Die Reihe zur KI-Architektur – Teil 1
Wenn man derzeit eine beliebige Branchenkonferenz besucht, hört man in jeder Sitzung dieselben Begriffe: KI-Assistent, Copilot, Agent, MCP, Skill, Connector, Modell. Jeder Anbieter verspricht, dass seine Version die leistungsstärkste, intuitivste und produktionsreifste ist. Das Ergebnis ist ein Wirrwarr an Informationen statt Klarheit.
Die Herausforderung für alle, die heute Technologieentscheidungen treffen, besteht nicht darin, KI-Tools zu finden. An solchen mangelt es nicht. Die Herausforderung besteht vielmehr darin, zu verstehen, was die verschiedenen Tools tatsächlich leisten, wie sie miteinander in Verbindung stehen und welche Kombination für ein bestimmtes Problem sinnvoll ist.
Hier finden Sie einen leicht verständlichen Leitfaden zu den Grundlagen moderner KI-Systeme: Was sie sind, wie sie miteinander verbunden sind und was sie gemeinsam leisten können. Der Leitfaden erscheint in drei Teilen, jeweils einmal pro Woche. Machen Sie sich bereit, jedem KI-Anbieter, mit dem Sie sprechen, viel gezieltere Fragen zu stellen.
Die versteckten Kosten, wenn man Funktionen der Infrastruktur vorzieht
Manche technologischen Entscheidungen sind mit geringem Risiko verbunden. Man probiert etwas aus, es funktioniert nicht, und man macht mit minimalem Schaden weiter. Bei regulierten Arbeitsabläufen, datensensiblen Prozessen und Systemen, die gegenüber Aufsichtsbehörden oder Kunden nachvollziehbar sein müssen, summieren sich jedoch die zu Beginn getroffenen Architekturentscheidungen im Laufe der Zeit.
Dies gilt nicht nur für eine bestimmte Branche. Ein Krankenhausverbund, der ein KI-Tool einsetzt, ohne zu berücksichtigen, wie dessen Ergebnisse nachverfolgt und überprüft werden können, ist anderen Risiken ausgesetzt als ein Krankenhaus, das diese Nachverfolgbarkeit von Anfang an einbaut. Eine Anwaltskanzlei, die die Dokumentenprüfung automatisiert, ohne ihre eigene Methodik in das System zu integrieren, erhält allgemeine Ergebnisse statt einer Kanzlei-spezifischen Analyse. Ein Finanzinstitut, das einer KI-Funktion den Vorzug vor einer KI-Infrastruktur gibt, wird letztendlich mit fragmentierten Systemen und versunkenen Kosten konfrontiert sein.
Dies ist ein weit verbreitetes Muster: Eine KI-Funktion, die in einer Demo beeindruckend funktioniert, deren Ergebnisse sich jedoch nicht erklären lassen, deren Ursprung nicht nachvollziehbar ist und die sich nicht in geregelte Arbeitsabläufe integrieren lässt, wird letztendlich zu einem Risiko, das nur darauf wartet, entdeckt zu werden – getarnt als Produktivitätswerkzeug.
Die sinnvollere Frage, die man jedem KI-Anbieter stellen sollte , lautet: Ist diese Lösung auf Langlebigkeit ausgelegt und lässt sie sich tatsächlich in ein System integrieren, das ich kontrollieren kann?
Ein erster Einblick in die Bewertung von KI-Tools in regulierten Umgebungen
Die KI-Landschaft ist wirklich spannend, und der Wandel vollzieht sich in rasantem Tempo. Doch nur jene Unternehmen werden einen nachhaltigen Nutzen aus diesen Technologien ziehen, die über die Ankündigungen neuer Funktionen hinausblicken und kritische Fragen nach den zugrunde liegenden Mechanismen stellen.
Das ist eine berechtigte Frage, und manche gehen noch einen Schritt weiter: Selbst wenn allgemeine Sprachmodelle heute noch hinter den Erwartungen zurückbleiben – werden sie dieses Niveau nicht irgendwann erreichen? Wenn sich die Fähigkeiten in dem bisherigen Tempo weiterentwickeln, könnte sich die Lücke von selbst schließen. Das setzt jedoch voraus, dass es sich um ein Problem der reinen Intelligenz handelt, was nicht der Fall ist. Stellen Sie sich das wie einen brillanten Allgemeinmediziner vor. Egal, wie viel Wissen er auch hat, Sie möchten immer noch, dass ein Herzchirurg Ihr Herz operiert – nicht weil der Allgemeinmediziner nicht fähig wäre, sondern weil der Chirurg Jahre damit verbracht hat, genau das Fachwissen, die Instrumente und die Protokolle für genau diese Situation zu entwickeln. Allgemeine Modelle werden immer leistungsfähiger werden. Aber der Bedarf an domänenspezifischen Daten, Methoden und geregelten Arbeitsabläufen ist eine strukturelle Voraussetzung für risikoreiche Aufgaben – keine vorübergehende Lücke, die geschlossen werden muss.
Dies ist beabsichtigt: Grundmodelle werden auf allgemein zugänglichen Informationen trainiert, nicht auf den firmeneigenen Daten, jahrelang erarbeiteten Methoden oder dem differenzierten Urteilsvermögen, das sich aus der Tätigkeit in einem bestimmten regulatorischen Umfeld ergibt.
DIE SERIE ZUR KI-ARCHITEKTUR – TEIL 1
6 Fragen, die Sie jedem KI-Anbieter stellen sollten
Bevor Sie sich für ein Tool oder eine Plattform entscheiden
ARCHITEKTUR & VERWALTUNG
1
Mit welchen Datenquellen ist dieses System verbunden, und wie?
2
Kann sie unsere Methodik konsequent anwenden, oder ist jedes Ergebnis nur eine Vermutung?
3
Kann der Arbeitsablauf überprüft werden?
4
Lässt sich das System auf den Produktionsbetrieb skalieren, ohne dass es in eine Ansammlung unverbundener Tools zerfällt?
QUALITÄT & ZUVERLÄSSIGKEIT
5
Welche Kennzahlen werden zur Messung der Systemqualität herangezogen?
6
Wie und wie oft wird das System auf Qualitätsprobleme geprüft?
Das sind die Fragen, die Infrastruktur von Funktionen unterscheiden und Systeme, die einer genauen Prüfung standhalten, von solchen, die dies nicht tun.
Um diese Fragen zu beantworten, muss man zunächst die Grundlagen verstehen: die einzelnen Schichten, die ein modernes KI-System ausmachen, und welche Aufgaben jede einzelne davon erfüllt.
In den nächsten beiden Teilen dieser Reihe werden die Grundlagen moderner KI-Systeme, konkrete Anwendungsfälle im Finanzdienstleistungsbereich und die Zukunftsperspektiven dieser Technologie näher beleuchtet.
Leitfaden 2026 zur Einführung künstlicher Intelligenz in regulierten Arbeitsabläufen.
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