Die Zukunft der KI: Schnelle Pilotprojekte mit Langflow statt langer Planung
Warum Unternehmen nicht auf große KI-Lösungen warten sollten
Viele Unternehmen erkennen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz, doch oft wird monatelang an umfassenden Strategien gearbeitet, bevor erste praktische Anwendungen getestet werden. Das Problem? Die KI-Welt entwickelt sich rasant – und bis eine Lösung implementiert ist, könnte sie bereits veraltet sein. Viel besser ist es, schnelle und pragmatische Pilotprojekte mit KI durchzuführen.
Hier kommen Low-Code- und No-Code-Frameworks wie Langflow ins Spiel. Sie ermöglichen es Unternehmen, KI-Anwendungen als Insellösung zu testen und schrittweise in bestehende Prozesse zu integrieren – ohne lange Planungsphasen und ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.
Was ist Langflow?
Langflow ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework, das speziell für den Aufbau von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Workflows und KI-Agenten entwickelt wurde. RAG kombiniert klassische Information Retrieval-Methoden mit generativer KI, um relevante Informationen aus Datenquellen zu extrahieren und intelligente Antworten zu generieren.
Mit Langflow können Unternehmen automatisierte KI-Prozesse und Agenten erstellen, die mit Text- und Datenquellen interagieren. Dabei bietet es eine grafische Benutzeroberfläche, die es ermöglicht, Workflows ohne Programmierkenntnisse zu erstellen.
Ein Praxisbeispiel: Stellenausschreibungen aus Webseiten extrahieren
Um zu zeigen, wie einfach Langflow in der Praxis funktioniert, nutzen wir ein konkretes Beispiel: Die automatische Extraktion von Stellenausschreibungen von Webseiten.
Der Workflow besteht aus folgenden Komponenten:
- Input / Trigger: Eine Komponente, die die URL einer Stellenanzeige entgegennimmt.
- Jina AI Reader: Extrahiert die Jobanzeige von einer Webseite unter Verwendung von Jina AI.
- OpenAI Modell: Wandelt die extrahierten Daten in strukturierte Informationen um.
- JSON Cleaner: Bereinigt und strukturiert die Daten für eine nutzbare Ausgabe.
- Text Output: Gibt die verarbeiteten Daten als verwertbaren Output zurück.
Dieser Workflow ist bewusst minimalistisch gehalten und kann innerhalb eines Tages lauffähig gemacht werden. Das Ziel ist, zu zeigen, wie einfach es ist, mit einem kleinen Use-Case den Einstieg in KI zu finden.
Vergleich: Langflow vs. Flowise, n8n und Dify
Langflow ist nicht das einzige Framework, mit dem Unternehmen schnell starten können. Wir haben uns hier für Langflow entschieden, da es auf Python basiert und Open Source ist, sodass es bedenkenlos auf eigenen Servern betrieben werden kann.
Doch welches Framework passt am besten zu den individuellen Anforderungen? Die folgende Tabelle vergleicht Langflow mit Flowise, n8n und Dify anhand wichtiger Kriterien:
| Feature | Langflow | Flowise | n8n | Dify |
|---|---|---|---|---|
| On-Premise möglich | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| Lizenzmodell | Open Source | Open Source | Kommerziell | Kommerziell |
| Programmierkenntnisse erforderlich | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Unabhängig von einem bestimmten LLM | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| Einfache Integration | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Workflow-Automatisierung | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Erweiterbarkeit & Anpassung | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
| Community-Support | Aktiv | Aktiv | Sehr aktiv | Begrenzt |
| Kosten | Kostenlos | Kostenlos | Abonnement | Abonnement |
Warum KMUs von Langflow profitieren
Kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) stehen vor der Herausforderung, mit begrenzten Ressourcen wettbewerbsfähig zu bleiben. Low-Code- und No-Code-Frameworks wie Langflow bieten hier entscheidende Vorteile:
- Schnelle Tests und Iterationen von kleinen Projekten ohne lange Entwicklungszeiten.
- Geringe Kosten, da Open-Source und ohne große Investitionen nutzbar.
- Flexibilität, um KI-Prozesse schrittweise in das Unternehmen zu integrieren.
- Unabhängigkeit von großen KI-Anbietern, da verschiedene Modelle genutzt werden können.
- Einfache Handhabung, sodass keine internen KI-Experten benötigt werden.
Mehr als zwei Drittel der Unternehmen (67 %), die bereits Low-Code/No-Code-Plattformen nutzen, erwarten, dass deren Einsatz in den nächsten drei Jahren weiter stark zunimmt. Dies zeigt, dass sich diese Technologien als zentrale Werkzeuge zur Prozessdigitalisierung etabliert haben. Gerade für KMUs eröffnet dies neue Möglichkeiten, ihre Effizienz zu steigern und innovative Lösungen schneller umzusetzen.
Fazit
KI ist längst kein Trend mehr, sondern ein essenzieller Bestandteil moderner Unternehmen. Doch anstatt monatelang Strategien zu entwickeln, lohnt es sich, direkt mit ersten Anwendungsfällen zu starten. Langflow ermöglicht es Unternehmen, schnell und kostengünstig KI-Prozesse zu testen und zu optimieren, ohne auf komplexe und teure Komplettlösungen angewiesen zu sein.
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