KI braucht Struktur: Warum Architektur wichtiger wird, nicht unwichtiger

Ein LLM lässt sich in wenigen Stunden anbinden. Die API ist dokumentiert, Beispielcode verfügbar, erste Ergebnisse beeindruckend. Viele Unternehmen erleben gerade genau das: KI-Funktionen entstehen schnell – und die Frage nach der Architektur kommt erst auf, wenn die ersten Probleme sichtbar werden.

Die Geschwindigkeit, mit der sich KI-Komponenten integrieren lassen, verdeckt eine grundlegende Wahrheit: Schlechte KI-Software-Architektur wird durch KI nicht besser. Sie wird schlechter.

Warum KI-Projekte architektonische Klarheit brauchen

KI-Komponenten – insbesondere Large Language Models – haben Eigenschaften, die sich von klassischer Software unterscheiden. Ihre Ausgaben sind nicht deterministisch. Sie benötigen oft große Datenmengen als Kontext. Ihre Leistungsfähigkeit hängt von externen Diensten ab. Und sie entwickeln sich in einem Tempo weiter, das etablierte Software selten erreicht.

Diese Eigenschaften verstärken vorhandene architektonische Schwächen:

Unklare Zuständigkeiten werden zum Problem. Wenn nicht definiert ist, welche Komponente für welche Entscheidung verantwortlich ist, entstehen bei KI-Integration schnell Situationen, in denen niemand weiß, warum das System ein bestimmtes Ergebnis liefert.

Fehlende Abstraktion führt zu Abhängigkeiten. Wer heute direkt gegen eine spezifische LLM-API programmiert, bindet sich an einen Anbieter. In einem Markt, der sich monatlich verändert, ist das ein Risiko.

Mangelnde Testbarkeit wird teuer. KI-Komponenten lassen sich schwerer testen als deterministische Software. Ohne klare Schnittstellen und Isolierung wird das Testen des Gesamtsystems aufwendig bis unmöglich.

Eine durchdachte KI-System-Struktur adressiert diese Punkte, bevor sie zu Problemen werden.

Typische Fehleinschätzungen bei der LLM-Architektur

In der Praxis begegnen uns regelmäßig Annahmen, die zu vermeidbaren Schwierigkeiten führen:

"Die KI löst das Architekturproblem mit." LLMs sind leistungsfähig im Verarbeiten von Text und Kontext. Sie ersetzen keine architektonischen Entscheidungen. Wenn Ihre Fachlogik unklar ist, wird die KI diese Unklarheit reproduzieren – nicht beheben.

"Wir können die Struktur später einziehen." Das stimmt technisch. Aber der Aufwand steigt mit jeder Komponente, die bereits gebaut wurde. Was als schnelle Integration beginnt, wird zum Refactoring-Projekt, sobald die Abhängigkeiten gewachsen sind.

"Der KI-Anbieter kümmert sich um die Architektur." Anbieter von KI-Diensten liefern APIs und Dokumentation. Die Integration in Ihre Systemlandschaft, die Abstimmung mit Ihren Geschäftsprozessen und die langfristige Wartbarkeit liegen bei Ihnen.

"Ein Wrapper reicht als Abstraktion." Ein einfacher Wrapper um eine API ist besser als nichts. Aber er wird zum Problem, wenn sich herausstellt, dass verschiedene Anbieter unterschiedliche Konzepte verwenden. Echte Abstraktion erfordert ein Modell, das unabhängig vom konkreten Anbieter funktioniert.

So bewerten Sie Ihre aktuelle Situation

Bevor Sie architektonische Entscheidungen treffen, hilft eine ehrliche Bestandsaufnahme:

Fachlogik und KI-Logik: Klar getrennt oder vermischt? Prüfen Sie, ob Ihre Geschäftsregeln unabhängig von der KI-Komponente formuliert sind. Wenn Fachentscheidungen nur noch gemeinsam mit KI-Aufrufen verstanden werden können, liegt eine problematische Vermischung vor.

Austauschbarkeit: Wie aufwendig wäre ein Anbieterwechsel? Stellen Sie sich vor, der aktuell genutzte KI-Dienst wäre ab morgen nicht mehr verfügbar. Wie viele Stellen in Ihrem Code müssten Sie ändern? Die Antwort zeigt, wie stark die Kopplung ist.

