• Architektur
  • Integrationsschnitt festgelegt (in-process / service / bus / sidecar)
  • Latenz-/Verfügbarkeitsziele in SLOs gegossen
  • Daten
  • Datenquellen katalogisiert, PII-Strategie definiert, Feature Layer versioniert
  • Modelle
  • Modell- und Prompt-Versionierung, Reproduzierbarkeit, Lizenz geprüft
  • Deployment
  • On-Prem-Pipeline, Artefakt-Signing, Rollback-Strategie
  • Observability & Governance
  • Tracing, PII-Redaktion, Policies, Audit-Logs, Drift Detection
  • Qualität
  • Goldens, Offline-Eval-Gates, Shadow-Plan, Canary-Regeln
  • Betrieb
  • Kapazitätsplanung (CPU/GPU), Kosten-/Token-Accounting, Patch-Management

10) Fazit

KI-Integration in Bestandssoftware ist ein Architektur- und Betriebsproblem, kein reines Modellierungsproblem. Wer Integrationsschnitt, Datenverträge, Observability und Governance von Anfang an mitdenkt, kann KI-Funktionalität in sicherheits- und regelkritischen Umgebungen zuverlässig und DSGVO-konform betreiben – ohne US-Cloud-Abhängigkeit. Souveränität ermöglicht Intelligenz: Erst wenn Daten, Modelle und Prozesse unter eigener Kontrolle stehen, entsteht nachhaltiger Nutzen.

FAQ

1) Müssen wir für LLM-Funktionen zwingend in die Cloud?

Nein. LLM-Serving, Embeddings und Vektorindizes lassen sich on-premise betreiben – auch in air-gapped Umgebungen. Kritisch ist die Dimensionierung (GPU/CPU), die Wahl quantisierter Modelle und ein Governance-Layer für Observability und Policies. Für sensible Daten raten wir klar von externen Cloud-Aufrufen ab.

2) Wie gehe ich mit Nichtdeterminismus von Modellen in Tests um?

Nutzen Sie deterministische Settings, wo möglich (Seeds, Temperature=0). Ergänzen Sie klassische Unit-Tests um goldene Datensätze, Offline-Evaluation, metamorphe Tests und Shadow-Deployment. Definieren Sie Metriken und Toleranzbereiche als Build-Gates und Rollback-Kriterien.

3) Ab wann lohnt sich eine Agenten-Architektur statt “nur” RAG?

Agenten lohnen sich, wenn mehrere Tools/Schritte orchestriert werden müssen (z. B. Suche → Extraktion → Buchung). Vor Produktivsetzung brauchen Sie strikte Policies, Tool-Isolation, Approval-Gates und eine Observability-Schicht, die jeden Schritt nachverfolgbar macht. Für die meisten Anwendungsfälle ist gut gebundenes RAG der robustere erste Schritt.

4) Wie verhindere ich Vendor Lock-in bei LLM-Integration?

Trennen Sie Geschäftslogik und Modellzugriff über klare Interfaces. Halten Sie Prompts, Policies und Evaluationsdaten versionskontrolliert im eigenen Repo. Nutzen Sie offene Protokolle (HTTP/gRPC), exportierbare Logs/Traces und betreiben Sie Serving/Vector-Store on-premise. Eine neutrale Observability-/Governance-Schicht schützt zusätzlich vor API-Abhängigkeiten.

5) Wie starte ich in einer legacy-lastigen Desktop-App ohne Kubernetes?

Beginnen Sie mit einem separaten Inferenzprozess (lokaler gRPC/IPC-Server) oder einer eingebetteten Runtime (ONNX Runtime/TensorRT) – je nach Latenzbedarf. Verteilen Sie Modelle als signierte Dateien mit Versionsprüfung, bauen Sie einen Shadow-Modus ein und sammeln Sie Telemetrie lokal. Erst wenn Skalierungsbedarf entsteht, lohnt sich der Schritt zu Containerisierung.

Über uns

Wir integrieren KI-Funktionen in bestehende Industriesoftware – mit Fokus auf Souveränität, On-Premise-Betrieb und langfristige Wartbarkeit. Unsere Plattform für LLM-Agenten-Observability und Governance (Alpi-M) unterstützt beim sicheren, DSGVO-konformen Betrieb generativer Funktionen in Unternehmensanwendungen. Wenn Sie vor einer konkreten Integrationsentscheidung stehen und eine technische Zweitmeinung brauchen, sprechen Sie uns an.