Von der KI-Euphorie zum stabilen Betrieb: Warum Architektur über den Erfolg von GenAI entscheidet

Die Begeisterung für generative KI ist ungebrochen. In Vorstandsetagen und IT-Abteilungen gleichermaßen wird über Large Language Models diskutiert, Pilotprojekte werden gestartet, erste Erfolge gefeiert. Doch zwischen dem erfolgreichen Proof of Concept und dem produktiven Dauerbetrieb klafft häufig eine Lücke, die viele Unternehmen unterschätzen. Die unbequeme Wahrheit lautet: Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern am fehlenden Fundament.

Wer heute GenAI-Lösungen einführt, ohne sich Gedanken über Architektur und Betriebsmodell zu machen, baut im Grunde ein Haus ohne statische Berechnung. Es mag eine Weile stehen bleiben. Aber sobald die Last zunimmt – mehr Nutzer, mehr Anwendungsfälle, höhere Erwartungen – zeigen sich die Risse. Der Weg von der KI-Euphorie zum stabilen Betrieb führt zwangsläufig über eine durchdachte Architektur.

Das unterschätzte Problem: Warum KI-Projekte im Alltag scheitern

Die Statistiken sind ernüchternd. Verschiedene Studien beziffern die Misserfolgsquote von KI-Projekten auf 70 bis 85 Prozent. Bemerkenswert dabei: Die wenigsten scheitern in der Entwicklungsphase. Die meisten Projekte zeigen vielversprechende Ergebnisse im Labor, nur um dann im Produktivbetrieb zu straucheln.

Die typischen Stolpersteine

Der Übergang vom Prototyp zum Produktivsystem offenbart regelmäßig dieselben Schwachstellen. Da wäre zunächst die Frage der Systemintegration: Wie kommuniziert die KI-Lösung mit bestehenden Anwendungen? Welche Schnittstellen existieren, welche müssen geschaffen werden? In der Pilotphase werden diese Fragen oft durch manuelle Workarounds umgangen – ein Vorgehen, das sich im Alltag rächt.

Hinzu kommt die Datenfrage. Generative KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen können. Im Testbetrieb arbeitet man typischerweise mit aufbereiteten, sauberen Datensätzen. Die Realität sieht anders aus: fragmentierte Datensilos, inkonsistente Formate, unklare Zugriffsrechte. Ohne ein durchdachtes Konzept für Datenflüsse wird jedes KI-System zum Flickenteppich.

Der menschliche Faktor

Nicht zu unterschätzen ist auch die organisatorische Dimension. Wer kümmert sich um das System, wenn es einmal läuft? In vielen Unternehmen fehlt es an klaren Zuständigkeiten. Die IT-Abteilung sieht die KI-Lösung als Fachprojekt, die Fachabteilung betrachtet sie als IT-Thema. Das Ergebnis: Niemand fühlt sich wirklich verantwortlich, Probleme werden verschleppt, das System verkommt.

Was eine skalierbare KI-Architektur ausmacht

Eine tragfähige KI-Architektur ist kein technischer Selbstzweck. Sie ist das strukturelle Rückgrat, das dafür sorgt, dass KI-Lösungen zuverlässig funktionieren, wartbar bleiben und mit den Anforderungen wachsen können. Der Schlüssel liegt dabei nicht in maximaler Komplexität, sondern in durchdachter Einfachheit.

Die Grundprinzipien

Am Anfang steht die Analyse der bestehenden Systemlandschaft. Welche Anwendungen sind im Einsatz? Wo liegen die relevanten Daten? Welche Sicherheitsanforderungen gelten? Diese Bestandsaufnahme mag unspektakulär erscheinen, ist aber unverzichtbar. Nur wer seine Ausgangslage kennt, kann eine Architektur entwickeln, die tatsächlich passt.

Darauf aufbauend gilt es, das Zielbild zu definieren. Nicht als abstraktes Wunschkonzert, sondern als pragmatische Antwort auf konkrete Fragen: Welche KI-Anwendungen sollen unterstützt werden? Wie viele Nutzer werden das System verwenden? Welche Lastspitzen sind zu erwarten? Die Architektur muss diese Anforderungen abbilden, ohne dabei überdimensioniert zu sein.

Modularität als Designprinzip

Ein wesentliches Merkmal guter KI-Architekturen ist ihre Modularität. Statt monolithischer Strukturen, in denen alles mit allem zusammenhängt, empfiehlt sich ein Aufbau aus klar abgegrenzten Komponenten. Das erleichtert nicht nur die Wartung, sondern ermöglicht auch schrittweise Erweiterungen. Neue Funktionen können hinzugefügt werden, ohne das Gesamtsystem zu gefährden.