Fehlerbehandlung: Was passiert, wenn die KI nicht antwortet oder unbrauchbare Ergebnisse liefert? Systeme, die bei KI-Ausfällen komplett stehen, haben ein Architekturproblem. Robuste LLM-Architektur sieht Fallback-Verhalten vor.

Testbarkeit: Können Sie Ihre Fachlogik ohne KI-Aufrufe testen? Wenn jeder Test einen echten KI-Aufruf benötigt, sind Tests langsam, teuer und nicht reproduzierbar. Gute Architektur ermöglicht das Testen mit simulierten KI-Antworten.

Nachvollziehbarkeit: Können Sie erklären, warum das System eine bestimmte Entscheidung getroffen hat? Bei KI-gestützten Entscheidungen ist diese Frage besonders relevant – und besonders schwer zu beantworten, wenn die Architektur keine Transparenz vorsieht.

Prinzipien für nachhaltige KI-Integration

Aus den genannten Herausforderungen lassen sich Leitlinien ableiten, die sich in der Praxis bewährt haben:

KI als Dienst, nicht als Kern. Behandeln Sie KI-Komponenten wie externe Dienste – auch wenn sie lokal laufen. Definieren Sie klare Schnittstellen. Die Fachlogik ruft KI-Funktionen auf und entscheidet, wie mit den Ergebnissen umzugehen ist. Die KI entscheidet nicht über den Ablauf.

Abstraktion vor konkreter Implementierung. Definieren Sie zuerst, was Sie von einer KI-Komponente erwarten: Welche Eingaben, welche Ausgaben, welche Garantien? Erst dann wählen Sie einen konkreten Anbieter oder eine Technologie. Diese Reihenfolge schützt vor vorschnellen Festlegungen.

Explizite Fehlerbehandlung. KI-Komponenten können ausfallen, langsam antworten oder unbrauchbare Ergebnisse liefern. Planen Sie für jeden dieser Fälle. Was ist das Standardverhalten, wenn die KI nicht verfügbar ist? Wie erkennen Sie unbrauchbare Antworten?

Versionierung und Dokumentation. LLM-Anbieter ändern ihre Modelle regelmäßig. Dokumentieren Sie, welche Modellversion Sie verwenden und welches Verhalten Sie erwarten. Nur so können Sie Änderungen im Systemverhalten nachvollziehen.

Trennung von Experimenten und Produktion. Schnelle Prototypen sind wertvoll. Aber der Übergang in Produktion sollte bewusst erfolgen – mit einer Architektur, die für den produktiven Betrieb ausgelegt ist, nicht für schnelle Demos.

Was Sie jetzt tun können

Die folgenden Schritte helfen, architektonische Klarheit zu schaffen – unabhängig davon, wie weit Ihre KI-Integration bereits fortgeschritten ist:

Bestandsaufnahme erstellen. Dokumentieren Sie, wo KI-Komponenten bereits im Einsatz sind oder geplant werden. Erfassen Sie die Abhängigkeiten zu konkreten Anbietern und Technologien.

Schnittstellen definieren. Für jede KI-Funktion: Welche Eingaben werden erwartet? Welche Ausgaben? Welche Fehlerfälle gibt es? Diese Definitionen bilden die Grundlage für eine saubere Abstraktion.

Entscheidungslogik explizit machen. Klären Sie, welche Entscheidungen von der KI beeinflusst werden und welche nicht. Dokumentieren Sie, wer oder was die finale Entscheidungshoheit hat.

Architektur-Review durchführen. Lassen Sie Ihre bestehende oder geplante Architektur von jemandem prüfen, der keine emotionale Bindung an die bisherigen Entscheidungen hat. Externe Perspektiven decken blinde Flecken auf.

Fazit

KI-Technologien entwickeln sich schnell. Die Versuchung ist groß, diese Geschwindigkeit in die eigene Entwicklung zu übertragen und architektonische Entscheidungen aufzuschieben. Die Erfahrung zeigt: Diese Rechnung geht selten auf.

Gute KI-Software-Architektur ist keine Bremse. Sie ist die Voraussetzung dafür, dass KI-Komponenten langfristig Nutzen stiften, statt technische Schulden aufzubauen. Die Frage ist nicht, ob Architektur wichtig ist – sondern ob Sie die Entscheidungen bewusst treffen oder vom System treffen lassen.