Hypertendency

Insights

Aus der Projektpraxis, ohne Marketing-Rauschen.

Architektur-Entscheidungen, Betriebsmodelle und ehrliche Einschätzungen zu Daten, Cloud und Enterprise AI.

08/2026Agentic AI im Unternehmen: Warum Evaluierung vor Autonomie kommt

Autonome Agenten sind nur so gut wie die Leitplanken, in denen sie laufen. Ein Plädoyer für Evals, Sandboxing und schrittweise Autonomie — mit Architekturmuster.

07/2026Datentransformation 2026: Realtime, On-Prem oder SaaS — Entscheidungskriterien aus der Praxis

Nicht jede Pipeline braucht Streaming, nicht jede Plattform gehört in die Cloud. Ein Entscheidungsrahmen entlang von Latenzbedarf, Datensouveränität und Teamreife.

06/2026GitOps als Betriebsmodell: Was interne Entwicklungsplattformen von Produkten lernen müssen

Eine Plattform ohne Produktdenken wird zur Ticket-Schleife. Über goldene Pfade, Self-Service und die Frage, woran man Plattform-Erfolg misst.

05/2026Cloud-Kostenarchitektur: Die fünf teuersten Entscheidungen in Datenplattform-Projekten

Von ungetaggten Ressourcen bis zur falschen Speicherklasse: wo Budget verbrennt — und welche Architektur-Entscheidungen davor schützen.

04/2026Lakehouse statt Hadoop: der Migrationspfad in Wellen

Wie Enterprise-Datenlandschaften ohne Big Bang umziehen: Assessment, Wellenplan, Parallelbetrieb mit Daten-Abgleich, messbare Abschaltkriterien.

03/2026RAG in Produktion: Retrieval ist das Produkt

Die Modellwahl ist selten das Problem — das Retrieval-Design entscheidet. Chunking, Hybrid-Suche und Evals, die Qualität wirklich messen.

Beispiel-Artikel — die Volltexte erscheinen mit dem Blog-Launch; Anfragen zu einzelnen Themen gern per E-Mail.

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