Mit einem konkreten Arbeitsschritt beginnen
Geeignete Einstiegsfälle sind das Zusammenfassen langer Vorgänge, Klassifizieren eingehender Anfragen, Erstellen von Antwortentwürfen, Extrahieren strukturierter Daten oder Durchsuchen interner Dokumente. Der Arbeitsschritt sollte häufig genug vorkommen und ein überprüfbares Ergebnis besitzen.
Architektur: Oberfläche, Backend und Modell trennen
Eine robuste Integration ruft das Modell nicht unkontrolliert direkt aus dem Browser auf. Ein Backend verwaltet Zugangsdaten, Berechtigungen, Eingabevalidierung, Protokollierung und Kostenlimits. So lassen sich Anbieter oder Modelle später austauschen, ohne die gesamte Anwendung neu zu bauen.
Datenzugriff nach dem Minimalprinzip
Die KI sollte nur auf Informationen zugreifen, die für die konkrete Aufgabe notwendig sind. Rollen, Mandantentrennung und Freigaberegeln müssen auch dann gelten, wenn ein Sprachmodell die Suche oder Aktion ausführt.
Vom Prototyp zur Produktion
Ein Prototyp zeigt, ob der Anwendungsfall technisch möglich ist. Für den Produktivbetrieb kommen Testfälle, Fehlerbehandlung, Rate Limits, Kostenkontrolle, Monitoring, Datenschutz und menschliche Freigaben hinzu. Diese Schritte entscheiden darüber, ob eine Demo im Alltag zuverlässig funktioniert.
Make, buy oder kombinieren?
Standardsoftware ist sinnvoll, wenn der Prozess weitgehend üblich ist. Individuelle Entwicklung lohnt sich, wenn eigene Daten, besondere Abläufe oder mehrere Systeme zusammenspielen. Oft ist eine Kombination aus bestehenden APIs und einer kleinen maßgeschneiderten Integrationsschicht wirtschaftlich am besten.
Hinweis: Inhalte zu Datenschutz und EU AI Act dienen der allgemeinen Orientierung und sind keine Rechtsberatung.
