Blog — CuonzTech ThinkLab

Texte, Prompts und Systeme, die wirklich arbeiten.

Hier landen Dinge, die zu schade sind, um im Notion-Archiv zu verstauben: Muster, Prinzipien und Beispiele aus der Praxis mit Sprachmodellen.

Fokus: Wie du KI so einsetzt, dass sie verständlich, reproduzierbar und nutzbar wird — für Teams, nicht nur für ein Wochenende-Experiment.

  • Prompt Engineering ohne Hype-Glitzer
  • System-Prompts & Rollenmodelle für Assistenten
  • Konzepte, die du direkt im Alltag testen kannst
Beiträge

Aktuelle Artikel & Grundlagen

Eine Mischung aus Grundlagen, Pattern-Sammlungen und praxisnahen Beispielen — jeweils mit Fokus auf Klarheit statt Buzzwords.

Open-Source-KI im Oktober 2026: Was auf 24 GB läuft – und warum das für Ihr Unternehmen zählt

MiMo-V2.6-Pro, GLM-5.3 und Kimi K3 führen die Spitzenklasse an – doch für die meisten KMU zählt die 24-GB-Klasse: Qwen3.8-27B und Metas Muse Glimmer laufen quantisiert auf einer einzigen Grafikkarte, ohne Cloud-Abhängigkeit.

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Unsichtbar für die KI: Warum ChatGPT & Co. Ihr Unternehmen nicht empfehlen

Kunden fragen zunehmend ChatGPT statt Google. Ein 15-Minuten-Selbsttest zeigt, ob Ihr Unternehmen in KI-Antworten überhaupt vorkommt — und was dagegen hilft, ohne Agenturbudget.

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Warum KI-Coding-Assistenten lieber flicken als neu bauen – und wie Sie gegensteuern

Claude, Copilot und Codex patchen Code lieber, statt ihn sauber zu restrukturieren. Belegte Zahlen aus der GitClear-Studie, die Gründe dafür und wirksame Gegenmassnahmen für Entwickler-Teams.

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Von der Pilotphase zur Verankerung: Warum die meisten Schweizer KMU bei KI auf halbem Weg stehen bleiben

57% der Schweizer Firmen nutzen KI, aber nur 22% erreichen eine tiefe Integration. Drei Hürden erklären den Stillstand — und ein Drei-Schritte-Fahrplan zur Verankerung.

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EU AI Act Omnibus-Reform 2026 – was für Schweizer KMU jetzt wirklich gilt

Der Rat der EU hat die Omnibus-Reform am 29.06.2026 final bestätigt. Neue Fristen, angehobene KMU-Schwelle und was bei der Transparenzpflicht für generative KI schon seit August 2026 gilt.

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KI-Kompetenz im Team aufbauen: Ein realistischer Schulungsplan für KMU ohne eigenes IT-Team

Ein Drei-Stufen-Plan aus Grundlagen, Power-Usern und Governance — mit realistischen Kosten, Zeitaufwand und Fakten aus aktuellen Schweizer Quellen statt Schulungs-Buzzwords.

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Lokale und hybride KI: Wann sensible Firmendaten nicht in die öffentliche Cloud gehören

Lokale, Schweizer oder öffentliche Cloud? Eine Make-or-buy-Entscheidung mit Kostenrahmen und PoC-Checkliste für sensible KI-Workloads in KMU.

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KI-Agenten ohne Entwicklerteam: Welche Plattform passt zu Ihrem KMU?

Copilot Studio, n8n, ChatGPT und Claude im Vergleich: mit Entscheidungsmatrix, versteckten Kosten und einem kontrollierten 30-Tage-Pilotplan.

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Prompt-Qualität messen: Woher weiss man, dass v1.1 wirklich besser ist?

Ein pragmatischer Testprozess ohne Data-Science-Team: ein festes Testset, manuelles A/B, LLM-as-Judge und die Frage, wann eine neue Version sich wirklich lohnt.

