GenAI / AI Solutions Architecture · Unternehmerisch · DACH · auf Rechnung
GenAI-Architektur, die produktiv betrieben werden kann.
GenAI liefert erst dann Wert, wenn Use Case, Daten, Zugriffe, Integrationen, Sicherheitsrahmen, Modellverhalten, Kosten und Betrieb zusammenpassen. Ich übernehme Mandate von der fachlich-technischen Einordnung über RAG- und Agent-Design bis zu Evaluation, Delivery, Governance und Betriebsübergabe. Der Fokus liegt auf einem belastbaren Systementwurf – nicht auf einer isolierten Demo.
Use Cases · RAG · Agentic AI
Integrationen · Guardrails · Evaluation
Governance · LLMOps · Betrieb
Wenn aus einem AI-Thema ein System werden soll
Typische GenAI- und AI-Architecture-Einsatzlagen
Das Mandat setzt dort an, wo Idee, Pilot oder Toolauswahl nicht mehr genügen und eine belastbare fachlich-technische Linie erforderlich wird.
Use Cases sind da, der Entscheidungsrahmen fehlt
Viele Ideen konkurrieren um Aufmerksamkeit, doch Nutzen, Datenqualität, Risiko, Integrationsaufwand, Betriebsmodell und Erfolgskriterien sind nicht vergleichbar. Die Auswahl wird entlang einer transparenten Priorisierungslogik belastbar gemacht.
Ein RAG-Prototyp beantwortet Fragen, aber nicht zuverlässig
Retrieval, Quellenqualität, Chunking, Berechtigungen, Zitationen, Prompting, Evaluation und Fallbacks müssen zusammenpassen. Ein glaubwürdiger Demo-Output genügt nicht für einen produktiven Informationsprozess.
Agenten sollen handeln, die Grenzen sind aber unklar
Agentic AI braucht eine definierte Aufgabe, erlaubte Tools, Identitäten, Berechtigungen, Zustandslogik, Freigabepunkte, Ausnahmebehandlung und eine klare menschliche Verantwortung für kritische Entscheidungen.
AI muss in die bestehende Landschaft passen
CRM, ERP, DMS, Portale, APIs, Events, Rollenmodelle und Observability können nicht nachträglich dazugedacht werden. Die Zielarchitektur verbindet AI-Komponenten mit den vorhandenen fachlichen und technischen Systemgrenzen.
Security, Datenschutz und Governance sind offen
Es braucht klare Regeln für Datenklassifizierung, Zugriffe, Aufbewahrung, Modell- und Providerwahl, Protokollierung, Evaluationsnachweise, Freigaben und den Umgang mit unerwartetem Modellverhalten.
Der Pilot soll in den Betrieb übergehen
Vor dem Rollout müssen Ownership, Support, Monitoring, Qualitätsmessung, Incident-Prozess, Kostensteuerung, Change-Prozess und eine nachvollziehbare Betriebsdokumentation stehen.
Leistungsfokus im Mandat
Nicht einfach ein Modell einsetzen. Eine tragfähige AI-Lösung bauen.
Use Cases und Erfolgskriterien mit technischer Ehrlichkeit
Der Nutzen wird nicht von der Demo abgeleitet. Use Cases werden gegen Prozessrelevanz, Datenlage, Risiko, Nutzergruppe, Integration, Betriebsaufwand und messbare Qualitäts- oder Effizienzkriterien bewertet.
Zielarchitektur und Systemgrenzen
Modelle, Orchestrierung, Retrieval, Vektorsuche, Datenquellen, APIs, Identitäten, Tools, UI, Eventing, Logging und Monitoring werden als zusammenhängender Entwurf beschrieben – inklusive bewusster Grenzen.
RAG und Wissenszugriff mit Quellen- und Rechtekontext
Relevante Inhalte brauchen Eigentümer, Qualität, Aktualität, Metadaten und Berechtigungen. Retrieval wird so entworfen, dass Quellen nachvollziehbar bleiben und Antworten nicht losgelöst vom Informationskontext wirken.
Agenten, Tool Calling und Integrationen kontrollierbar machen
Toolzugriffe, Parameter, Zustände, Fehlerpfade, Nebenwirkungen und Freigaben werden explizit modelliert. Bei kritischen oder nicht reversiblen Aktionen gehören Kontrollpunkte und verantwortliche Rollen in den Prozess.
Governance, Evaluation, LLMOps und Betrieb
Qualität wird nicht nur subjektiv beurteilt. Evaluationsfälle, Akzeptanzschwellen, Telemetrie, Kostenmetriken, Modell- oder Prompt-Änderungen, Incident-Prozesse und Ownership schaffen einen kontrollierbaren Lebenszyklus.
