Generative KI ist nicht länger ein Laborexperiment.
Die Technologie, die auf der Grundlage vorhandener Datenmuster neue Inhalte wie Text, Bilder oder Code erstellen kann, wird nun von Unternehmen eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung in großem Umfang zu unterstützen.
Unternehmen, die früher kleine Pilotprojekte durchgeführt haben, binden jetzt KI in echte Arbeitsabläufe ein, und dieser Wandel erfordert einen Stack auf Unternehmensebene. Es geht nicht mehr nur darum, ein starkes Modell zu haben. Um GenAI nützlich, sicher und kosteneffizient zu machen, brauchen Unternehmen Orchestrierung, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentenbasierte Workflows, die in einem Framework zusammenarbeiten.
Warum Orchestrierung wichtig ist
Die Ausführung großer Sprachmodelle in der Produktion ist selten so einfach, wie wenn man die Benutzer auf eine API verweist. Unternehmen müssen mehrere Modelle für verschiedene Anwendungsfälle verwalten und manchmal Abfragen mit geringem Wert an billigere Modelle weiterleiten, während sie Premium-Kapazität für kritische Arbeitslasten reservieren. Hier kommt die Orchestrierung ins Spiel.
Orchestrierungsschichten verwalten Versionierung, Nutzungsrichtlinien und Routing-Regeln und sorgen dafür, dass Anfragen unter den richtigen Bedingungen an das richtige Modell weitergeleitet werden. Sie stellen auch die Leitplanken für den Zugriff, die Protokollierung und die Kostenverwaltung bereit. Ohne Orchestrierung wird die Modellnutzung schnell inkonsistent, teuer und schwer zu kontrollieren.
RAG als Grundlage der Genauigkeit
Selbst die besten KI-Modelle können halluzinieren, d. h. sie generieren manchmal vertrauenswürdige, aber falsche oder erfundene Informationen. Für Unternehmensteams kann dies schwerwiegende Probleme mit sich bringen, z. B. falsche Entscheidungen, Zeitverschwendung bei der Validierung von Ergebnissen und mangelndes Vertrauen in die Technologie. Aus diesem Grund hat sich RAG (Retrieval-Augmented Generation) als Standard für den Einsatz in Unternehmen durchgesetzt. RAG basiert auf verifizierten Unternehmensdaten und verbindet KI-Systeme mit kuratierten Datensätzen und Wissensdatenbanken. Dieser Ansatz hilft den Teams, konsistente, genaue Antworten zu erhalten, was sowohl das Vertrauen als auch die Effizienz im gesamten Unternehmen verbessert.
Die neueste Welle, die oft als RAG 2.0 bezeichnet wird, geht mit hybrider Suche, hierarchischem Chunking und kontinuierlichen Feedbackschleifen noch weiter. Mit diesen Techniken wird sichergestellt, dass die Modelle Ergebnisse erzeugen, die mit den tatsächlichen Unternehmensdaten übereinstimmen und nicht nur mit statistischen Mustern. Für regulierte Branchen (z. B. Finanzwesen, Gesundheitswesen und öffentlicher Dienst) ist dieser Wandel nicht optional. Genauigkeit und Rückverfolgbarkeit sind obligatorisch.
Agenten, die mehr tun als antworten
Wo Orchestrierung für Kontrolle und RAG für Genauigkeit sorgen, werden die Produktivitätsgewinne durch agentenbasierte Workflows erzielt. Agenten sind LLM-gestützte Systeme, die nicht nur reagieren, sondern auch agieren. Sie können Daten abrufen, mit APIs interagieren, Prozesse auslösen und mehrstufige Aufgaben erledigen.
Stellen Sie sich ein Finanzteam vor, in dem ein Mitarbeiter nicht nur einen Bericht zusammenfasst, sondern auch Daten aus dem ERP-System abruft, Buchungen abgleicht und einen regelkonformen Auszug erstellt. Oder einen HR-Workflow, bei dem ein Mitarbeiter Bewerbungen sichtet, Vorstellungsgespräche plant und Aktualisierungen direkt in das ATS einträgt. Dies sind keine theoretischen Pilotprojekte mehr. Unternehmen binden Agenten bereits in ihre Arbeitsabläufe ein.
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Damit die Teile zusammenpassen
Einzeln betrachtet lösen Orchestrierung, RAG und Agenten spezifische Herausforderungen. Zusammen bilden sie den GenAI-Stack für Unternehmen.
- Orchestrierung sorgt für eine kontrollierte, geregelte und kosteneffiziente Nutzung.
- RAG bietet die von Unternehmen geforderte Genauigkeit und Bodenhaftung.
- Agenten Erkenntnisse in Maßnahmen umwandeln und so den Kreislauf zwischen Daten und Umsetzung schließen.
Wenn diese Ebenen integriert sind, gelangen Unternehmen von fragmentierten Pilotprojekten zu skalierbaren, produktionsfähigen Systemen.
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Die Linse der Geschäftsführung
Für Führungskräfte ist die wichtigste Erkenntnis, dass es bei der erfolgreichen Nutzung von GenAI nicht nur darum geht, das ‘beste’ Modell zu wählen, sondern auch darum, das beste Team zu haben, das es versteht und umsetzt, damit es so bauen kann, dass die Modelle zuverlässige, konforme und kostenkontrollierte Ergebnisse liefern. Das bedeutet, dass in die Mitarbeiter und Prozesse investiert werden muss, die Orchestrierung, Abruf und Agenten zu einem konsistenten Rahmenwerk zusammenfügen können.
Hier unterschätzen viele Unternehmen die Herausforderung. Die Modelle mögen von Cloud-Anbietern stammen, aber Orchestrierungs-Frameworks, Abruf-Pipelines und agentenbasierte Workflows hängen von internem Fachwissen und vertrauenswürdigen externen Talenten ab. Ohne diese Talente riskieren Unternehmen, dass die Kosten in die Höhe schießen, die Leistung uneinheitlich ist und die Compliance gefährdet wird.
Wie geht es weiter?
Der Enterprise Stack wird nur noch komplexer werden. Die Multi-Modell-Orchestrierung wird sich ausweiten und spezialisierte Modelle für Aufgaben wie die Codegenerierung oder die juristische Recherche umfassen. RAG-Systeme werden sich mit besseren semantischen Schichten und domänenspezifischen Bewertungsrahmen weiterentwickeln. Agenten werden autonomer werden und Arbeitsabläufe übernehmen, die heute noch eine erhebliche menschliche Aufsicht erfordern.
Unternehmen, die jetzt den richtigen Stack einrichten und von den richtigen Leuten unterstützt werden, werden für diese Entwicklung bereit sein. Diejenigen, die noch warten, werden sich möglicherweise mit der Nachrüstung von Governance und Kontrolle herumschlagen müssen, nachdem die Systeme bereits vorhanden sind.
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