Architektur
AI-Plattformen
Das Betriebssystem für AI-Wertschöpfung – mit klaren Leitplanken für Qualität, Sicherheit und Skalierbarkeit.
Von der AI-Idee zur produktiven Wertschöpfung
Stellen Sie sich vor, in Ihrem Unternehmen laufen bereits dutzende AI-Anwendungen. Gebaut von mehreren Dienstleistern, teils als fertige Cloud-Services aus Fachbereichen, teils als Einzellösungen. Und dann kommen die Fragen, die niemand sauber beantworten kann:
- Wer hat das gebaut?
- Woher kommen die Daten?
- Gibt es Dokumentation?
- Wer betreibt das?
- Ist der Datenschutz geklärt?
- Wer nutzt es wirklich?
Genau das ist aktuell Alltag in Unternehmen – und er ist riskant: Nicht, weil KI „nicht funktioniert“, sondern weil Datenhaushalt, Tool-Landschaft und Betriebsmodell oft nicht mitgewachsen sind. Viele Unternehmen starten mit einem einzelnen Use Case und scheitern später an Skalierung, Betrieb, Sicherheit oder fehlenden Standards.
Parallel zeigen Marktanalysen, dass Investitionen stark in Dateninfrastruktur & -integration fließen und weniger in „fancy“ Einzel-Use-Cases – ein klares Signal, dass Unternehmen jetzt das Fundament stabilisieren. Eine AI-Plattform ist dieses Fundament: Eine tragfähige „Bodenplatte“, auf der Sie heute Chatbots, RAG-Lösungen oder Predictive-Modelle bauen – und morgen ganz neue AI-Features, die heute noch Zukunftsmusik sind.
Mit dem Boom der Generativen KI (z. B. ChatGPT & Co.) steigen auch die Erwartungen an schnelle Ergebnisse – und damit einhergehend die Anforderungen an Governance, Compliance und Security, damit KI zuverlässig und verantwortungsvoll im Unternehmen skaliert.
Als Ihr Beratungspartner denken und realisieren wir Strategie, Architektur, Umsetzung und Betrieb aus einer Hand. Wir begleiten Sie entlang des gesamten Veränderungsprozesses – von der Vision bis zur wirksamen Nutzung im Alltag.
Unser Ziel ist es, Unternehmen zu befähigen, Data & AI nicht nur technisch zu implementieren, sondern nachhaltig wirksam zu machen, als Data Driven Company.
Darum ist ein Data Catalog so wichtig!
- Welche Daten gibt es im Unternehmen?
- Wo sind diese Daten gespeichert?
- Wie sind sie definiert und wofür können sie genutzt werden?
- Wer ist für die Pflege und Qualität verantwortlich?
- Wer darf auf die Daten zugreifen – und unter welchen Bedingungen?
Hier wird ein Video eines externen Anbieters eingebunden. Um es anzusehen, stimme bitte in den Cookie-Einstellungen der Kategorie Funktionalität zu.
Vorteile für Ihr Unternehmen
Tansparenz statt Tool-Zoo
Einheitliche Standards, zentraler Überblick über Anwendungen, Datenquellen, Verträge, Nutzung und Verantwortlichkeiten.
Sicherheit & Compliance by Design
Zugriffskonzepte, Logging, Dokumentation, Guardrails und Freigabeprozesse als Plattform-Standard – wichtig auch mit Blick auf den EU AI Act.
Skalierung ohne Kostenexplosion
Bessere Ergebnisse bei GenAI durch RAG
Für „Chat mit eigenen Daten“ ist RAG (Retrieval-Augmented Generation) ein zentraler Baustein: Wissensquellen anbinden, Quellenbezug erhöhen, Halluzinationen reduzieren.
Stabiler produktiver Betrieb
Mit MLOps/LLMOps werden Modelle und LLM-Anwendungen testbar, deploybar, überwachbar und kontinuierlich verbesserbar.
Starten Sie immer beim Use Case und dem Problemverständnis, prüfen Sie dann die Datenverfügbarkeit und bauen Sie die Architektur bei Bedarf „Bottom-up“ auf.
Wolfgang DödlingerSenior Consultant
QUNIS
Eine AI-Plattform braucht folgende Komponenten
Data Management Layer
Wo kommen die Daten her? Wie integrieren wir mit bestehenden Architekturen Data Lakehouse oder Data Warehouse? Gibt es eine Data Backbone-Strategie für die Integration in die Applikationswelt? Wie ist die Strategie bei Event-Daten aus den Prozessen?
Model Training & Development
Wo machen wir das Modelltraining? Welche Frameworks sind erlaubt? Wie stellen wir Qualität sicher? Wem gehört das IP?
Model Serving & Deployment
Wie deployen wir Modelle nach draußen? Wie stellen wir sicher, dass andere Systeme auf trainierte Modelle zugreifen können?
Frontend & Visualization
Wie präsentieren wir Ergebnisse? Welche User Interfaces sind erlaubt?
Security & Compliance
Welche Security-Standards fordern wir? Wie gehen wir mit EU AI Act um? Wie verifizieren wir eingesetzte Algorithmik?
