• POC‑Theater: Demo ohne realen Datenpfad, keine Integration in den Prozess. Verhindern durch frühe Anbindung an echte Systeme.
  • Cloud‑Abhängigkeit: Schöne Demo mit externem API, aber produktiv in Ihrem Netz nicht betreibbar. Vermeiden durch on‑prem‑erste Architektur von Tag 1.
  • Label‑Illusion: Annahme „wir labeln das später“. Ohne definierte Label‑Guidelines und Zeitbudgets gibt es keinen Ground Truth.
  • UI vergessen: Ein gutes Modell ohne bedienbares, schnelles UI erzeugt Widerstand. UI früh in Woche 5–6 bauen.
  • Observability weglassen: Ohne Metriken wissen Sie nicht, ob das Modell driftet oder die Datenpipeline hängt.
  • „Microservices aus Prinzip“: Jedes zusätzliche Service ist Betriebsaufwand. So wenig wie möglich, so viel wie nötig.

8) LLM‑Assistenten souverän betreiben: Governance in der Praxis

LLM‑Assistenten sind mächtig, aber nur mit Observability und Guardrails betriebssicher:

  • Prompt‑Vorlagen versionieren; jede Änderung ist ein Artefakt mit Reviewer.

  • Retrieval verpflichtend: Antworten nur mit zitierbaren Quellen. Kein „Freestyle“ auf Hallen‑Wissen.

  • Redaction‑Filter vor Persistenz: Personenbezogenes aus Chat‑Logs entfernen oder hashen.

  • Policy‑Checks: Verbieten Sie Aktionen, die außerhalb des Lesens/Lieferns von Texten liegen (z. B. keine Schreibzugriffe auf ERP). Hartes „Don’t Execute“‑Gate.

  • Telemetrie‑Spuren: Jede Antwort mit Input, Kontext, Modellversion, Latenz, Abbruchgrund protokollieren. So können Sie im Auditfall erklären, warum eine Empfehlung entstand.

Ein dediziertes Observability‑ und Governance‑System für LLM‑Agenten reduziert Risiko und Betriebskosten. Wichtig ist: Es läuft on‑prem, integriert in Ihr Logging/Monitoring und respektiert Ihre Datenrichtlinien.

Konkrete erste Schritte ab nächster Woche

  • Tag 1–5:
  • Einen einzigen Use Case auswählen. Problemformulierung auf eine Seite: Zielmetrik, Datenquellen, Nutzer, Nichtziele.
  • Inventory der Datenzugänge: Welche Topics/Ordner/Datenbanken sind ohne Vertragsmarathon verfügbar?
  • Mini‑Architektur zeichnen: 3–5 Boxen (Ingest, Store, Inferenz, UI, Monitoring). Wer betreibt was?
  • Woche 2:
  • Hardware reservieren (Workstation + Edge‑PC).
  • Repositories anlegen (Code, Daten mit DVC, Modelltracking).
  • Basis‑Monitoring hochziehen (Prometheus/Grafana), auch wenn die Metriken noch leer sind.
  • Woche 3–4:
  • Erstes End‑to‑End‑Skelett: Dummy‑Pipeline, die echte Daten einliest, ein triviales Modell ausführt und ein UI‑Signal zeigt.
  • Wöchentliche Nutzerreviews starten.
  • Woche 5–8:
  • Modell verbessern, Ground Truth sammeln, Metriken fixieren, Rechtekonzept finalisieren.
  • Woche 9–12:
  • Pilot, Stabilisierung, Dokumentation, Schulung, Go/No‑Go anhand definierter Kriterien.

FAQ

Frage 1: Brauchen wir zwingend eine große Datenplattform, bevor wir starten?
Antwort: Nein. Für die ersten 90 Tage reichen oft ein S3‑kompatibler Speicher (on‑prem), Postgres und ein schlanker Eventbus. Wichtig ist ein reproduzierbarer Datenpfad und Basismonitoring. Skalieren können Sie später gezielt.

Frage 2: Können wir LLMs ohne US‑Cloud sinnvoll einsetzen?
Antwort: Ja. Für domänenspezifische Assistenzanwendungen genügen lokal laufende Modelle im einstelligen bis niedrigen zweistelligen Milliarden‑Parameterbereich – quantisiert und mit gutem Retrieval. Kritisch ist die Architektur: on‑prem Inferenz, eigener Vektorstore, Audit‑ und Redaction‑Schicht.

Frage 3: Wie viel GPU‑Leistung brauchen wir am Anfang?
Antwort: Für die meisten Erstprojekte genügt eine starke GPU in einer Workstation für Training/zentralisierte Inferenz und kleine Edge‑Geräte für Kamera‑Use‑Cases. Planen Sie eher konservativ und optimieren Sie Modelle (Quantisierung, Batching), bevor Sie Hardware verdoppeln.

Frage 4: Wie stellen wir DSGVO‑Konformität bei KI sicher?
Antwort: Durch Datenminimierung, klare Zweckbindung, on‑prem‑Betrieb, Rollen-/Rechtekonzepte und Auditierbarkeit. Besonders bei LLM‑Chats: PII‑Redaktion, begrenzte Aufbewahrung, kein externer Telemetrieabfluss. Dokumentieren Sie den Datenfluss von Quelle bis Inferenz.

Frage 5: Wie verhindern wir „POC‑Sackgassen“?
Antwort: Starten Sie mit echtem End‑to‑End‑Fluss, definieren Sie Go‑Live‑Kriterien, binden Sie Nutzer wöchentlich ein und bauen Sie früh UI und Monitoring. Vermeiden Sie Abhängigkeiten von externen Blackbox‑APIs, die später on‑prem nicht ersetzbar sind.

Schlussgedanke

Der Mittelstand gewinnt mit KI nicht durch die größte Modellgröße, sondern durch klare Problemfokussierung, souveräne Architektur und zügige Iteration mit den Menschen, die den Prozess tragen. Wenn Sie in 90 Tagen eine kleine, auditierbare Lösung on‑prem ans Laufen bringen, ist das der beste Beweis, dass KI bei Ihnen kein Hype ist – sondern ein Werkzeug unter Ihrer Kontrolle.