{"id":31418,"date":"2025-10-08T13:40:31","date_gmt":"2025-10-08T13:40:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tenthrevolution.com\/?p=30650"},"modified":"2025-10-08T13:40:31","modified_gmt":"2025-10-08T13:40:31","slug":"unternehmen-genai-stapel-orchestrierung-rag-agenten-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.tenthrevolution.com\/de\/data-ai\/enterprise-genai-stack-orchestration-rag-agents-2\/","title":{"rendered":"Aufbau des richtigen KI-Teams: Wie F\u00fchrungskr\u00e4fte die GenAI-Strategie in messbare gesch\u00e4ftliche Auswirkungen umsetzen k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"
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Generative KI ist nicht l\u00e4nger ein Laborexperiment.<\/b>\u00a0<\/span><\/p>

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 gro\u00dfem Umfang zu unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>

Unternehmen, die fr\u00fcher kleine Pilotprojekte durchgef\u00fchrt haben, binden jetzt KI in echte Arbeitsabl\u00e4ufe ein, und dieser Wandel erfordert einen Stack auf Unternehmensebene. Es geht nicht mehr nur darum, ein starkes Modell zu haben. Um GenAI n\u00fctzlich, sicher und kosteneffizient zu machen, brauchen Unternehmen Orchestrierung, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und agentenbasierte Workflows, die in einem Framework zusammenarbeiten.<\/span><\/p>

Warum Orchestrierung wichtig ist<\/b><\/h3>

Die Ausf\u00fchrung gro\u00dfer Sprachmodelle in der Produktion ist selten so einfach, wie wenn man die Benutzer auf eine API verweist. Unternehmen m\u00fcssen mehrere Modelle f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle verwalten und manchmal Abfragen mit geringem Wert an billigere Modelle weiterleiten, w\u00e4hrend sie Premium-Kapazit\u00e4t f\u00fcr kritische Arbeitslasten reservieren. Hier kommt die Orchestrierung ins Spiel.<\/span><\/p>

Orchestrierungsschichten verwalten Versionierung, Nutzungsrichtlinien und Routing-Regeln und sorgen daf\u00fcr, dass Anfragen unter den richtigen Bedingungen an das richtige Modell weitergeleitet werden. Sie stellen auch die Leitplanken f\u00fcr den Zugriff, die Protokollierung und die Kostenverwaltung bereit. Ohne Orchestrierung wird die Modellnutzung schnell inkonsistent, teuer und schwer zu kontrollieren.<\/span><\/p>

RAG als Grundlage der Genauigkeit<\/b><\/h3>

Selbst die besten KI-Modelle k\u00f6nnen halluzinieren, d. h. sie generieren manchmal vertrauensw\u00fcrdige, aber falsche oder erfundene Informationen. F\u00fcr 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 f\u00fcr den Einsatz in Unternehmen durchgesetzt. RAG basiert auf verifizierten Unternehmensdaten und verbindet KI-Systeme mit kuratierten Datens\u00e4tzen und Wissensdatenbanken. Dieser Ansatz hilft den Teams, konsistente, genaue Antworten zu erhalten, was sowohl das Vertrauen als auch die Effizienz im gesamten Unternehmen verbessert.<\/span><\/p>

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 tats\u00e4chlichen Unternehmensdaten \u00fcbereinstimmen und nicht nur mit statistischen Mustern. F\u00fcr regulierte Branchen (z. B. Finanzwesen, Gesundheitswesen und \u00f6ffentlicher Dienst) ist dieser Wandel nicht optional. Genauigkeit und R\u00fcckverfolgbarkeit sind obligatorisch.<\/span><\/p>

Agenten, die mehr tun als antworten<\/b><\/h3>

Wo Orchestrierung f\u00fcr Kontrolle und RAG f\u00fcr Genauigkeit sorgen, werden die Produktivit\u00e4tsgewinne durch agentenbasierte Workflows erzielt. Agenten sind LLM-gest\u00fctzte Systeme, die nicht nur reagieren, sondern auch agieren. Sie k\u00f6nnen Daten abrufen, mit APIs interagieren, Prozesse ausl\u00f6sen und mehrstufige Aufgaben erledigen.<\/span><\/p>

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, Vorstellungsgespr\u00e4che plant und Aktualisierungen direkt in das ATS eintr\u00e4gt. Dies sind keine theoretischen Pilotprojekte mehr. Unternehmen binden Agenten bereits in ihre Arbeitsabl\u00e4ufe ein.<\/span><\/p>

Ben\u00f6tigen Sie Hilfe bei der Suche nach Fachleuten, die Retrieval-Pipelines entwerfen und verwalten k\u00f6nnen? Die Tenth Revolution Group kann Sie verbinden mit vertrauensw\u00fcrdige Dateningenieure<\/a> die das Grundger\u00fcst f\u00fcr zuverl\u00e4ssige GenAI-Systeme bilden.<\/span><\/p>

Damit die Teile zusammenpassen<\/b><\/h3>

Einzeln betrachtet l\u00f6sen Orchestrierung, RAG und Agenten spezifische Herausforderungen. Zusammen bilden sie den GenAI-Stack f\u00fcr Unternehmen.<\/span><\/p>