Governance & Monitoring
Wer darf auf die Plattform? Wie weit darf jemand gehen? Wie überwachen wir die Nutzung?
Operations & Support
Wer betreibt was? Welche Skills brauchen wir wo?
Technische & infrastrukturelle Anforderungen
Skalierbarkeit & Modularität
Rechenleistung und Speicher müssen flexibel an schwankende Anforderungen anpassbar sein.
Modularer Aufbau der Architektur, sodass einzelne Komponenten unabhängig voneinander skaliert werden können.
Bestehende Bausteine können für neue Anwendungsfälle oft aus klassischen Analytics-Plattformen übernommen werden.
Differenzierte Speicher- & Rechenkomponenten
Infrastrukturell müssen moderne Architekturen über spezielle Schichten verfügen:
Compute-Ebene: Processing, Modelltraining, Inferenz, Embedding und Indexing.
Storage-Ebene: Data Storage, Vector-Store und Model Store
Serving & Frontend: Serving Layer, um die KI-Ergebnisse an User oder operative auszuspielen (oft mit Loadbalancer).
Automatisierung & Orchestrierung
Um Fehler zu vermeiden und Redundanzen abzubauen, ist ein hoher Grad an Automatisierung erforderlich (continuous integration/development).
MLOps: DEvOps-Prinzipien werden auf Machine Learning angewandt, um MOdelle nachzutrainineren oder Updates zu fahren.
Orchestrierung: Einsatz von Tools wie bspw. Airflow, um komplexe Datenflüsse und Pipelines automatisch zu steuern.
Sicherheit, Governance & Tool-Agnostik
Security und Compliance sind essenziell, um sensible Daten zu schützen und ethische Richtlinien einzuhalten.
Außerdem sollte die Ihre Architektur nicht an spezifische Anbieter gebunden sein, damit bei Bedarf verschiedene Werkzeuge (Azure, OpenAI, Databricks ...) integriert werden können.
Strategisches Vorgehen (Use-Case-Fokus)
Bottom-up-Entwicklung der Architektur, ausgehend von einem klaren Use Case: Erst das Problem verstehen und die Datenverfügbarkeit prüfen, ehe Sie eine Infrastruktur aufbauen.
Erfolgreiche QUNIS Projekte
Plusnet: Innovative Analytics mit Microsoft Fabric
Plusnet schafft durch datengetriebenes Lakehouse eine innovative Datenkultur und steigert die Prozess-Effizienz um 80 Prozent mit Microsoft Fabric.
Jordan: Zentrales Datenmanagement für mehr Erkenntnisse in der Konzernsteuerung
Effizientes Datenmanagement bei W. & L. Jordan: QUNIS unterstützt das Unternehmen durch Workshops zur Datenstrategie.
10 Tipps für einen erfolgreichen Data Catalog
- Tipps für die Vorbereitung
- Tipps für Tool-Auswahl und erste Pilotprojekte
- Tipps für Implementierung und Change Management
Häufige Fragen zu AI-Plattformen
Welche AI-Plattform ist die richtige - Microsoft, Google, AWS, Open Source?
Die „beste“ Plattform gibt es nicht – die richtige hängt von Datenlandschaft, Security-Vorgaben, Skills, Kostenmodell und Use-Case-Typen ab (klassisches ML vs. GenAI). Wir entwickeln ein neutrales Zielbild und wählen dann die passende Toolchain.
Brauchen wir wirklich MLOps - wir haben doch Data Scientists?
Data Science baut Modelle, MLOps macht daraus verlässliche Produkte: reproduzierbar, testbar, deploybar, überwachbar. Ohne MLOps bleiben viele Modelle im Notebook stecken.
Was ist der Unterschied zwischen MLOps und LLMOps?
Wie bekommen wir unsere Daten sicher in generative KI-Anwendungen?
Mit klaren Berechtigungen, Datenklassifizierung, Protokollierung, isolierten Umgebungen und Guardrails. Bei Bedarf setzen wir auf On-Prem/Private-Cloud-Ansätze und trennen sensible Daten strikt von Modell-/Prompt-Flows.
Wie schnell sind erste Ergebnisse realistisch?
Häufig sind erste produktionsnahe Ergebnisse in wenigen Wochen möglich (z. B. ein GenAI-Pilot mit RAG). Der nachhaltige Plattform-Aufbau läuft parallel – damit nicht jeder Use Case bei null startet.
Kann die AI-Plattform in unsere bestehende Data-Plattform integriert werden?
Ja – und das ist meist der beste Weg. Wir integrieren AI-Bausteine in Ihre Daten- und Cloud-Architektur (z. B. Lakehouse/EDW/Streaming), statt eine isolierte „KI-Insel“ zu bauen.
Weiterführend
Zentrale Themen im Umfeld
Data Contracts
Belastbare Nutzungsregeln und klare Verantwortlichkeiten für Ihre Daten.
Datenvisualisierung
Mehr Informationsqualität durch professionelle Berichtsstandards
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