Kann Ihr Unternehmen GenAI in der Produktion vertrauen? Was Governance- und Evaluierungsrahmen offenbaren

Die generative KI hat bereits bewiesen, dass sie Kreativität wecken, Aufgaben automatisieren und die Entscheidungsfindung beschleunigen kann.

Aber der Übergang von der Pilotphase zur Produktion ist ein viel größerer Test.

Die Führungskräfte stellen jetzt strengere Fragen: Wie können wir die Ergebnisse von Modellen zuverlässig bewerten? Welche Rahmenbedingungen gewährleisten die Einhaltung neuer Vorschriften? Und wie können wir die Kosten unter Kontrolle halten, wenn Agenten und RAG-Systeme (retrieval-augmented generation) skaliert werden?

Die Realität ist, dass das Vertrauen in GenAI nicht allein durch das Modell entsteht. Es kommt von den Führungs- und Bewertungsstrukturen, die es umgeben.

Warum die Unternehmen stärkere Leitplanken fordern

In den letzten zwei Jahren stand die Einführung von KI in Unternehmen überwiegend im Zeichen des Experimentierens. Verschiedene Teams entwickelten kleine Pilotprojekte: Bots für den Kundenservice hier, Tools für die Zusammenfassung von Dokumenten dort. Jedes Projekt wurde hauptsächlich nach seiner Neuartigkeit oder Effizienz und nicht nach seinem Risiko beurteilt.

Diese Phase geht nun zu Ende. Sobald GenAI Kunden, Aufsichtsbehörden oder kritische Entscheidungen berührt, will die Unternehmensführung sichergehen, dass die Ergebnisse korrekt, erklärbar und sicher sind. Neue Verpflichtungen wie die EU-KI-Gesetz, zusammen mit sektoralen Leitlinien für Finanzdienstleistungen und das Gesundheitswesen verstärken diese Nachfrage.

Die Unternehmen erkennen nun, dass Governance keine Ebene ist, die man später hinzufügen kann. Sie muss vom ersten Tag an in das Design von GenAI-Plattformen eingebettet sein.

Starke Leitplanken beginnen mit den richtigen Leuten. Die Tenth Revolution Group kann Sie verbinden mit vertrauenswürdige Technologie-Talente in den Bereichen Governance, Daten und KI-Engineering, die wissen, wie man Compliance in GenAI-Systeme einbindet.

Die Rolle der RAG 2.0 bei der Vertrauensbildung

Eine der wichtigsten Entwicklungen, die eine produktionsreife GenAI ermöglichen, ist Retrieval-augmented Generation 2.0 (RAG 2.0). Frühe RAG-Ansätze verbesserten die Modellgenauigkeit, indem sie Unternehmensdaten in Eingabeaufforderungen einspeisten, aber die Ergebnisse waren uneinheitlich.

RAG 2.0 führt eine Reihe von Techniken ein, die die Zuverlässigkeit deutlich erhöhen:

• Hierarchisches Chunking um den Kontext zu erhalten und irrelevante Abrufe zu reduzieren.
• Hybride Suche die semantische und stichwortbasierte Methoden für präzisere Treffer kombiniert.
• Multi-hop Abruf zur Bearbeitung komplexer Abfragen, die eine mehrschichtige Argumentation erfordern.
• Rückkopplungsschleifen die die Qualität des Abrufs mit der Zeit verbessern.

Diese Funktionen machen RAG-Pipelines für geschäftliche Anwendungsfälle viel zuverlässiger. Ob es sich um Compliance-Anfragen im Bankwesen, juristische Recherchen im Dienstleistungsbereich oder technischen Support in der Softwarebranche handelt, RAG 2.0 liefert Antworten aus vertrauenswürdigen Quellen.

Aber selbst mit diesen Verbesserungen können die Verantwortlichen nicht von der Genauigkeit ausgehen. RAG-Pipelines müssen nach wie vor kontinuierlich ausgewertet und überwacht werden, um Drift, Verzerrungen oder Leistungseinbußen zu erkennen.

Agenten in der Produktion: Versprechen und Fallstricke

Ein weiterer Sprung nach vorne im Jahr 2025 ist der Wechsel von GenAI, die Fragen beantwortet, zu GenAI-Agenten bei der Erledigung von Aufgaben. Anstatt eine Kundenbeschwerde zusammenzufassen, kann sich ein Agent in ein CRM einloggen, Datensätze aktualisieren, Rückerstattungen ausstellen und Folge-Workflows auslösen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: Agenten sorgen für eine durchgängige Produktivität. Aber auch die Risiken steigen. Ohne Kontrollen könnte ein Agent falsche Anweisungen ausführen, Compliance-Verstöße begehen oder unnötige Kosten verursachen.

Aus diesem Grund sind Bewertungsrahmen wichtig. Die Agenten müssen nicht nur auf die Genauigkeit der Ergebnisse, sondern auch auf die Sicherheit und Angemessenheit der Maßnahmen geprüft werden. Unternehmen, denen diese Governance-Ebene fehlt, gehen unnötige Risiken mit ihrem Ruf und ihren Budgets ein.