Dieses Prinzip klingt trivial, wird in der Praxis aber häufig missachtet. Unter Zeitdruck entstehen Abhängigkeiten, die später kaum noch aufzulösen sind. Die Folge sind Systeme, bei denen jede Änderung zum Risiko wird – ein Zustand, der Innovation effektiv verhindert.

Das Betriebsmodell: Der unterschätzte Erfolgsfaktor

Während über KI-Algorithmen und Modellarchitekturen viel diskutiert wird, fristet das Thema Betriebsmodell ein Schattendasein. Dabei entscheidet sich hier, ob eine KI-Lösung langfristig Wert stiftet oder zur kostspieligen Altlast wird.

Rollen und Verantwortlichkeiten definieren

Ein Betriebsmodell beantwortet zunächst die Frage, wer was tut. Das klingt banal, ist aber alles andere als selbstverständlich. In vielen Organisationen verschwimmen die Grenzen zwischen IT-Betrieb, Fachbereich und eventuell externen Dienstleistern. Für den KI-Betrieb braucht es klare Festlegungen: Wer überwacht die Systeme? Wer reagiert auf Störungen? Wer genehmigt Änderungen? Wer treibt die Weiterentwicklung voran?

Diese Rollenklärung sollte vor dem Produktivstart erfolgen, nicht danach. Im Eifer des Gefechts, wenn das System bereits live ist und die ersten Probleme auftreten, fehlt die Zeit für grundsätzliche Überlegungen. Dann regiert das Provisorium – mit allen negativen Konsequenzen.

Monitoring und Supportprozesse

Ein laufendes KI-System muss beobachtet werden. Nicht nur hinsichtlich technischer Verfügbarkeit, sondern auch bezüglich der Ergebnisqualität. Generative KI-Systeme können schleichend an Qualität verlieren, etwa wenn sich die zugrundeliegenden Daten verändern oder wenn neue Nutzungsmuster auftreten. Ohne systematisches Monitoring bleiben solche Entwicklungen unbemerkt, bis sie zu echten Problemen werden.

Ebenso wichtig sind definierte Supportprozesse. Was passiert, wenn ein Nutzer einen Fehler meldet? Wie werden Anforderungen für Verbesserungen erfasst und priorisiert? Diese Abläufe müssen nicht kompliziert sein, aber sie müssen existieren. Andernfalls entsteht jenes Chaos, das KI-Projekte in den Augen der Nutzer diskreditiert.

Die Make-or-Buy-Entscheidung: Eigenentwicklung oder Standardlösung?

Eine zentrale strategische Frage betrifft den Grad der Eigenentwicklung. Soll die KI-Architektur maßgeschneidert werden, oder reichen angepasste Standardkomponenten? Die Antwort hängt von mehreren Faktoren ab.

Argumente für Eigenentwicklung

Für eine individuelle Lösung spricht vor allem der potenzielle Wettbewerbsvorteil. Wer einzigartige Geschäftsprozesse oder Datenbestände hat, kann diese durch maßgeschneiderte KI-Anwendungen optimal nutzen. Standardlösungen erreichen hier naturgemäß ihre Grenzen. Zudem behält man bei Eigenentwicklungen die volle Kontrolle über die technologische Entwicklung.

Argumente für Standardkomponenten

Auf der anderen Seite stehen Aufwand und Risiko. Eigenentwicklungen binden Ressourcen, erfordern spezialisiertes Know-how und bergen das Risiko technischer Sackgassen. Standardlösungen profitieren von den Erfahrungen vieler Anwender, werden kontinuierlich weiterentwickelt und sind oft schneller einsatzbereit.

Der pragmatische Mittelweg

In der Praxis bewährt sich häufig ein hybrider Ansatz: Standardkomponenten für Basisfunktionen, individuelle Entwicklung dort, wo sie echten Mehrwert bietet. Diese Strategie minimiert Risiken, ohne auf Differenzierung zu verzichten. Entscheidend ist, diese Abwägung bewusst zu treffen und nicht dem Zufall zu überlassen.

Cloud, On-Premise oder Hybrid: Die Infrastrukturfrage

Eng verbunden mit der Architekturentscheidung ist die Frage nach der Infrastruktur. Wo sollen die KI-Systeme laufen? Die Optionen reichen von vollständig cloudbasierten Lösungen über hybride Modelle bis hin zum klassischen On-Premise-Betrieb.

Cloud als Standardoption

Für viele Anwendungsfälle ist die Cloud heute die pragmatische Wahl. Sie bietet Skalierbarkeit auf Knopfdruck, reduziert den internen Administrationsaufwand und ermöglicht schnelle Starts. Gerade für den Einstieg in GenAI sind cloudbasierte Dienste oft der kürzeste Weg zum Ziel.

