LLMOps in Aktion: Wie unternehmenstaugliche GenAI im Jahr 2025 wirklich aussieht

Die generative KI hat das Labor verlassen und hält Einzug in den Alltag.

Die zukunftsorientiertesten Unternehmen betrachten KI heute als geschäftskritisches System. Dieser Wandel bringt neue Erwartungen in Bezug auf Zuverlässigkeit, Governance und messbare Erträge mit sich. Im Jahr 2025 werden die Unternehmen, die die besten Ergebnisse erzielen, einen gemeinsamen Ansatz verfolgen, der auf Large Language Model Operations (LLMOps), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und einer klaren Verantwortlichkeit für die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI beruht.

Was LLMOps und RAG tatsächlich bedeuten

Da KI in allen Branchen Einzug hält, haben sich zwei technische Grundlagen als wesentlich für die Zuverlässigkeit von Unternehmen herauskristallisiert: LLMOps und RAG. Beides zu verstehen, hilft Führungskräften, klügere Investitions- und Einstellungsentscheidungen zu treffen.

LLMOps (Large Language Model Operations) bezieht sich auf eine Reihe von Prozessen und Tools, die Unternehmen bei der Verwaltung des Lebenszyklus großer Sprachmodelle helfen, wie sie in generativen KI-Systemen verwendet werden. Es lehnt sich an die Prinzipien von DevOps und MLOps an und konzentriert sich auf Versionskontrolle, Bereitstellungspipelines, Evaluierungs-Frameworks und Leistungsüberwachung. Mit LLMOps können Unternehmen:

• Sichere und konsistente Bereitstellung von KI-Modellen in verschiedenen Teams
• Nachverfolgung und Rückgängigmachung von Aktualisierungen bei Bedarf
• Messung der Modellgenauigkeit, des Klangs und der Einhaltung der Vorgaben vor und nach der Einführung
• Kostenmanagement durch Überwachung der Rechennutzung und der Inferenz-Effizienz

In der Praxis hilft LLMOps Unternehmen, KI nicht als Experiment, sondern als Kernbestandteil ihrer digitalen Infrastruktur zu betrachten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Entwurfsmuster, das große Sprachmodelle mit verifizierten Datenquellen in Echtzeit verbindet. Anstatt sich ausschließlich auf die Daten zu stützen, auf denen ein Modell trainiert wurde, rufen RAG-Systeme relevante Dokumente oder Datensätze im Moment der Abfrage ab und verwenden diese Informationen, um die Antwort des Modells zu “erweitern”. Dies bedeutet:

• Die Ausgaben beruhen auf aktuellen, genauen Informationen
• Das System kann erklären, woher die Informationen stammen
• Unternehmen können die Datenqualität kontrollieren und das Risiko halluzinierter Antworten verringern

Für Führungskräfte bedeutet RAG zuverlässigere, erklärbare und konforme KI-Ergebnisse, die mit den Erwartungen der Marke und den gesetzlichen Vorschriften übereinstimmen.

Vom Experiment zum Alltagsbetrieb

Frühe KI-Projekte waren oft in isolierten Bereichen des Unternehmens angesiedelt und erbrachten nur einen begrenzten Wert, da es ihnen an einer gemeinsamen Infrastruktur und Aufsicht fehlte. Die heutigen KI-Systeme für Unternehmen ähneln ausgereiften Softwareplattformen. Sie umfassen von Anfang an Bereitstellungspipelines, Versionskontrolle, Beobachtbarkeit und standardisierte Leitplanken.

Starke Implementierungen beruhen in der Regel auf drei Säulen:

• LLMOps für Konsistenz und Kontrolle: Prompts und Modelle werden versioniert, Bereitstellungen durchlaufen strukturierte Pipelines, und die Bewertung erfolgt sowohl vor als auch nach der Veröffentlichung.
• RAG-natives Design für Zuverlässigkeit: Die Modelle rufen aktuelle, kontextbezogene Daten aus vertrauenswürdigen Quellen ab, um fundierte Ergebnisse zu gewährleisten und Abweichungen zu verringern.
• Governance als Standardverfahren: Richtlinien, Rollen und Überwachung sorgen dafür, dass die Systeme mit den Sicherheits-, Datenschutz- und Markenanforderungen in Einklang stehen.

