Was es wirklich braucht, um GenAI in Ihrem Unternehmen zu operationalisieren

Bei der generativen KI geht es nicht mehr nur um Experimente und Proofs of Concept, sondern um eine verantwortungsvolle Skalierung.

Dennoch stellen sich viele Führungskräfte immer noch die gleichen Fragen: Was macht GenAI unternehmenstauglich? Welche Tools und Praktiken verringern das Risiko? Und welche Art von Talent ist erforderlich, um das alles zusammenzubringen?

Werfen wir einen Blick auf die häufigsten Fragen, die sich Unternehmensleiter wie Sie stellen, und darauf, was die Antworten in der Praxis bedeuten.

Welche Rolle spielt das LLMOps?

LLMOps entwickelt sich zum Rückgrat von Enterprise GenAI. So wie DevOps die Softwarebereitstellung umgestaltet hat, bringt LLMOps operative Strenge in große Sprachmodelle. Es umfasst:

• Versionierung von Aufforderungen und Modellen, damit das Experimentieren nicht zu einem Chaos führt.
  
  
• Überwachung auf Latenz, Halluzinationen und Verzerrungen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig bleiben.
  
  
• Zugangskontrollen und Nutzungsbeschränkungen, um ausufernde Kosten und Sicherheitslücken zu vermeiden.
  
  
• Bereitstellungspipelines, die Umschulungen und Rollbacks automatisieren, wenn Probleme auftreten.
  
  

Das Ergebnis ist, dass sich GenAI von einem Laborprojekt zu einer berechenbaren Dienstleistung entwickelt. Ohne LLMOps wird eine Skalierung schnell riskant oder finanziell nicht tragbar.

Sie wollen mehr als nur Piloten? Die Tenth Revolution Group kann Ihnen helfen vertrauenswürdige Technologie-Talente mit dem LLMOps-Fachwissen, um GenAI sicher zu skalieren.

Wie verbessert das RAG 2.0 die Zuverlässigkeit?

Eine der größten Herausforderungen bei den ersten GenAI-Piloten war die Genauigkeit. Modelle generierten oft Antworten, die zwar überzeugend aussahen, aber nicht auf Tatsachen beruhten. Die Retrieval-augmented Generation (RAG) ging dieses Problem an, indem sie Unternehmensdaten in die Antworten einfügte, aber die RAG der ersten Generation hatte ihre Grenzen.

RAG 2.0 bietet fortschrittlichere Techniken, darunter hierarchisches Chunking, hybride Suche und Multi-Hop-Retrieval. Diese Verbesserungen reduzieren das Rauschen und helfen der KI, die richtigen Informationen mit größerer Präzision zu finden. Für Unternehmen bedeutet dies, dass GenAI für Anwendungsfälle geeignet ist, bei denen Zuverlässigkeit nicht verhandelbar ist, wie z. B. bei Compliance-Anfragen, im Kundenservice oder bei juristischen Recherchen.

Benötigen Sie Dateningenieure, die RAG-fähige Pipelines liefern können? Die Tenth Revolution Group bringt Sie mit zuverlässigen Technologie-Talenten zusammen, um die Abfrage in Unternehmen genau und konform zu gestalten.

Was sind agenturgestützte Arbeitsabläufe und warum sind sie wichtig?

Agentische Workflows bringen GenAI noch einen Schritt weiter. Anstatt einfach nur Antworten zu geben, können KI-Systeme nun im Namen der Benutzer handeln, indem sie mit APIs und Geschäftssystemen integriert werden. Stellen Sie sich vor:

• Kundendienstmitarbeiter, die nicht nur antworten, sondern auch Erstattungen vornehmen oder Tickets umbuchen.
  
  
• Finanzassistenten, die automatisch Marktdaten abrufen, Analysen durchführen und Berichte erstellen.
  
  
• HR-Kopiloten, die Bewerbungen prüfen, Zeugnisse abgleichen und Vorstellungsgespräche ansetzen.
  
  

Diese Arbeitsabläufe verlagern KI in den operativen Kern des Unternehmens und führen zu spürbaren Produktivitätsgewinnen. Aber sie werfen auch neue Fragen zu Governance, Aufsicht und Verantwortlichkeit auf. Agentische KI kann transformativ sein, aber nur, wenn sie mit klaren Leitplanken eingesetzt wird.

Welche Prioritäten sollten Führungskräfte im Jahr 2026 setzen?

Für Führungskräfte ist es vorrangig, GenAI als strategische Fähigkeit zu behandeln und nicht als eine Reihe von Experimenten. Das bedeutet:

• Einbindung von LLMOps in Ihre KI-Teams zur Gewährleistung von Kostenkontrolle, Beobachtbarkeit und Governance.
  
  
• Investitionen in RAG 2.0-Pipelines, damit Modelle zuverlässigen Zugang zu Unternehmenswissen haben.
  
  
• Erprobung agentengestützter Arbeitsabläufe in Bereichen mit geringem Risiko, bevor sie auf unternehmenskritische Bereiche ausgeweitet werden.
  
  
• Verankerung von Compliance und Überwachung vom ersten Tag an, um Vertrauen bei Regulierungsbehörden und Kunden aufzubauen.