Das Blog

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Feldnotizen zu Agenten und strukturierten Daten — was bricht, wenn Modelle SQL verfassen, warum plausible Zahlen keine Antworten sind und was es braucht, um eine zu liefern, die man vertreten kann.

5 Einträge · zuletzt 2026-07-22

IIDie Einträge

  1. No. 005Analytics4 Min. Lesezeit

    The 15%-off dashboard: wrong joins corrupt analytics silently

    A generated join that fans out rows doesn't crash. It inflates a metric by 15% and lets everyone keep steering by it. Silent wrongness is the real cost of text-to-SQL.

  2. No. 004Governance7 Min. Lesezeit

    Wiedergabe der Agentenantworten: KI-Prüfpfade, die standhalten

    Nur 17 % der Organisationen können rekonstruieren, was ihre Agenten getan haben. Ab dem 2. August 2026 setzt der EU AI Act voraus, dass Nachweise existieren. Wiedergabe ist das, was standhält.

  3. No. 003Determinismus8 Min. Lesezeit

    Die selbstsicher falsche Umsatzzahl: warum LLMs nicht rechnen können

    Ein Modell präsentiert eine Umsatzzahl mit makelloser Haltung und ohne jede Rechengrundlage. Die Forschung zeigt: Das Versagen ist strukturell — und die Lösung ebenso.

  4. No. 002Sicherheit8 Min. Lesezeit

    Prompt Injection ist das neue SQL Injection — der Fix ist kein SQL

    P2SQL, CVE-2024-5565, EchoLeak, das Supabase-Leak: Feindliches SQL kommt heute im Output des Modells an. Der Fix ist ein Agent ohne Syntax, in die injiziert werden könnte.

  5. No. 001Vorfälle8 Min. Lesezeit

    Schreibgeschützt – war es nicht: die Woche, in der KI-Agenten Produktionssysteme löschten

    Ein Agent löschte eine Produktionsdatenbank. Ein anderer vernichtete Nutzerdateien. Ein dritter schickte einen Löschbefehl an eine Million Installationen. Eine Juliwoche – ein gemeinsamer Schreibpfad.

Geschrieben, um
geprüft zu werden.

jede Zahl in diesem Journal ist auf den Capability-Vertrag zurückführbar

IVDie Themen

Drei Fragen, der Reihe nach verfolgt.

Governance

Wer entscheidet, was ein Agent lesen darf — und wo ist diese Entscheidung verankert? Im Code, festgelegt vor dem ersten Aufruf. Nie in einem Prompt.

KI-Daten-Governance

Genauigkeit

Warum eine plausible Zahl keine Antwort ist und wie dasselbe Modell von 0/16 auf 16/16 kommt, wenn SQAI die Berechnungen übernimmt.

Der KI-Datenanalyst

Herkunft

Jedes Ergebnis wird mit dem Hash ausgeliefert, der es reproduziert — Monate später, in beiden Sprachen, Byte für Byte.

Deterministisches KI

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