Frage: Wir haben bereits ein Data Warehouse. Reicht das für KI?
Antwort: Für Reporting oft ja, für ML/LLM selten. Sie benötigen ACID-fähige, dateibasierte Speicherung (Parquet) mit Time-Travel, Feature-Serving mit niedriger Latenz, große Binärartefakte (Bilder, Dokumente) und Versionierbarkeit. Ein Lakehouse ergänzt ein DWH, ersetzt es nicht zwangsläufig.
Frage: Ist RAG nur ein Workaround, bis wir feintrainieren?
Antwort: Nein. RAG adressiert Aktualität und Quellenbindung – beides bekommen Sie mit reinem Fine-Tuning nicht. Fine-Tuning stabilisiert Stil/Struktur. In vielen regulierten Szenarien ist RAG die Primärstrategie, Fine-Tuning optional.
Frage: Wie verhindere ich Vendor-Lock-in im LLM-Stack?
Antwort: Standardisieren Sie Schnittstellen: S3-kompatibler Storage, offene Inferenzserver (vLLM/TGI), Vektor-DBs mit portablen Indizes oder Exportpfaden, Prompt-/Tool-Konfiguration als deklarative Artefakte in Git, keine proprietären „All-in-one“-Formate ohne Export. Planen Sie Migrationspfade im Vorfeld.
Frage: Was ist der schnellste Weg, den Sprung vom POC zu schaffen?
Antwort: Bauen Sie eine dünne vertikale Scheibe mit allen Nicht-Funktionsanforderungen von Anfang an: Data Contracts, Security, Observability, Reproduzierbarkeit. Kein Demo-Code. Ein End-to-End-Pfad, der skaliert, ist wertvoller als drei funkelnde Experimente.
Frage: On-prem ist teuer – lohnt das gegenüber Cloud-APIs?
Antwort: Rechnen Sie total cost of ownership gegen Risiko und laufende Kosten pro Entscheidung. Bei konstantem, planbarem Throughput, sensiblen Daten und harten Latenz-/Souveränitätsanforderungen ist on-prem oft günstiger und kontrollierbarer. Bei sporadischem Bedarf und unkritischen Daten kann eine Cloud-Option sinnvoll sein. Die Architektur sollte beides ermöglichen, ohne Ihre Datenhoheit zu kompromittieren.
Wenn Sie an einem Punkt sind, an dem POCs funktionieren, aber die Produktion nicht, ist das kein Hinweis auf „mehr KI“, sondern auf „mehr Engineering“. Beginnen Sie bei den Daten, legen Sie Ownership und Qualität fest, bauen Sie eine souveräne Plattform – dann erst wird KI zu einem verlässlichen Werkzeug anstatt zu einer teuren Wette.