Kurz zusammengefasst
- Das Modell ist eine trainierte Rechenkomponente, aber noch kein fertiger Geschäftsprozess.
- Die Anwendung macht eine konkrete KI-Fähigkeit für Menschen oder Systeme nutzbar.
- Die Plattform bündelt gemeinsame Zugänge, Datenanbindungen, Regeln und Betriebsfunktionen.
- Anbieter verwenden die Begriffe unterschiedlich; entscheidend sind deshalb Architektur, Datenfluss und Verantwortung.
Was ist ein KI-Modell?
Ein KI-Modell ist eine mathematische beziehungsweise statistische Komponente, die aus Trainingsdaten Muster gelernt hat. Je nach Modell verarbeitet es beispielsweise Text, Bilder, Ton oder strukturierte Daten und erzeugt daraus Inhalte, Klassifikationen, Vorhersagen oder andere Ausgaben.
Ein Modell kennt für sich allein weder Ihre Mitarbeitenden noch deren Rollen, Freigaben oder Geschäftsprozesse. Auch eine Programmierschnittstelle zu einem leistungsfähigen Modell ist deshalb noch keine vollständige Unternehmenslösung.
- Erhält Eingaben und berechnet daraus Ausgaben
- Besitzt bestimmte Fähigkeiten, Grenzen, Kosten und Laufzeiten
- Kann über eine API, lokal oder über einen Plattformdienst bereitgestellt werden
- Benötigt Kontext und Kontrolllogik aus der umgebenden Software
Was macht daraus eine KI-Anwendung?
Eine Anwendung löst eine abgegrenzte Aufgabe für eine bestimmte Nutzergruppe. Sie kombiniert das Modell mit Oberfläche, Datenquellen, Geschäftsregeln und den Schritten, die vor oder nach einem Modellaufruf notwendig sind.
In einer produktiven Anwendung sind oft die Bausteine rund um das Modell entscheidender als dessen Markenname. Dazu gehören Identität, Berechtigungen, Quellen, Validierung, Freigaben, Fehlerbehandlung und eine verständliche Nutzerführung.
- Klare Aufgabe und definierte Nutzergruppe
- Oberfläche oder Schnittstelle zum bestehenden Arbeitsprozess
- Zugriff auf freigegebene Daten und Unternehmenssysteme
- Regeln für Qualität, Freigabe und zulässige Aktionen
- Protokollierung, Support und fachliche Verantwortung
Wann spricht man von einer AI-Plattform?
Eine Plattform stellt wiederverwendbare Grundlagen für mehrere Anwendungen oder Teams bereit. Statt Modellzugang, Anmeldung, Datenanbindung, Protokollierung und Qualitätsprüfung für jeden Anwendungsfall neu aufzubauen, werden diese Fähigkeiten gemeinsam betrieben.
Eine Plattform kann ein eingekauftes Produkt, ein Cloud-Dienst oder eine individuell zusammengesetzte Architektur sein. Der Begriff allein sagt deshalb wenig aus. Entscheidend ist, welche Bausteine tatsächlich enthalten sind und wer sie betreibt.
- Zentraler Zugang zu einem oder mehreren Modellen
- Identität, Rollen und technische Berechtigungen
- Wiederverwendbare Daten-, Such- und Tool-Anbindungen
- Evaluation, Monitoring, Kostenkontrolle und Protokollierung
- Richtlinien, Versionierung und Betriebsprozesse für mehrere Lösungen
Wie greifen die drei Ebenen ineinander?
Die Ebenen ersetzen sich nicht, sondern erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Eine Anwendung kann direkt auf einen Modellanbieter zugreifen, ohne eine umfassende Plattform zu besitzen. Mit mehreren Anwendungen entsteht jedoch häufig Bedarf nach gemeinsamem Modellzugang, einheitlichen Rechten und zentralem Betrieb.