Führungskräfte, die diese Fähigkeiten ausbauen wollen, brauchen die richtigen Leute. Die Tenth Revolution Group hilft Organisationen Fachleute finden und einstellen mit LLMOps und Plattform-Engineering-Fachwissen, um eine sichere, wiederholbare KI-Bereitstellung zu ermöglichen. 

Wie LLMOps in der Praxis aussieht

LLMOps macht KI von experimentellen Prototypen zu zuverlässigen Unternehmenssystemen. Ausgereifte KI-Betriebsteams:

• Verfolgen Sie die Versionen von Prompts, Modellen und Datensätzen, damit Aktualisierungen nachvollziehbar und reversibel bleiben.
• Automatisierte Tests zur Bewertung von Genauigkeit, Klang, Sicherheit und Regression vor der Produktion
• Überwachen Sie Echtzeit-Metriken wie Latenz, Token-Nutzung und Fehlerraten über zentralisierte Dashboards
• Kostenmanagement mit gemeinsamem Einblick in die GPU-Auslastung und Inferenz-Effizienz

Diese Struktur verringert das Risiko und gibt den Verantwortlichen die Gewissheit, dass die KI-Systeme wie vorgesehen funktionieren.

Warum RAG-nativ zum Standard geworden ist

Retrieval-augmented Generation (RAG) verbindet KI-Modelle mit kuratierten, verifizierten Wissensquellen. Das bedeutet, dass die Antworten auf aktuellen Daten beruhen und zuverlässige und erklärbare Ergebnisse liefern. Effektive RAG-Architekturen verwenden eine hybride Suche, Chunking, das den Kontext beibehält, und Feedback-Schleifen, um die Abfragequalität im Laufe der Zeit zu verbessern.

Das Ergebnis ist eine höhere faktische Genauigkeit, eine bessere Rückverfolgbarkeit und ein größeres Vertrauen der Benutzer. Für die Verantwortlichen bedeutet dies auch, dass Compliance und Governance leichter nachzuweisen sind.

Wenn Ihr Unternehmen RAG-Pipelines oder eine KI-fähige Datenplattform aufbaut, ist es wichtig, die richtigen Talente einzustellen. Die Tenth Revolution Group hilft Unternehmen Fachleute finden und einstellen die sich mit Retrieval-Design, Indexierung und Evaluierung auskennen und sicherstellen können, dass die Modelle zuverlässige und hochwertige Ergebnisse liefern. 

Governance und Bewertung als tägliche Arbeit

In dem Maße, in dem KI in das Tagesgeschäft integriert wird, muss die Governance von der Theorie zur Praxis übergehen. Viele Unternehmen richten inzwischen interne KI-Räte ein, integrieren menschliche Überprüfungen für sensible Arbeitsabläufe und führen Prüfpfade, die dokumentieren, wie jede Ausgabe erzeugt wurde.

Die Bewertungsrahmen entwickeln sich auch über die technische Genauigkeit hinaus. Moderne KI-Programme messen neben der Modellleistung auch die Auswirkungen auf das Geschäft, die Einhaltung von Vorschriften und die Kundenerfahrung. Diese ganzheitliche Überwachung stellt sicher, dass KI ein Treiber für langfristigen Wert und nicht für kurzfristige Experimente bleibt.

Welche Prioritäten sollten Führungskräfte im Jahr 2025 setzen?

Um eine zuverlässige, verantwortungsvolle und skalierbare KI zu erreichen, sollten sich Führungskräfte auf fünf Kernprioritäten konzentrieren:

1. Bildung multidisziplinärer Teams: Bringen Sie Führungskräfte aus den Bereichen Daten, Sicherheit, Finanzen, Recht und Wirtschaft frühzeitig zusammen, um Innovation und Governance in Einklang zu bringen.
2. Setzen Sie Bewertungsstandards: Definieren Sie Erfolgskriterien, Risikoschwellen und Ausweichprozesse, bevor die Modelle in Betrieb gehen.
3. Anwendung von RAG-first-Mustern: KI-Antworten müssen auf validierten, aktuellen Wissensquellen beruhen.
4. Kontrolle der Betriebskosten: Behandeln Sie die Ausgaben für GPU und Schlussfolgerungen als wichtige Finanzkennzahlen.
5. Anstellung für LLMOps: Suchen Sie Fachleute, die sich mit Pipeline-Design, Beobachtbarkeit und KI-Governance auskennen.

Wenn diese Grundlagen vorhanden sind, können Unternehmen KI mit Zuversicht einsetzen und einen klaren ROI nachweisen.