Frage: Welche Risiken gibt es bei LLMs im Unternehmen?
Antwort: Neben Halluzinationen vor allem Prompt‑Injection, Datenexfiltration und unklare Zugriffskontrollen. Gegenmittel: Retrieval‑First‑Architektur mit Quellenpflicht, strenge Rollenfilter im Retrieval, On‑Prem‑Inferenz für sensible Daten, Observability/Governance mit Protokollierung und Feedback‑Schleifen, kein unkontrollierter Tool‑Zugriff.
Frage: Wie sieht ein kleines, aber tragfähiges Betriebsmodell aus?
Antwort: Containerisierte Services, GitOps‑Deployments, versionierte Modelle, zentrales Logging/Monitoring, definierte SLAs für Inferenzzeiten und Fehlerraten. Ein klarer Retraining‑Zyklus, Gate‑Freigaben für Änderungen und ein Owner, der den gesamten Pfad verantwortet – von Datenquelle bis Integration.
Schluss
KI‑Projekte im Mittelstand scheitern selten an Modelldetails, sondern an fehlender Souveränität über Daten, Deployments und Entscheidungen. Starten Sie dort, wo Sie Daten und Prozesse im Griff haben. Bauen Sie minimal, messbar, integrierbar. Halten Sie die Systemhoheit im Haus. Dann liefern Sie in 12 Wochen greifbare Ergebnisse – und legen die Basis für belastbare, skalierbare Industrie‑KI.