Ein Modellwechsel betrifft primär die Verarbeitungsfähigkeit. Ein Anwendungswechsel verändert Arbeitsablauf und Nutzererlebnis. Ein Plattformwechsel kann dagegen mehrere Anwendungen, Integrationen und Betriebsprozesse gleichzeitig betreffen.
| Ebene | Aufgabe | Verantwortung | Wechselwirkung |
|---|---|---|---|
| KI-Modell | Eingaben verarbeiten und eine Klassifikation, Vorhersage oder generierte Ausgabe erzeugen. | Modellanbieter oder internes ML-Team für Modellversion, technische Grenzen und Bereitstellung. | Erhält Kontext von der Anwendung; ein Wechsel kann Qualität, Kosten und Laufzeit verändern. |
| KI-Anwendung | Eine konkrete Aufgabe mit Oberfläche, Datenfluss, Regeln und Freigaben unterstützen. | Produkt- und Fachverantwortliche für Prozess, Ergebnisqualität und Nutzerführung. | Nutzt Modell und Plattformdienste; entscheidet, welcher Kontext gesendet und wie die Ausgabe verwendet wird. |
| AI-Plattform | Wiederverwendbare Modell-, Daten-, Identitäts-, Evaluations- und Betriebsdienste bereitstellen. | Plattform-, IT- und Security-Betrieb für gemeinsame Standards, Verfügbarkeit und Änderungen. | Trägt mehrere Anwendungen; ein Wechsel kann Integrationen, Rechte und Betriebsprozesse gleichzeitig betreffen. |
Welche Ebene sollte ein Unternehmen zuerst auswählen?
Beginnen Sie mit der Aufgabe und dem gewünschten Ergebnis. Daraus ergeben sich Anforderungen an Daten, Rechte, Qualität und Integration. Erst danach lässt sich beurteilen, welche Anwendung sinnvoll ist, welches Modell ihre Anforderungen erfüllt und ob gemeinsame Plattformbausteine benötigt werden.
Ein einzelner, klar begrenzter Anwendungsfall rechtfertigt nicht automatisch eine grosse Plattform. Umgekehrt kann eine gemeinsame Grundlage früh sinnvoll sein, wenn mehrere Teams dieselben Modelle, Unternehmensdaten und Governance-Regeln nutzen sollen.
- Schritt 1
Aufgabe klären
Welcher Arbeitsablauf oder welches Ergebnis soll verbessert werden?
- Schritt 2
Anwendung entwerfen
Welche Nutzer, Daten, Systeme und Kontrollschritte gehören dazu?
- Schritt 3
Modell prüfen
Welche Fähigkeiten, Qualität, Sprache, Laufzeit und Kosten sind notwendig?
- Schritt 4
Wiederverwendung bewerten
Welche Bausteine werden von weiteren Anwendungsfällen benötigt?
- Schritt 5
Plattformumfang festlegen
Nur diejenigen gemeinsamen Funktionen aufbauen oder einkaufen, die einen nachvollziehbaren Nutzen haben.
Beispiel: Antwortunterstützung im Service
Ein Sprachmodell formuliert anhand des bereitgestellten Kontexts einen Antwortentwurf. Die Serviceanwendung identifiziert die angemeldete Person, sucht passende Abschnitte in freigegebenen Handbüchern, zeigt Quellen und verlangt vor dem Versand eine Prüfung. Eine gemeinsame AI-Plattform kann zusätzlich Modellzugang, Single Sign-on, Berechtigungen, Protokollierung und Qualitätsmessung für diese und weitere Anwendungen bereitstellen. Der Geschäftsnutzen entsteht aus dem Zusammenspiel der Ebenen, nicht aus dem Modell allein.
Was Sie mitnehmen sollten
Fragen Sie bei jedem Angebot, welche Ebene tatsächlich gemeint ist. Starten Sie mit der konkreten Anwendung, wählen Sie das Modell anhand messbarer Anforderungen und bauen Sie Plattformfunktionen dort auf, wo mehrere Lösungen nachweislich davon profitieren.
Quellen und Vertiefung
Diese Primärquellen vertiefen Definitionen, technische Grundlagen oder verantwortlichen Einsatz.
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