Im Mandat konkret
Woran eine produktionsfähige AI-Lösung früh erkennbar wird
Ein überzeugender Output ist nur ein Teil. Tragfähigkeit zeigt sich darin, dass die Organisation weiss, wofür das System zuständig ist, worauf es zugreifen darf, wie Qualität geprüft wird und wer im Betrieb handelt.
Der Use Case hat eine klare Grenze.
Es ist definiert, welches Problem gelöst wird, welche Nutzergruppe betroffen ist, wo AI unterstützt und wo Fachentscheid, Prüfung oder Freigabe zwingend bleiben.
Daten und Quellen sind nicht bloss angebunden.
Sie sind nach Herkunft, Aktualität, Berechtigung, Qualität und fachlicher Verantwortung eingeordnet, damit Retrieval und Antworten nicht auf unkontrollierten Beständen beruhen.
Agenten haben definierte Handlungsspielräume.
Erlaubte Tools, Identitäten, Freigaben, Fehlerpfade und Protokollierung sind ein Teil des Entwurfs – nicht eine nachträgliche Sicherheitsnotiz.
Qualität wird gemessen und beobachtet.
Evaluationsfälle, Tests, Feedback, Monitoring und Kostenmetriken zeigen, ob die Lösung im Betrieb weiterhin den erwarteten Nutzen liefert.
Ownership ist geklärt.
Fachbereich, Product Owner, Security, Plattform, Betrieb und Lieferanten wissen, wer für Daten, Änderungen, Incidents, Freigaben und Weiterentwicklung verantwortlich ist.
Retrieval und Antwortlogik sind fachlich kontrollierbar.
Es ist definiert, wann das System Quellen zwingend beiziehen muss, wie Treffer bewertet werden, wie Unsicherheit kenntlich gemacht wird und wann eine Antwort unterbleiben oder an einen Menschen übergeben werden muss.
Human-in-the-loop ist dort eingebaut, wo Risiko entsteht.
Freigaben, fachliche Prüfungen, Vier-Augen-Prinzip, Eskalationen und manuelle Eingriffe sind entlang des konkreten Geschäftsprozesses festgelegt – insbesondere bei externen Aktionen, sensiblen Daten oder folgenreichen Entscheiden.
Modelle, Prompts und Regeln sind versioniert steuerbar.
Änderungen an Modellen, Systemprompts, Retrieval-Konfigurationen, Tools und Guardrails werden nicht still produktiv gesetzt. Sie durchlaufen nachvollziehbare Tests, Freigaben, Dokumentation und bei Bedarf einen kontrollierten Rollback.
Fehler, Incidents und Ausfälle haben einen Betriebsweg.
Für fehlerhafte Antworten, Berechtigungsprobleme, Tool-Ausfälle, Kostenanstiege oder Qualitätsabfall bestehen Beobachtung, Triage, Verantwortlichkeiten, Kommunikationswege und konkrete Wiederherstellungs- oder Abschaltmechanismen.
Arbeitsweise
Vom AI-Vorhaben zur verantworteten Produktionslösung.
Das Vorgehen skaliert vom fokussierten Architektur-Review bis zu einem umfassenden Aufbau- oder Rollout-Mandat. Jede Phase erzeugt eine Entscheidung oder ein Artefakt, das in der nächsten Phase weiterverwendet wird.
Framing, Stakeholder und Risikorahmen
Geschäftsziel, Nutzergruppen, kritische Prozesse, vorhandene Systeme, Datenarten, regulatorische oder interne Vorgaben, Risiken sowie die gewünschten Ergebnisse werden konkretisiert. Daraus entsteht ein realistisch abgegrenzter Auftrag.
Use-Case-Portfolio und Priorisierung
Ideen werden nach Nutzen, Reife, Datenlage, Integrationsbedarf, Risiko, Kosten und Betriebsfähigkeit verglichen. Der Fokus bleibt auf wenigen sinnvollen Schritten mit klarer Hypothese und messbarem Ergebnis.
Zielarchitektur und Delivery-Schnitt
Komponenten, Datenpfade, Modelle, Retrieval, Tool Calling, Identitäten, Security, Evaluation, Monitoring und Betriebsprozesse werden als Architektur- und Umsetzungsbild verdichtet – mit bewussten Entscheidungs- und Risikopunkten.
Validierung und Evaluation
Prototypen und Architekturannahmen werden gegen reale Fälle getestet. Inhaltliche Qualität, Halluzinationen, Quellenbezug, Berechtigungen, Toolverhalten, Latenz, Kosten und Fehlerszenarien werden gezielt geprüft.
