KI-Architektur-Workshop

KI-Architektur-Workshop

Tagesworkshop mit Ihrem Team zur konkreten KI-Architektur für ein Vorhaben: Tools, Datenfluss, Verantwortungen, Risiken. Remote oder vor Ort, max. 8 Teilnehmer.

Artikel-Nr.: 010.004.001.01.01

4.900,00 €

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Beschreibung

Sie wissen, was Sie mit KI tun wollen, aber nicht, wie die Architektur am Ende konkret aussieht. Welche Modelle, welche Tools, welche Datenflüsse, welche Schnittstellen? Wer ist verantwortlich, wer wartet, wer trainiert? Wo sind Risiken, wo Single-Points-of-Failure? Der KI-Architektur-Workshop liefert in einem strukturierten Tag die Antworten.

Ablauf (8 Stunden, vor Ort oder remote):

  1. Block 1 (90 Min): Use-Case und Erfolgsmessung
  2. Block 2 (90 Min): Datenlage und Datenfluss
  3. Block 3 (90 Min): Tool- und Modell-Auswahl (LLM, RAG, Agent-Frameworks, Self-Hosting vs. Cloud)
  4. Block 4 (90 Min): Architektur-Skizze auf Whiteboard/Miro
  5. Block 5 (60 Min): Risiken, EU-AI-Act, Mitbestimmung, Betriebsrat
  6. Block 6 (30 Min): Roadmap der ersten 12 Wochen mit Verantwortungen

Sie bekommen am Ende des Tages:

  • Saubere Architektur-Skizze als Mermaid-Diagramm und PDF
  • Tool-Liste mit Begründung, Lizenzkosten, Self-Hosting-Aufwand
  • Datenfluss-Diagramm inkl. DSGVO-Bewertung
  • 12-Wochen-Roadmap mit Sprint-Zuschnitt
  • Workshop-Mitschrift, Whiteboard-Foto, alle Entscheidungen dokumentiert

Der Workshop ist die Brücke zwischen „Wir wollen das machen“ und „Wir setzen das jetzt um“. Ideal vor einem KI-Automatisierungs-Projekt oder einer eigenen Inhouse-Umsetzung.

Buchen Sie den KI-Architektur-Workshop hier. Wir stimmen Termin und Teilnehmerkreis mit Ihnen ab.

FAQ

Häufige Fragen

Viele Themen haben wir über die Jahre bearbeiten und viele Fragen konnten wir beantworten. Hier finden Sie viele Informationen.

  • Die Kosten hängen davon ab, wie viele Systeme umziehen, wie sauber Ihre Daten heute strukturiert sind und wie tief Sie in bestehenden Verträgen stecken. Ein einzelnes System auf einen offenen, selbst betriebenen Stack zu heben bleibt überschaubar; ein gewachsener Verbund aus Fachanwendungen, Schnittstellen und Altdaten ist der aufwendigere Fall.

    Gegenzurechnen sind die Kosten der Abhängigkeit: steigende Lizenzgebühren, Entgelte für den Datenabfluss und der Aufwand, den ein später erzwungener Wechsel verursacht. Belastbar wird die Rechnung erst nach einer Standortbestimmung. Den Rahmen für ein konkretes Vorhaben klärt der KI-Architektur-Workshop.

  • Ja. Souveränität ist keine Alles-oder-nichts-Entscheidung, sondern eine Frage davon, welche Daten welches System überhaupt sehen darf.

    Ein üblicher Weg: Sie behalten die gewohnte Office-Umgebung für alltägliche Dokumente und holen die sensiblen Bereiche zurück ins Haus, also Kundendaten, Kalkulationen, Personalakten, Firmenwissen und die KI-Verarbeitung. Parallel senken Sie das Wechselrisiko, indem Sie Daten in offenen Formaten exportierbar halten und Vertragslaufzeiten kurz halten. Damit sinkt die Abhängigkeit spürbar, während Ihre Mitarbeiter in ihrer vertrauten Arbeitsumgebung bleiben. Wie das für KI-Anwendungen aussieht, zeigt unser Beitrag zu selbst gehosteten KI-Agenten.

