Skalierbare KI-Systeme für den Unternehmenseinsatz entwickeln

Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und KI-Agenten ist die Kluft zwischen vielversprechenden Experimenten und skalierbaren Lösungen für Unternehmen.

Viele Organisationen erleben derzeit eine Welle von „Vibe Coding“ und KI-gestützten Experimenten, die von engagierten Personen oder Teams initiiert werden. Die meisten dieser Bemühungen sind jedoch nicht für den unternehmensweiten Einsatz konzipiert. Die Daten- und KI-Experten von KNIME erläutern, welche Schritte notwendig sind, um einen strukturierteren Ansatz für unternehmensweite Lösungen umzusetzen.

Besonders deutlich wird die Problematik skalierbarer KI-Systeme, wenn man sie in Bezug auf Datenarbeit und Analyse betrachtet. Viele Teams nutzen dabei bereits KI-Tools für Aufgaben wie Datenbereinigung, Feature Engineering oder Dashboard-Erstellung – doch häufig sind die dazu erstellten Workflows fehleranfällig, intransparent und schwer reproduzierbar.

Das grundlegende Problem ist dabei weniger die Governance, sondern vielmehr der umfassendere Bedarf an Systemen, die Aspekte wie Zusammenarbeit, Prüfbarkeit, Erklärbarkeit, Kosten- und Leistungsmanagement sowie eine angemessene Datenzugriffskontrolle unterstützen.

Eine hilfreiche Herangehensweise hierfür ist die Betrachtung der folgenden fünf Schritte:

Standardisieren der analytischen Grundlagen

KI-Systeme verstärken die Auswirkungen jeder IT-Umgebung, in der sie eingesetzt werden. Sind Datenquellen inkonsistent, schlecht dokumentiert oder unzureichend verwaltet, automatisieren die Systeme dieses Chaos und amplifizieren es damit. Bevor KI in der Analytik skaliert wird, sollten sich Unternehmen daher auf vertrauenswürdige Datenmodelle, semantische Schichten und Kernkennzahlen einigen. Dies stellt sicher, dass die von den Systemen generierten Erkenntnisse oder Transformationen auf einer konsistenten und zuverlässigen Sicht des Geschäfts basieren und nicht auf widersprüchlichen Interpretationen.

Operationalisierung von Workflows

Viele KI-gestützte Analysen laufen heute noch in Notebooks oder mithilfe einmaliger Skripte ab. Diese Formate sind zwar für die Erkundung nützlich, aber nicht für die Wiederverwendung oder Skalierung ausgelegt. Der nächste Schritt ist die Operationalisierung dieser Workflows durch die Umwandlung in modulare, versionierte Pipelines, die geplant, getestet und wiederverwendet werden können. KI-Agenten sollten als Komponenten in diese Pipelines eingebettet und nicht als eigenständige Experimente behandelt werden, damit ihre Ergebnisse Teil eines wiederholbaren Systems und nicht nur ein einmaliges Ergebnis sind.

Agenten-Orchestrierung mit klaren Grenzen und Rollen

Wenn Unternehmen beginnen, mehrere Agenten einzusetzen – beispielsweise einen für die Datenaufbereitung, einen für die Modellierung und einen für das Reporting – ist es entscheidend, deren Interaktion zu definieren. Ohne Orchestrierung können Agenten inkonsistente oder redundante Ergebnisse liefern. Die Festlegung klarer Rollen, Übergaben und Einschränkungen ermöglicht es Agenten, effektiv in einem kontrollierten Workflow zusammenzuarbeiten. Dieser Schritt wandelt isolierte Automatisierungen in koordinierte Systeme um, die komplexere Analyseaufgaben bewältigen können.

Integration von Kontroll- und Validierungsprozessen in analytische Ergebnisse

In der Datenwissenschaft ist Vertrauen in die Korrektheit der Informationen und Quellen von höchster Bedeutung. KI-generierte Transformationen, Modelle und Erkenntnisse müssen erklärbar und überprüfbar sein. Dies erfordert die direkte Einbettung von Überwachungs- und Validierungsmechanismen in sämtliche Arbeitsabläufe. Teams müssen nachverfolgen können, wie Ergebnisse generiert werden, deren Qualität bewerten und Abweichungen oder Anomalien im Zeitverlauf erkennen. Indem sie das Verhalten von KI-Agenten transparent und messbar machen, können Unternehmen sicherstellen, dass KI-gestützte Analysen auch bei zunehmender Komplexität zuverlässig und nachvollziehbar bleiben.

Anpassung von Datenzugriff, Governance und Kostenkontrolle

Sobald KI-Agenten datensatz- und teamübergreifend eingesetzt werden, rücken Fragen zu Zugriff, Sicherheit und Kosten in den Vordergrund. Agenten müssen Datenberechtigungen beachten, die Offenlegung sensibler Informationen vermeiden und innerhalb des Budgetrahmens effizient arbeiten. Fein abgestufte Zugriffskontrollen, die Durchsetzung von Governance-Richtlinien und die Überwachung des Ressourcenverbrauchs gewährleisten eine verantwortungsvolle Skalierung KI-gestützter Analysen. Dieser letzte Schritt ermöglicht es Unternehmen, von einer kontrollierten Implementierung zu einer flächendeckenden, unternehmensweiten Nutzung überzugehen.

Zusammengenommen transformieren diese Schritte den Einsatz von KI in der Datenarbeit von einer Sammlung cleverer Abkürzungen in eine strukturierte Methodik. Ziel ist es dabei nicht nur, Analysen zu automatisieren, sondern Systeme zu schaffen, in denen KI-Systeme zuverlässig und in großem Umfang zur Entscheidungsfindung beitragen können – ohne dabei Vertrauen, Konsistenz oder Kontrolle zu opfern.

„Ohne diese Grundlagen bleibt KI auf einzelne Produktivitätssteigerungen beschränkt, anstatt einen echten Unternehmensnutzen zu erzielen“, erklärt Christian Birkhold, VP Products bei KNIME. „Die beste Herangehensweise ist daher der Übergang von isolierten Initiativen zu anwendungsfallorientierten Strategien, bei denen Teams in die Datenprozesse und Schutzmechanismen investieren, die notwendig sind, um KI wiederholbar und wirklich skalierbar zu machen.“