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KI ist beeindruckend. Ein Prompt – und schon kommt etwas heraus, das erstaunlich gut klingt. Deshalb sind KI-Piloten meist schnell gebaut – und manchmal auch schnell intern verkauft. Aber die entscheidende Frage ist: Würdest du diese Antwort auch veröffentlichen, in einem Prozess verwenden oder an Kunden weitergeben? In der Produktion gelten andere Regeln als in einer Demo. Dort ist „ungefähr richtig“ oft einfach: falsch.
Das Problem: KI wirkt klug, ist aber (noch) kein System
Die meisten Teams scheitern nicht am „Modell“, sondern an allem drum herum. Typische Bruchstellen:
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Halluzinationen (selbstbewusst falsch)
Die Antwort klingt plausibel, ist aber nicht auf eine Quelle oder Policy zurückzuführen. -
Keine Source of Truth
KI kennt Allgemeinwissen – aber deine Organisation hat maßgebliche Dokumente, Regeln, Ausnahmen und Definitionen. -
Unsichtbare Kontextfehler
Ein falsch gefundener Absatz oder ein fehlendes Detail kippt die Antwort, während der Nutzer nur den Text sieht. -
Datenschutz & Vertraulichkeit
„Mal eben ein Dokument zusammenfassen“ kann plötzlich bedeuten: personenbezogene Daten, Vertragsinhalte oder interne Strategie am falschen Ort. -
Kosten und Latenz
Was in der Demo 2 Sekunden dauert, wird in der Produktion unvorhersehbar: lange Kontexte, mehrere Tool-Calls, Lastspitzen.
Kurz gesagt: Ein einzelner KI-Pilot ist oft nur ein Antwortgenerator.
Organisationen brauchen jedoch eine Entscheidungs- und Veröffentlichungs-Kette.
Die Lösung: KI als Kette mit Leitplanken (und Nachweis)
Sobald KI Teil deines operativen Betriebs wird, willst du drei Dinge garantieren können:
- Nachvollziehbarkeit: Woher kommt diese Aussage?
- Zuverlässigkeit: Wie oft ist das falsch – und wann?
- Beherrschbarkeit: Wer darf was – und was passiert bei Unsicherheit oder Zwischenfällen?
Das erreichst du nicht mit „einem besseren Prompt“, sondern mit Architektur.
1) Mit einer expliziten Quellen-Schicht arbeiten (RAG – aber erwachsen)
KI darf generieren – aber nicht aus dem Nichts.
- Interne Quellen als primäre Wahrheit nutzen (Dokumente, Policies, Wissensbasis)
- Quellen im Output zeigen (Citations / Verweise)
- Erzwingen: keine Quelle = keine Behauptung
2) Validierung als festen Schritt in den Workflow einbauen
Alles, was prüfbar ist, wird geprüft:
- Schemas / Constraints / Business Rules
- Plausibilitätschecks für Datum, Beträge, Namen, Versionen, Identifikatoren
- „Bei Zweifel“: blockieren, Rückfrage stellen oder Human-in-the-Loop
3) Qualität mit einem festen Testset messen (AI Quality Gate)
Was du nicht misst, kannst du nicht verbessern:
- eine kleine, realistische Golden Set aus Fragen/Cases
- Scores für Groundedness/Quellenabdeckung, Konsistenz, Fehlertypen
- Regressionstest bei jeder Änderung (Prompt, Daten, Modell)
4) Logging, Audit Trail und Rollenrechte
In der Produktion willst du später rekonstruieren können:
- wer was gefragt hat
- welche Quellen abgerufen wurden
- welche Schritte ausgeführt wurden
- welche Antwort gegeben wurde (und warum das überhaupt erlaubt war)
Dann ist KI keine Black Box, sondern ein Teil deiner Kette.
Wo das besonders wertvoll ist
KI als Kette ist spannend, sobald „ungefähr richtig“ nicht reicht, zum Beispiel bei:
- internen Knowledge-Search-Lösungen mit Rollenrechten und sensiblen Inhalten
- Document Intelligence, die belegbar sein muss (mit Quellen)
- Assistenzfunktionen in Prozessen mit Reputations-, Geld- oder Compliance-Risiko
Was ich anbiete
Ich helfe Teams nicht nur dabei, KI „zum Laufen zu bringen“, sondern produktionstauglich zu machen:
- AI Readiness Scan: Reference Architecture + Risiken + Evaluationsplan + Roadmap
- Pilot mit Qualitätsgrenzen: kleiner Scope, messbar, ausbaubar
- Productionize: Logging, Security, Governance, Kosten/Latenz und Betrieb
Möchtest du über einen KI-Use-Case sprechen oder wissen, was nötig ist, um das sicher in Produktion zu bringen? Nimm Kontakt auf – dann schauen wir gemeinsam, wo du am schnellsten Nutzen erzielst.
