Typische KI-Anwendungen mit Integrationsbedarf

XMB betrachtet KI-Anwendungen nicht isoliert. Entscheidend sind Datenbasis, Schnittstellen, Rollenmodell, Protokollierung und Betrieb.

Dokumentenanalyse

Dokumente auswerten, strukturieren und in definierte Folgeprozesse überführen.

Knowledge Assistants

Interne Assistenten mit freigegebenen Wissensquellen, Rollenlogik und Quellenbezug.

RAG für interne Wissensnutzung

Retrieval auf internen Datenbeständen mit nachvollziehbarer Antwortgrundlage.

Textklassifikation

Eingänge, Dokumente oder Vorgänge nach definierten Kriterien vorsortieren.

Entscheidungsunterstützung

Fachliche Prüfung mit Datenkontext, Regeln und nachvollziehbaren Empfehlungen unterstützen.

Prozessautomatisierung

Wiederkehrende Schritte zwischen Systemen automatisieren und kontrolliert ausführen.

Reporting

Daten auswerten, verdichten und für Fachbereiche oder Governance-Berichte bereitstellen.

Regelbasierte Workflows

KI-Ergebnisse mit Regeln, Freigaben und bestehenden Systemabläufen verbinden.

KI als Bestandteil bestehender Architektur

Produktive KI braucht mehr als ein Modell. Sie muss an Systeme, Datenflüsse, Rollen und Betriebsprozesse angebunden werden.

API-Integration

Sichere Schnittstellen für Anwendungen, Datenquellen und KI-Services.

Microservices

Kapselung von Funktionen, Workflows und Modellaufrufen in wartbaren Services.

Fachsystem-Anbindung

Integration in bestehende Systeme statt isolierter Demonstratoren.

Datenpipelines

Aufbereitung, Klassifizierung und Bereitstellung relevanter Datenquellen.

Authentisierung und Rollenmodelle

Zugriffe nach Identität, Rolle, Systemkontext und Schutzbedarf steuern.

Protokollierung

Relevante Aufrufe, Übergaben und technische Ereignisse nachvollziehbar machen.

Betrieb und Monitoring

Verfügbarkeit, Fehler, Performance und Nutzung im Betrieb beobachten.

Backend-Logik

KI-Ergebnisse mit Regeln, Datenstatus und fachlichen Prozessen verbinden.

Interne Wissensquellen kontrolliert nutzbar machen

RAG-Anwendungen verbinden interne Wissensquellen mit kontrollierbaren KI-Modellen. Dadurch können Organisationen eigene Daten nutzbar machen, ohne die Datenkontrolle aus der Hand zu geben.

Entscheidend sind qualifizierte Quellen, Zugriffskonzepte, Retrieval-Logik, Protokollierung und eine Betriebsumgebung, die Modellaufrufe kontrollierbar macht.

Umsetzungslogik

  • Wissensquellen klassifizieren und freigeben
  • Retrieval und Antwortkontext nachvollziehbar gestalten
  • Lokale Modelle oder kontrollierte Modellzugriffe anbinden
  • Antworten, Quellen und Systemereignisse protokollieren

Sichere KI-Anwendungen müssen betreibbar sein

XMB plant KI-Integration mit Blick auf laufenden Betrieb, Wartbarkeit und technische Kontrollierbarkeit.

Zugriffskontrolle

Rollen, Berechtigungen und Systemkontexte für Daten, Funktionen und Modellzugriffe.

Datenminimierung

Nur die Daten verarbeiten, die für den jeweiligen Use Case erforderlich sind.

Monitoring

Nutzung, Fehler, Latenz, Servicezustand und relevante Betriebsereignisse beobachten.

Wartbarkeit

Klare Komponenten, dokumentierte Schnittstellen und kontrollierte Änderungen.

Klare Betriebsgrenzen

Definierte Infrastruktur, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten im Betrieb.

Nachvollziehbarkeit

Protokolle, Quellenbezug und technische Spuren für Prüfung und Fehleranalyse.

Beispiel-Workflow von Use Case bis Betrieb

Der Ablauf ist bewusst pragmatisch: erst Anforderungen und Datenbasis klären, dann Architektur definieren, umsetzen und betreibbar machen.

01

Use Case und Anforderungen klären

Ziel, Nutzer, Risiken und Erfolgskriterien konkretisieren.

02

Datenquellen und Governance prüfen

Datenlage, Schutzbedarf, Freigaben und Verantwortlichkeiten bewerten.

03

Architektur und Integrationsmodell definieren

APIs, Services, Rollenmodell, Datenflüsse und Betriebsgrenzen festlegen.

04

Anwendung entwickeln und anbinden

KI-Anwendung, Backend-Logik und Systemintegration umsetzen.

05

Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung sicherstellen

Monitoring, Wartung, Updates und kontrollierte Anpassungen etablieren.

Vom KI-Use-Case zur betreibbaren Lösung

Wir prüfen gemeinsam, wie Ihr Use Case sicher, kontrollierbar und produktiv umgesetzt werden kann.

Use Case besprechen