Grenzen der Cloud

Allerdings hat die Cloud ihre Grenzen. Bei besonders sensiblen Daten können regulatorische oder unternehmenseigene Vorgaben gegen externe Verarbeitung sprechen. Auch die Kostenfrage verdient Aufmerksamkeit: Was bei geringer Last günstig erscheint, kann bei hohem Volumen teurer werden als eine eigene Infrastruktur.

Die Bedeutung einer bewussten Entscheidung

Wichtiger als die konkrete Wahl ist die bewusste Entscheidung. Zu oft wird die Infrastrukturfrage nebenbei getroffen oder an vergangenen Präferenzen ausgerichtet. Für KI-Anwendungen mit ihren spezifischen Anforderungen an Rechenleistung und Datenzugriff verdient sie eine eigenständige Betrachtung.

Kosten transparent machen und planen

KI-Projekte haben den Ruf, finanzielle Fässer ohne Boden zu sein. Dieser Ruf ist nicht ganz unbegründet, aber auch nicht zwangsläufig. Mit einer klaren Architektur und einem durchdachten Betriebsmodell lassen sich die Kosten sehr wohl eingrenzen und planen.

Kostenarten identifizieren

Dabei hilft es, die verschiedenen Kostenarten zu unterscheiden. Da sind zunächst die einmaligen Aufwendungen für Konzeption und Implementierung. Hinzu kommen laufende Betriebskosten für Infrastruktur, Lizenzen und Personal. Schließlich fallen Kosten für Weiterentwicklung und Skalierung an. Nur wer alle drei Kategorien im Blick hat, kann realistisch planen.

Transparenz als Steuerungsinstrument

Transparenz ist dabei nicht nur Selbstzweck. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen: Lohnt sich die Erweiterung um eine zusätzliche Funktion? Ist der Nutzen einer höheren Verfügbarkeit die Mehrkosten wert? Ohne belastbare Zahlen bleiben solche Fragen Gegenstand von Bauchgefühl und Meinungskampf.

Der Weg zur Implementierung: Schritte für Entscheider

Wie gelangt man nun von der Erkenntnis zur Umsetzung? Der Weg führt über mehrere aufeinander aufbauende Schritte, die jeweils ihre eigene Bedeutung haben.

Bestandsaufnahme und Zieldefinition

Am Anfang steht die ehrliche Bestandsaufnahme: Wo stehen wir heute? Was funktioniert, was nicht? Welche Ziele verfolgen wir mit KI? Diese Fragen erfordern keine technische Tiefenexpertise, sondern strategisches Denken und die Bereitschaft, auch unbequeme Wahrheiten anzuerkennen.

Architekturkonzept entwickeln

Auf dieser Basis kann das Architekturkonzept entstehen. Es definiert die Zielstruktur, die Komponenten und ihre Zusammenhänge. Ein gutes Konzept ist dabei nicht das komplexeste, sondern das schlankste, das die Anforderungen erfüllt. Überspezifikation rächt sich später durch Wartungsaufwand und Inflexibilität.

Betriebsmodell festlegen

Parallel zur technischen Architektur wird das Betriebsmodell definiert. Wer die organisatorischen Fragen erst nach der Implementierung adressiert, verspielt die Chance auf einen reibungslosen Start. Die Erfahrung zeigt: Nachträgliche Einführung von Strukturen ist aufwendiger als deren Einplanung von Anfang an.

Iterative Umsetzung

Die Umsetzung selbst erfolgt idealerweise iterativ. Statt eines Big-Bang-Ansatzes empfiehlt sich ein schrittweises Vorgehen: klein starten, Erfahrungen sammeln, anpassen, erweitern. Diese Vorgehensweise reduziert Risiken und ermöglicht frühzeitiges Lernen.

Fazit

Die Euphorie um generative KI ist verständlich, die Technologie bietet tatsächlich bemerkenswertes Potenzial. Doch Potenzial allein schafft noch keinen Geschäftswert. Zwischen der faszinierenden Demo und dem zuverlässigen Produktivsystem liegt der mühsame, aber unverzichtbare Weg der Architektur- und Betriebsarbeit. Unternehmen, die diesen Weg ernst nehmen, schaffen die Voraussetzungen für nachhaltige KI-Nutzung. Sie vermeiden die typischen Fallen gescheiterter Projekte: mangelnde Integration, unklare Zuständigkeiten, unkontrollierte Kosten. Stattdessen etablieren sie Strukturen, die Stabilität mit Entwicklungsfähigkeit verbinden. Die Investition in Architektur und Betriebsmodell mag weniger glamourös erscheinen als die Arbeit an innovativen Anwendungsfällen. Sie ist aber die Grundlage, auf der alle weiteren Erfolge aufbauen. Oder anders formuliert: Wer bei der KI das Fundament vernachlässigt, wird beim Ausbau scheitern.