Bewertungsrahmen, auf die sich Unternehmen stützen

Wenn Führungskräfte fragen: “Können wir GenAI in der Produktion vertrauen?”, dann hängt die Antwort davon ab, wie gut die Ergebnisse bewertet werden. Starke Rahmenwerke umfassen:

• Genauigkeits- und Konsistenzmetriken. Verfolgung von Halluzinationsraten, Faktenabgleich und Abrufrelevanz.
• Analyse der Markenausrichtung und der Tonalität. Sicherstellen, dass die erstellten Inhalte den Unternehmensstandards entsprechen.
• Erkennung von Verzerrungen. Proaktives Testen von Modellen auf diskriminierende oder nicht konforme Antworten.
• Kostenüberwachung. Messung des Tokenverbrauchs, der Inferenzlatenz und der Nutzung der Infrastruktur.
• Führen von Protokollen aus denen hervorgeht, welche Daten abgerufen wurden, wie die Eingabeaufforderungen aufgebaut waren und warum die Ausgaben erzeugt wurden.

Zusammen bilden diese Elemente die Grundlage für eine verantwortungsvolle Skalierung. Sie geben Führungskräften, Regulierungsbehörden und Kunden die Gewissheit, dass GenAI-Systeme keine Blackboxen sind, sondern transparente, kontrollierte Werkzeuge.

Bei der Bewertung geht es nicht nur um Technologie. Sie erfordert qualifizierte Fachleute in den Bereichen Datenwissenschaft, Compliance und Technik. Die Tenth Revolution Group bietet Zugang zu Fachleuten, die Folgendes können diese Rahmenwerke zu entwerfen und umzusetzen für Ihr Unternehmen.

Die Kosten unter Kontrolle halten

Neben der Genauigkeit und der Einhaltung der Vorschriften stehen die Verantwortlichen vor einer weiteren praktischen Herausforderung: Unvorhersehbarkeit der Kosten. Das Training mag teuer sein, aber die Inferenz ist der Punkt, an dem sich das Budget oft in die Höhe schraubt. Jede Agentenanforderung verbraucht Token, GPU-Zyklen und Netzwerkbandbreite. Im großen Maßstab kann eine unkontrollierte Nutzung zu einem Problem auf Vorstandsebene werden.

Unternehmen reagieren darauf mit einer FinOps-ähnlichen Governance für KI:

• Nutzungsobergrenzen und Warnmeldungen um einen unkontrollierten Token-Verbrauch zu verhindern.
• Zuordnung der Kosten um Ausgaben mit Teams, Modellen oder Produkten in Verbindung zu bringen.
• Multimodell-Routing um Abfragen mit geringem Wert an billigere Modelle zu senden und Premium-Kapazität für kritische Arbeitslasten zu erhalten.
• Dynamische Skalierung um Nachfrageschübe ohne Überversorgung zu bewältigen.

Diese Praktiken verwandeln die GenAI-Infrastruktur von einer finanziellen Belastung in eine überschaubare, strategische Investition.

Was Führungskräfte jetzt tun sollten

Für CFOs, CIOs und COOs stellt sich nicht die Frage, ob sie GenAI in die Produktion bringen sollen, sondern wie sie dies verantwortungsvoll tun können. Die Prioritäten sind klar:

1. Frühzeitige Erfassung der Governance-Anforderungen. Warten Sie nicht auf endgültige Rechtsvorschriften - behandeln Sie die KI-Governance jetzt als Teil des Risikomanagements im Unternehmen.
2. Übernahme der RAG 2.0-Pipelines. Investieren Sie in Abfragesysteme, die faktenbasierte Ergebnisse liefern und konsistent skalieren.
3. Lotsen mit Leitplanken. Beginnen Sie mit risikoarmen Arbeitsabläufen und setzen Sie Bewertungsrahmen ein, bevor Sie kritische Prozesse einbeziehen.
4. Aufbau einer KI-Kostenbeobachtungsschicht. Verbinden Sie die Ausgaben direkt mit der Arbeitsbelastung und den Ergebnissen.
5. Investieren Sie nicht nur in Werkzeuge, sondern auch in Menschen. Governance und Bewertung erfordern Talente, die sowohl die technische als auch die geschäftliche Seite von KI verstehen.

Die Unternehmen, die diese Schritte unternehmen, werden von der Experimentierphase zur Umsetzung übergehen und gleichzeitig ihren Ruf, ihre Budgets und ihre Compliance-Position schützen.

Blick nach vorn

GenAI entwickelt sich rasant, und Unternehmen haben nicht länger die Möglichkeit, sich zurückzulehnen und zuzusehen. Die Kombination aus Agenten, RAG 2.0 und Bewertungsrahmen schafft die Voraussetzungen für eine sichere Skalierung von KI. Diejenigen, die jetzt Governance und Kostendisziplin einführen, werden sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Diejenigen, die es hinauszögern, riskieren eine fragmentierte Einführung, steigende Kosten und die Aufmerksamkeit der Regulierungsbehörden, wodurch ihre KI-Programme anfällig und nicht nachhaltig werden.

Die Antwort auf die Frage “Können wir GenAI in der Produktion vertrauen?” lautet ja. Aber nur, wenn es einen Rahmen für Governance, Bewertung und Kosten gibt.