Produktivsetzung und Betriebsreife
Release, Konfiguration, Sicherheitskontrollen, Rollen, Support, Observability, Kostensteuerung, Incident- und Change-Prozess werden so vorbereitet, dass die Lösung nicht an der Übergabe vom Pilot in die Realität scheitert.
Übergabe und Weiterentwicklungslogik
Architektur, Entscheidungsprotokoll, Qualitätskriterien, Betriebsartefakte, Verantwortlichkeiten und offene Punkte werden geordnet übergeben. Das schafft eine Basis für kontrollierte Optimierung statt unstrukturierter Prompt- oder Modellwechsel.
Mandatsmodus
GenAI so aufbauen, dass Nutzen, Sicherheitsrahmen und Betrieb zusammenpassen.
Ergebnisse, die in Delivery und Betrieb weiterarbeiten
Keine Buzzword-Folien. Eine nutzbare Entscheidungs- und Umsetzungsgrundlage.
Der konkrete Umfang richtet sich nach Mandat und Organisation. Die Artefakte dienen immer einer konkreten Funktion: entscheiden, bauen, testen, absichern oder betreiben.
Für Management und Governance
Use-Case-Portfolio, Nutzenhypothesen, Priorisierung, Zielbild, Risiken, Entscheidungsbedarf, Sicherheits- und Governance-Prinzipien, Abhängigkeiten, Kostenannahmen sowie ein nachvollziehbarer Rollout- und Ownership-Vorschlag.
Für Architektur und Delivery
Referenzarchitektur, Daten- und Retrieval-Design, Komponenten- und Schnittstellenbild, Tool- und Agent-Design, Berechtigungslogik, Evaluationskonzept, technische Backlog-Struktur, Akzeptanzkriterien und Entscheidungsprotokoll.
Für Betrieb und Weiterentwicklung
Qualitätsmetriken, Test- und Evaluationsfälle, Monitoring-Konzept, Kostenmetriken, Runbook-Inhalte, Incident- und Change-Logik, Rollenmodell, Support-Schnittstellen, Release- und Betriebsübergabe sowie offene Restpunkte.
Vor dem Start geklärt
Häufige Fragen zu GenAI- und AI-Architecture-Mandaten
Wann ist GenAI sinnvoll?
Wenn ein konkretes Problem, eine passende Daten- und Prozessgrundlage sowie eine verantwortbare Betriebs- und Kontrolllogik vorhanden oder aufbaubar sind. Nicht jedes Informations-, Automatisierungs- oder Suchproblem benötigt ein LLM.
Was unterscheidet RAG von einem allgemeinen Chat?
RAG verbindet eine Anfrage mit ausgewählten, berechtigten und möglichst aktuellen Informationsquellen. Die Architektur muss dennoch Quellenqualität, Retrieval, Berechtigungen, Antwortverhalten, Evaluation und Fehlerfälle adressieren.
Wann ist Agentic AI verantwortbar?
Wenn Aufgaben, Tools, Berechtigungen, Zustände, Freigaben und Eskalationswege klar definiert sind. Für kritische, irreversible oder rechtlich relevante Aktionen müssen Kontroll- und Verantwortungsmechanismen Teil des Prozesses sein.
Wie werden Datenschutz und Security adressiert?
Zu Beginn werden Datenklassifizierung, Zugriff, Speicherung, Protokollierung, Provider- und Modellrahmen, Berechtigungen sowie interne Vorgaben geklärt. Die Umsetzung erfolgt abgestimmt mit den verantwortlichen Kundenfunktionen.
Wie werden Kosten und Qualität gesteuert?
Über eine Kombination aus Nutzungs- und Kostenmetriken, Evaluationsfällen, Qualitätszielen, Monitoring, Guardrails, Change-Prozess und transparenten Architekturentscheidungen. Kosten allein sind kein Qualitätsnachweis – und Qualität kein Ersatz für Kostensteuerung.
Wie erfolgt die Zusammenarbeit?
Die Zusammenarbeit erfolgt als Unternehmermandat auf Rechnung. Möglich sind fokussierte Reviews, Architektur- und Aufbauphasen, Begleitung von Delivery und Rollout oder eine zeitlich begrenzte Stabilisierung im DACH-Raum.
Direkter Kontakt
Wenn GenAI ein echter Teil von Prozess, Datenlandschaft oder Kundenkontakt werden soll, braucht das Mandat eine belastbare Systemlogik.
Direkter Austausch mit Roman Mayr. Vor dem Start werden Zielbild, Use Cases, Daten- und Zugriffsrahmen, beteiligte Systeme, Sicherheitsvorgaben, Ownership und gewünschte Betriebsreife geklärt. Kontakt per E-Mail an info@x25lab.com.
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