Wie KI-Plattform-Engineering und LLMOps GenAI standardisieren

In den letzten zwei Jahren war die Einführung von generativer KI in Unternehmen von Begeisterung, aber auch von Inkonsistenz geprägt. Verschiedene Teams innerhalb desselben Unternehmens experimentierten mit großen Sprachmodellen in isolierten Pilotprojekten, wobei jedes Team seine eigenen Abfragesysteme, Leitplanken oder Bewertungsrahmen entwickelte. Das Ergebnis war ein fragmentierter Fortschritt: einige vielversprechende Anwendungsfälle, aber wenig Standardisierung.

Dieses Muster ändert sich gerade. Eine neue Welle von KI-Plattform-Engineering in Kombination mit der Disziplin des LLMOps bringt Ordnung in die Experimente. Unternehmen erkennen, dass sie für eine sichere Skalierung von generativen KI- und agentenbasierten Anwendungen gemeinsame Plattformen, wiederverwendbare Komponenten und produktionstaugliche Betriebsverfahren benötigen.

Warum Plattformen so wichtig werden

Wenn Sie generative KI immer noch schlimmstenfalls als Proof-of-Concept und bestenfalls als Chatbot betrachten, sind Sie noch nicht so weit. Unternehmen setzen sie bereits ein:

• RAG 2.0-Systeme, die ein zuverlässiges Retrieval mit hybrider Suche und hierarchischem Chunking bieten.
  
  
• Bewertungsrahmen zur Überwachung der Genauigkeit, der Halluzinationsraten und der Markenausrichtung.
  
  
• Dashboards zur Beobachtbarkeit, die Kosten, Latenz und Modelldrift verfolgen.
  
  
• Leitplanken, die die Einhaltung der Vorschriften erzwingen und toxische oder verzerrte Ergebnisse verhindern.
  
  
• Multi-Modell-Orchestrierung, die Abfragen an das effizienteste oder spezialisierteste Modell weiterleitet.
  
  

Der Aufbau dieser Funktionen in Silos vergeudet Ressourcen und verlangsamt die Einführung. Plattform-Engineering-Teams schaffen gemeinsame Grundlagen, auf denen jede Geschäftseinheit aufbauen kann.

Die Werkzeuge sind zwar leistungsfähig, aber sie sind nur dann von Nutzen, wenn die richtigen Personen für den Aufbau und die Pflege dieser Werkzeuge zur Verfügung stehen. Die Tenth Revolution Group bringt Unternehmen mit KI-Plattform- und LLMOps-Spezialisten zusammen die fragmentierte Pilotprojekte in skalierbare, produktionsreife Systeme umwandeln können.

Lektionen von frühen Anwendern

Einige Unternehmen haben bereits damit begonnen, KI-Plattformen als Infrastruktur erster Klasse zu behandeln.

• Finanzdienstleister bauen zentrale Bewertungssysteme auf, um sicherzustellen, dass alle kundenorientierten Modelle die gleichen Standards für Compliance und Erklärbarkeit erfüllen.
  
  
• Einzelhändler investieren in die Orchestrierung mehrerer Modelle, um Abfragen mit geringem Wert an billigere Modelle weiterzuleiten und gleichzeitig Premium-Kapazität für hochwertige Arbeitslasten zu erhalten.
  
  
• Organisationen des Gesundheitswesens setzen Observability-Stacks ein, die Kosten und Latenz in Echtzeit überwachen, um die Leistung mit Budgetbeschränkungen in Einklang zu bringen.
  
  

Der gemeinsame Nenner ist die Konsistenz. Durch die Definition wiederverwendbarer Muster können Unternehmen Doppelarbeit vermeiden, die Zuverlässigkeit verbessern und die Einführung in allen Abteilungen beschleunigen.

Konsistenz auf dieser Ebene erfordert qualifizierte Teams, die sich mit Beobachtbarkeit, Compliance und Orchestrierung auskennen. Die Tenth Revolution Group bietet das bewährte Technologie-Talent die diese Praktiken verankern können und den Führungskräften die Gewissheit geben, dass die KI verantwortungsvoll skaliert wird.

Gestaltung der nächsten Welle der Unternehmens-KI

Der Trend zur Standardisierung spiegelt frühere Technologiezyklen wider. DevOps und Platform Engineering veränderten die Art und Weise, wie Software bereitgestellt wurde. MLOps brachte Strenge in die Pipelines für maschinelles Lernen. Jetzt spielen KI-Plattform-Engineering und LLMOps die gleiche Rolle für generative KI.

Das Ergebnis wird eine stabilere Grundlage für die nächste Generation von Anwendungen sein, insbesondere für agentenbasierte Workflows, d. h. autonome Systeme, die Fragen beantworten und Aufgaben über APIs, Datenbanken und Unternehmenssysteme hinweg ausführen können. Ohne gemeinsame Beobachtbarkeit, Bewertung und Leitplanken wären diese Workflows zu riskant für eine Skalierung. Mit ihnen können sie zu zuverlässigen Geschäftswerkzeugen werden.

Die Kurzfassung für Führungskräfte

Die wichtigste Erkenntnis für Unternehmensleiter ist, dass die Einführung von KI zunehmend von gemeinsamen Plattformen und nicht von isolierten Teams abhängen wird. Die Investition in KI-Plattform-Engineering bringt mehrere Vorteile mit sich:

• Geringere Kosten durch Beseitigung doppelter Infrastruktur und effiziente Nutzung mehrerer Modelle.
  
  
• Verbesserte Compliance durch Anwendung der gleichen Leitplanken und Prüfungsrahmen im gesamten Unternehmen.
  
  
• Schnellere Bereitstellung, da Teams Zugang zu vorgefertigten RAG-Pipelines, Beobachtungstools und Bewertungsrahmen erhalten.
  
  
• Zukunftsfähigkeit für agentechnische Anwendungen, die zuverlässige, standardisierte Grundlagen erfordern werden.
  
  

Unternehmen, die sich diesem Wandel stellen, werden über vereinzelte Pilotprojekte hinausgehen und KI als operative Fähigkeit etablieren. Diejenigen, die dies nicht tun, riskieren eine Fragmentierung, steigende Kosten und eine uneinheitliche Leistung.