Maßnahmen helfen, Ergebnisse nachzuvollziehen und zu prüfen.
  • Wie das Vertrauen in KI steigt und man gleichzeitig Zeit und Kosten spart.
  • Konkrete nächste Schritte: Kurz‑Check, Test mit echten Daten, und skalierbare Einführung.

Kurz: Wir zeigen dir, wie Observability, automatisierte Evaluation und Quality‑Gates Vertrauen, Effizienz und Compliance herstellen.

Für wen ist dieses Webinar geeignet?

  • C-Level, die KI-Risiken minimieren wollen.
  • Tech-Leads, Data/AI Engineers und Compliance-Verantwortliche, die RAG-Systeme in Produktivumgebungen betreiben.
  • Entscheider, die verstehen wollen, wie Transparenz in RAG-Systemen etabliert wird.

Deine Key Takeaways

KI-Entscheidungen ohne Transparenz sind ein unkalkulierbares Geschäftsrisiko

Observable RAG schafft Sichtbarkeit und damit sichere, schnellere Entscheidungen

Messbare Qualität, Audit-Trails und Governance ermöglichen skalierbare Kontrolle

  • Warum 99 % korrekte Antworten zu wenig sein können
  • Problem Blackbox in RAG
  • Die Lösung: Observable RAG – Sichtbarkeit + automatisierte Evaluation + Quality Gates
  • Dein Business-Nutzen & Next Steps: Von Assessment über POC hin zum Enterprise-Rollout

Häufig gestellte Fragen zum Webinar

Worum geht es in dem Webinar?

Kurz: Wir zeigen in 15 Minuten, wie du Antworten von KI‑Systemen nachvollziehbar, prüfbar und damit vertrauenswürdiger machst.

Warum ist das wichtig für mein Unternehmen?

Weil KI‑Antworten trotz sicherem Auftreten falsch oder veraltet sein können. Das kann zu Fehleinschätzungen, Compliance‑Risiken oder Vertrauensverlust führen. Retrieval‑gestützte Verfahren helfen, solche Antworten zu belegen — sie verhindern Fehler aber nicht automatisch (Überblick zu RAG: Microsoft).

In diesem Webinar werden regulatorische Dinge angesprochen. Worum geht es da?

Besonders für kritische Anwendungen verlangt die EU mehr Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI‑Systemen. Observability und Audit‑Trails helfen, diese Anforderungen zu erfüllen. (EU‑Kontext: EU‑AI‑Act / Regulierungsrahmen)

Brauche ich technisches Wissen, um das Webinar zu verstehen?

Nein. Das Webinar erklärt die Probleme und Lösungen aus einem hohen Flughöhe und zeigt konkrete nächste Schritte — ideal auch für Entscheider und Fachverantwortliche ohne Entwickler‑Background.

Was kann ich danach tun, wenn ich das Thema vertiefen will?

Du kannst ein kurzes Strategie‑Assessment buchen (Transparenz‑Lücken analysieren), einen Proof‑of‑Concept mit euren Daten durchführen und bei Bedarf einen skalierbaren Rollout planen. Kontaktiere uns bei Fragen gerne per E‑Mail an kontakt@mayflower.de.

Warum unsere Webinare?

Unsere Webinare bieten praxisnahes Software-Know-how direkt von Mayflower-Experten:
fundiert, verständlich und jederzeit auf Abruf.

On-Demand Verfügbar

Wissen immer verfügbar wenn du es brauchst. 24/7

Expertenwissen

Know-How von Mayflower Experten direkt aus dem Arbeitsalltag

Zufriedene Kunden

Jahrelange Erfahrung aus der Projektarbeit

Wir haben es mit der 50.000 €-Frage zu tun: Die KI gibt eine Antwort, aber vertraut man ihr?

Das Problem: Das System hat zu 99 % richtig geantwortet, lag aber bei dieser einen entscheidenden Frage falsch. Und dieser Fehler kann unter Umständen kann enorme Kosten verursachen.

– Ben Bajorat