  • Ein KI-Architektur-Workshop ist sinnvoll, wenn der Anwendungsfall feststeht, aber die technische Umsetzung noch offen ist. Also dann, wenn Sie wissen, was KI leisten soll, aber nicht, mit welchen Modellen, Werkzeugen und Datenflüssen Sie es sauber und wartbar aufbauen.

    Ist dagegen noch unklar, ob und wo sich KI überhaupt lohnt, steht ein KI-Audit davor. Der Workshop setzt auf einem klaren Ziel auf und macht daraus einen umsetzbaren Bauplan.

  • Das KI-Audit beantwortet die Frage, ob und wo sich KI im Unternehmen lohnt. Es bewertet Anwendungsfälle und priorisiert sie in einer Roadmap. Es steht am Anfang, wenn die Richtung noch offen ist.

    Der KI-Architektur-Workshop beantwortet die Frage, wie ein feststehender Anwendungsfall technisch umgesetzt wird: mit Modellen, Tools, Datenflüssen und Verantwortlichkeiten. Kurz: Das Audit klärt das Ob, der Workshop das Wie.

  • Ein KI-Architektur-Workshop ist ein strukturierter Termin, in dem die konkrete technische Umsetzung eines KI-Vorhabens geplant wird: Welche Modelle und Tools kommen zum Einsatz, wie fließen die Daten, welche Schnittstellen und Verantwortlichkeiten braucht es? Am Ende steht eine belastbare Architektur statt einer vagen Idee.

    Er schließt die Lücke zwischen ‚Wir wollen KI einsetzen‘ und ‚Wir setzen es jetzt um‘. Typische Ergebnisse sind eine Architektur-Skizze, eine begründete Tool-Auswahl und ein Fahrplan für die Umsetzung.

  • Nein. Souveränität entsteht schrittweise, System für System, und beginnt dort, wo die Abhängigkeit am teuersten oder am riskantesten ist.

    Am Anfang steht eine Standortbestimmung: Welche Daten liegen heute wo, welche Verträge binden Sie an einen Anbieter, welche Systeme sind für das Kerngeschäft kritisch? Daraus ergibt sich eine Reihenfolge nach Wirkung und Aufwand. Häufig lohnt der Einstieg bei Dateiablage, Automatisierung und KI, weil dort besonders viele sensible Daten anfallen und der Wechsel technisch überschaubar bleibt. Gewachsene Fachanwendungen bleiben zunächst oft, wo sie sind. Entscheidend ist, dass jeder Schritt für sich funktioniert und das Tagesgeschäft weiterläuft.

  • Industrial AI ist künstliche Intelligenz, die in der Produktion arbeitet: an Maschinen, Anlagen und Prozessen statt in Bþroanwendungen. Sie wertet Sensor-, Maschinen- und Qualitätsdaten aus und greift dort ein, wo Takt, Ausschuss und Stillstand über die Marge entscheiden.

    Der Unterschied zu einem Assistenten im Büro liegt in den Anforderungen: Die Auswertung muss im Takt der Anlage laufen, jede Entscheidung nachvollziehbar dokumentiert sein, und der Betrieb muss auch ohne Internetverbindung weiterlaufen. Deshalb rechnen die Modelle meist auf Hardware direkt an der Anlage (Edge) oder auf einem Server im Haus. Am weitesten verbreitet sind drei Anwendungen: vorausschauende Wartung, optische Qualitätsprüfung und die Regelung von Prozessparametern. Wie ein solches Vorhaben abläuft, steht auf unserer Seite zu Industrial AI.

  • Ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) verbindet eine Suchmaschine mit einem Sprachmodell: Es sucht zuerst die relevanten Passagen in den eigenen Dokumenten und formuliert daraus eine belegte Antwort. Das Sprachmodell antwortet also nicht aus seinem Trainingswissen, sondern aus Ihren Unterlagen. Jede Aussage lässt sich auf das Originaldokument zurückführen.

    Damit sinkt das Risiko erfundener Antworten deutlich. RAG-Systeme lassen sich auf eigener Infrastruktur betreiben, sodass keine Unternehmensdaten an externe Anbieter fließen. Im KI-Wissensmanagement ist RAG der technische Kern.

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