Enterprise Architecture

Wie Großunternehmen Künstliche Intelligenz strukturiert in ihre IT-Landschaft einbinden – und dabei Kontrolle, Governance und Mehrwert sichern. Ausgangslage: Warum die Integration von KI kein Technologie-, sondern ein Strukturthema ist Im Jahr 2025 ist Künstliche Intelligenz in den meisten Großunternehmen mehr als ein Innovationsthema – sie wird als strategisches Werkzeug betrachtet. Doch während zahlreiche Piloten realisiert wurden, bleibt die nachhaltige Integration in die Enterprise Architecture (EA) oft offen. Die Frage lautet nicht mehr: Was ist möglich?, sondern: Wie integrieren wir KI in unsere bestehende Systemlandschaft – wartbar, sicher, interoperabel? Laut einer Bitkom-Studie von 2024 planen über 80 % der deutschen Großunternehmen Investitionen in KI-Technologien. Gleichzeitig geben 42 % an, Schwierigkeiten bei der Anbindung an ihre bestehende IT-Infrastruktur zu habenBlog - Jetzt. Nicht irg…. Inhaltsverzeichnis Zielbild: KI als Bestandteil einer service-orientierten Architektur Künstliche Intelligenz anschlussfähig machen: Architekturbausteine in der Praxis Architekturansätze für die KI-Integration – ein struktureller Blick Fazit: KI-Integration braucht Architektur – nicht nur Technologie Zielbild: KI als Bestandteil einer service-orientierten Architektur Eine KI-Lösung darf kein Fremdkörper sein. Sie muss anschlussfähig sein an Datenflüsse, Service-Interfaces und bestehende Steuerungslogiken. Erfolgreiche Integrationen folgen drei Prinzipien: Entkoppelt, aber integriert: KI-Services laufen als Microservices oder Container-Anwendungen, angebunden über definierte APIs. Datenzentriert: Zugriff auf produktionsnahe, qualitätsgesicherte Daten ist Voraussetzung für belastbare ErgebnisseBlog - Ohne belastbare …. Governance-fähig: Prompt-Bibliotheken, Model-Monitoring, Zugriffsprotokolle und Audit-Trails sind integraler Bestandteil. Künstliche Intelligenz anschlussfähig machen: Architekturbausteine in der Praxis Künstliche Intelligenz entfaltet ihr volles Potenzial im Unternehmenskontext nur dann, wenn sie systematisch in bestehende Architekturen eingebettet wird. In vielen Großunternehmen existiert bereits eine komplexe, historisch gewachsene IT-Landschaft – mit etablierten Systemen wie ERP, CRM, DMS und Data Warehouses. Anstatt diese Infrastruktur als Hemmnis zu betrachten, wird sie zum produktiven Fundament, wenn KI als modularer Dienst über klar definierte Schnittstellen angebunden wird. Microservices, API-Gateways und semantische Datenlayer bieten die notwendige technische Grundlage, um LLM-basierte Systeme kontrolliert und skalierbar in den Produktivbetrieb zu überführen. Der Schlüssel liegt in der klaren Trennung von Kernsystem und KI-Logik – etwa durch Middleware-Schichten, die Prompt-Verarbeitung, Kontextergänzung und Monitoring übernehmen. Auf diese Weise bleibt die bestehende IT stabil, während KI agil auf spezifische Prozesse wirken kann – ob in der Serviceautomatisierung, Vertriebsunterstützung oder internen Analyse. Erfolgreiche Integrationen beginnen selten mit der Modellwahl, sondern fast immer mit einer präzisen Datenarchitektur. Nur wer weiß, welche Informationen in welcher Form vorliegen – strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert – kann ein LLM gezielt einsetzen. Hier hat sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) als bewährter Integrationsansatz etabliert, um vorhandene Wissensbestände aus SharePoint, Wikis oder Dokumentenservern kontextbasiert verfügbar zu machen. Ergänzt durch domänenspezifische Prompt-Bibliotheken und ein durchdachtes Rollenkonzept – bestehend aus Enterprise Architecture, Data Ownership und KI-Enablern – entsteht ein Setup, das sowohl steuerbar als auch zukunftssicher ist. Nicht Perfektion, sondern Anschlussfähigkeit entscheidet darüber, ob KI vom Piloten zur strategischen Infrastruktur wird. Architekturansätze für die KI-Integration – ein struktureller Blick In vielen Unternehmen ist Künstliche Intelligenz in Form erster Use Cases angekommen. Die Herausforderung liegt nun nicht in der Technologie selbst – sondern in ihrer kontrollierten, skalierbaren Integration in bestehende IT-Architekturen. Aus Sicht eines IT Directors ergeben sich daraus klare Anforderungen: Anschlussfähigkeit, Modularität, Datenverfügbarkeit und Governance-Fähigkeit. 1. Microservice-basierte KI-Services KI-Komponenten – ob LLM-Anfragen, Klassifikation oder Textextraktion – sollten entkoppelt vom Kerngeschäftssystem als eigene Microservices betrieben werden. Dies ermöglicht: unabhängige Skalierung (z. B. bei Lastspitzen), kontrolliertes Deployment, sowie technische und organisatorische Isolation (Security-Zonen, SLAs, Logging). 2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Statt auf interne Daten zu verzichten oder sie mühsam zu „trainieren“, ermöglicht RAG die kontextbasierte Nutzung bestehender Inhalte – etwa aus DMS, CRM oder SharePoint. Die Integration erfolgt über semantische Indizierung, API-Zugriff und klar definierte Metadatenfelder. 3. Middleware-Schicht für Prompt-Steuerung Eine dedizierte Middleware verwaltet: standardisierte Prompt-Bibliotheken, Modellanbindungen (z. B. Azure OpenAI, Claude, lokale Modelle), Logging & Monitoring, Versionsmanagement und Feedback-Zyklen. Diese Schicht entlastet Fachbereiche und reduziert Redundanzen. 4. Datenzugänglichkeit first Erfolgreiche KI-Integration beginnt mit sauberen, abrufbaren Datenstrukturen – nicht mit der Wahl des Modells. Wesentlich ist, dass strukturierte und semistrukturierte Daten (CSV, JSON, PDF, Tabellen) maschinenlesbar und sicher verfügbar sind. 5. Governance-by-Design Zugriffskontrollen, Audit-Trails, Prompt-Versionierung, DSGVO-Checks und Output-Logging müssen Teil der Architektur sein – nicht nachträgliche Add-ons. KI ohne strukturierte Kontrollmechanismen ist nicht tragfähig. Fazit: KI-Integration braucht Architektur – nicht nur Technologie Der produktive Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Großunternehmen entscheidet sich nicht an der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle, sondern an ihrer strukturellen Einbettung in bestehende IT-Landschaften. Was heute wie ein Technologieprojekt wirkt, ist in Wahrheit eine Architekturaufgabe: Nur wenn Datenzugriff, Modellsteuerung und Governance zusammen gedacht werden, entsteht ein Setup, das nicht nur Pilotprojekte ermöglicht, sondern auch skalierbar ist. Microservice-basierte KI-Services, RAG-Mechanismen, Middleware-Schichten und eine verlässliche Datenbasis bilden das Rückgrat einer modernen, anschlussfähigen KI-Architektur. Ergänzt durch klare Rollenverteilungen und technische Kontrollmechanismen wird KI so nicht zum Fremdkörper, sondern zum integralen Bestandteil der Systemlandschaft. Für IT-Verantwortliche bedeutet das: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, bestehende Architekturen nicht zu ersetzen – sondern gezielt zu erweitern.