KI-Architektur für Unternehmen: Systeme, Schnittstellen und Infrastruktur planen

KI-Architektur verstehen

– Warum Architektur: Vom Tool-Wildwuchs zur Ordnung
– Bausteine: Modelle, Daten, Anwendungen und Dienste
– Die Landschaft: Wie Komponenten zusammenspielen
– Anforderungen: Was eine gute Architektur leisten muss
– Reifegrad: Wo dein Unternehmen steht

Systeme und Schnittstellen

– Integration: KI mit bestehenden Systemen verbinden
– Schnittstellen: APIs und Datenflüsse gestalten
– Anwendungen: KI-Funktionen bereitstellen
– Wiederverwendung: Gemeinsame Dienste schaffen
– Standards: Einheitlichkeit sichern

Daten und Modelle einbinden

– Datenanbindung: Quellen tragfähig einbinden
– Vektordatenbanken und RAG: Wissen verfügbar machen
– Modellzugriff: Modelle bereitstellen und steuern
– Anbieterunabhängigkeit: Flexibel bleiben
– Aktualität: Daten und Modelle pflegen

Sicherheit und Datenschutz

– Zugriffe: Berechtigungen architektonisch verankern
– Datenschutz: Sensible Daten schützen
– Sicherheit: KI-spezifische Risiken einplanen
– Datensouveränität: Wo Daten verarbeitet werden
– Compliance: Anforderungen architektonisch erfüllen

Skalierung, Kosten und Betrieb

– Skalierung: Wachsende Nutzung tragen
– Kosten: Ausgaben architektonisch steuern
– Betrieb: Stabilität und Überwachung
– Performance: Geschwindigkeit sichern
– Resilienz: Ausfälle abfangen

Governance und Aktionsplan

– Governance: KI im Unternehmen steuern
– Standards und Leitlinien: Wildwuchs vermeiden
– Rollen: Verantwortlichkeiten klären
– Entwicklung: Die Architektur weiterentwickeln
– Dein Aktionsplan: KI-Architektur tragfähig aufbauen