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Token-Ökonomie: Was KI-Nutzung im Unternehmen wirklich kostet

Abo vs. API/Token, Modellwahl als Kostenhebel, die drei grössten Kostentreiber und ein einfaches Kosten-Dashboard ohne eigenes Data-Team — mit offiziellen Preisen und klar markierten CHF-Beispielen.

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Agenten-Governance: Wo KI-Agenten nicht eingesetzt werden sollten

Je autonomer ein Agent, desto wichtiger die Grenzen: drei Leitplanken, ein Stufenmodell für Freigaben, fünf rote Linien für Schweizer KMU und eine Checkliste vor dem ersten produktiven Rollout.

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Prompt-Dokumentation und Versionierung im Team

Warum Prompts wie Code behandelt werden sollten: ein einfaches Versionierungsschema, ein Team-Template und ein Drei-Schritte-Rollout.

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RAG-Grundlagen: Eigene Dokumente mit KI nutzen

Wie Retrieval-Augmented Generation Halluzinationen reduziert, welche Use Cases sich für Schweizer KMU lohnen und wo die Dokumente datenschutzkonform liegen.

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KI-Agenten in der Praxis: Claude Code, Codex und der Bau eigener Assistenten

Was Subagents, Skills und Autonomie-Level wirklich bedeuten — und wann sich der Aufbau eines eigenen Agenten für ein Team lohnt.

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KI-Governance in Schweizer Unternehmen – DSG-konform arbeiten

Was das revidierte Schweizer DSG für den KI-Einsatz bedeutet. Framework, Checkliste und klare Regeln für ChatGPT & Co. – ohne EU-Fiktion.

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Geständnisse eines stochastischen Papageien

Was passiert, wenn eine KI im ThinkLab ihre eigenen Grenzen offenlegt — ein ehrliches Protokoll über Pattern Matching, Grounding-Barrieren und den Wert der Illusion.

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Prompt Engineering für Anfänger: Die ersten Schritte

Was ein Prompt wirklich ist, warum er mehr ist als nur eine Frage und wie du deine ersten sinnvollen Strukturen baust.

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Ein praxisorientierter Leitfaden für Lehrkräfte im Umgang mit KI-Chatbots

Wie Schulen und Lehrpersonen KI nutzen können, ohne den Unterricht in eine Copy-Paste-Show zu verwandeln.

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Prompt Pattern Catalog: Bausteine für bessere Prompts

Statt jedes Mal bei Null zu starten: wiederkehrende Muster und Prompt-Strukturen, die in vielen Kontexten funktionieren.

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Chain-of-Thought Prompting: Wenn KI das Denken sichtbar macht

Warum es hilft, wenn Modelle ihre Zwischenschritte zeigen — und wo du damit vorsichtig sein solltest.

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Rollenspiel-Prompts: Rollen nutzen, um bessere Antworten zu bekommen

Wie du Modelle in sinnvolle Rollen schickst, ohne ins reine Theater abzudriften.

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Top 5 Fehler im Prompt Engineering – und wie du sie vermeidest

Von vagen Aufgabenstellungen bis zu Prompt-Spaghetti: klassische Stolpersteine, die du dir sparen kannst.

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Die Kunst der Einfachheit: Warum klare Prompts bessere Ergebnisse liefern

Weniger Text, mehr Struktur: Wie du aus Roman-Prompts wieder klare, fokussierte Anweisungen machst.

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System Prompts für interne KI-Assistenten

Die 5 Kernbausteine für professionelle, DSG-konforme Assistenten — mit vollständigem Template zum Sofort-Nutzen.

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Das KI-Effizienz-Audit für Schweizer KMU

Quick-Wins im Arbeitsalltag finden — ohne IT-Abteilung, ohne Budget, ohne technisches Vorwissen. In fünf Schritten zu 2–5 Stunden Zeitersparnis pro Woche.

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Die Komplexität des Datenschutzes bei KI-Modellen

Recht auf Vergessen, Blackbox, Re-Identifizierung: 5 strukturelle Konflikte zwischen DSGVO / nDSG und der technischen Realität von LLMs.

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