Was ist KI-Orchestrierung?

Neben KI-Modellen und KI-Agenten umfassen KI-Systeme auch Rechenressourcen, Datenspeicher und die Datenflüsse und Pipelines, die Daten in einem Unternehmen übertragen. Viele KI-Systeme verbinden Modelle mit Tools über Programmierschnittstellen (APIs).

Eine effektive KI-Orchestrierung optimiert den gesamten KI-Lebenszyklus in jeder Phase. Orchestrierungsplattformen automatisieren KI-Workflows, verfolgen den Fortschritt bei der Durchführung von Aufgaben, verwalten die Ressourcennutzung, überwachen Datenfluss und Hauptspeicher und handhaben Fehlerereignisse.

Da große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und generative KI (GenAI) immer beliebter werden, implementieren Unternehmen LLM-Orchestrierungstechniken, um leistungsfähigere Chatbots und andere KI-Anwendungen zu entwickeln und zu warten.

Mit einem einheitlichen KI-System profitieren Unternehmen von mehr Effizienz, Skalierbarkeit, Reaktionsfähigkeit und Effektivität.

Die KI-Orchestrierung überbrückt die Lücken zwischen den Komponenten eines KI-Workflows. Folgende drei Säulen erleichtern die KI-Workflow-Orchestrierung:

• KI-Integration

• KI-Automatisierung

• KI-Verwaltung

Die KI-Integration verbindet KI-Tools, Datenbanken und andere Systemkomponenten in einer KI-Lösung.

Entscheidend für die KI-Integration sind Datenpipelines – die automatisierten Prozesse, die Daten in einem Unternehmen organisieren, speichern und bewegen. Dateningenieure entwerfen und erstellen Datenpipelines für einen effizienten Datentransfer, eine zuverlässige Datenqualität, eine einfache Datenpflege und einen einfachen Zugriff für die Datenintegration und -analyse. Datenflussdiagramme sind nützliche Tools, die die Bewegung von Daten in einem Unternehmen veranschaulichen und bei der Entwicklung von KI-Tools hilfreich sind.

Die Integration umfasst auch die Kommunikation und Zusammenarbeit in Echtzeit zwischen Modellen für maschinelles Lernen (ML), indem sie über APIs für Funktionsaufrufe mit Tools verknüpft werden.

Orchestrierungsplattformen ermöglichen die Schaffung von KI-Ökosystemen, die Modelle in komplexen Workflows miteinander verknüpfen, um anspruchsvolle Aufgaben, die ein Modell allein nicht schaffen kann, autonom zu erledigen.

Automatisierung ist die Durchführung von Aufgaben ohne menschliches Eingreifen. Automatisierte Prozesse können von einfachem „Wenn-then“-Code bis hin zu ganzen App-Workflows reichen.

Viele KI-Anwendungen automatisieren einen Teil eines Workflows oder Prozesses, wodurch theoretisch das Leben des Benutzers vereinfacht wird. KI-Apps können beispielsweise Dokumente zusammenfassen und übersetzen, Codeauszüge generieren, Code prüfen und Recherchen durchführen.

Automatisierung in der KI-Orchestrierung ist die Verwendung von Orchestrierungstools zur Automatisierung von KI-bezogenen Prozessen und Entscheidungsfindung, z. B. ein Funktionsaufruf von einem LLM an ein Tool über seine API.

Orchestrierungsplattformen können auch die Rechennutzung selbst verwalten, indem sie Arbeitsspeicher und Ressourcen dort priorisieren, wo sie zur Erfüllung dringender Anforderungen am meisten benötigt werden.

In anderen Fällen kann die Automatisierung eine kontinuierliche Wartung umfassen, da die Plattform ein KI-System auf Fehler und andere Leistungseinbußen überwacht und diese dann anspricht. Patches, Updates und sogar neue Modelle können automatisch bereitgestellt werden, um Störungen der Benutzererfahrung oder Customer Experience zu minimieren.

Die KI-Verwaltung ist ein wesentlicher Bestandteil des kontinuierlichen Engagements eines Unternehmens in den Bereichen Data Governance und KI-Ethik. Anwendungsfälle für die Orchestrierung bei der KI-Verwaltung decken die Überwachung des gesamten Lebenszyklus einer KI-Anwendung ab.

Data Scientists können von der Leistungsüberwachung im Workflow der Datenverarbeitung profitieren, die die sauberen, zuverlässigen Daten liefern, die KI-Modelle für genaue Ergebnisse benötigen.

Die Verwaltung ist auch für die Sicherheits-, Berichterstattungs- und Compliance-Verpflichtungen eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Ein strenger Datenschutz hält die Verpflichtung zum Schutz der Benutzerdaten aufrecht und gewährleistet die Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen im Unternehmen.

KI-Agenten sind einzelne Modelle des maschinellen Lernens, die Aufgaben selbstständig planen und ausführen können. Unter KI-Orchestrierung versteht man die Integration von KI-Agenten mit anderen Modellen, Tools und Datenquellen zur Automatisierung und Verwaltung größerer KI-Systeme.

Beispielsweise einen KI-Agenten als Ampel, die mit einem Verkehrsflusssensor verbunden ist. Diese Ampel kann selbstständig bestimmen, wann die Farbe geändert werden muss, und steuert den Verkehrsfluss an ihrer Kreuzung entsprechend.

Jedoch kennt sie die allgemeine Verkehrssituation in der Stadt nicht – auch nicht einen Straßenabschnitt weiter an der nächsten Ampel.

Deshalb bilden sich auf Straßen, auf denen die Ampeln nicht synchronisiert oder zeitlich korrekt geschaltet sind, häufig Staus, in denen ungeduldige Autofahrer die Anwohner mit ihrem Frust belästigen.

Das KI-Orchestrierungstool in diesem Szenario wäre das System, das den Zeitpunkt des Ampelwechsels koordiniert, damit sich die Fahrzeuge reibungslos auf den Straßen bewegen.

KI-Orchestrierung unterstützt Unternehmen bei der Anwendung von KI-Technologie zur Erstellung und Bereitstellung von Systemen und Anwendungen, die sich effizient skalieren lassen, reibungslos funktionieren und Leistungsunterbrechungen vermeiden. Zu den Vorteilen der KI-Orchestrierung gehören:

• Größere Skalierbarkeit

• Mehr Effizienz

• Bessere Zusammenarbeit

• Bessere performance

• Zuverlässigere Governance und Compliance

Eine der Hauptprobleme, mit denen sich Unternehmen bei der Erstellung einer Strategie für KI befassen müssen, ist die Skalierung von KI-Systemen mit dem Unternehmenswachstum und sich ändernden Anwendungsfällen. Orchestrierung ermöglicht es Unternehmen, sich an sich ändernde Anforderungen und wechselnde Workflows anzupassen, wobei die entsprechenden Ressourcen an den richtigen Stellen zur Verfügung stehen.

So können Entwickler beispielsweise Kubernetes für die Automatisierung und Verwaltung der Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von KI-Anwendungen auf Containerbasis verwenden. Orchestrierungsplattformen weisen Ressourcen dynamisch und in Echtzeit zu, um den sich im Rahmen der Skalierung und Veränderung von Unternehmen verändernden Anforderungen und Prioritäten gerecht zu werden.

Die Orchestrierung erstellt automatisierte Workflows, die sich wiederholende, mühsame Aufgaben überflüssig machen. Ein Beispiel für die Optimierung von Geschäftspraktiken durch diese nahtlose Integration ist der Fall, in dem Mitarbeiter regelmäßig auf Unternehmensdaten zugreifen müssen.en.

In der Regel konsultieren sie Handbücher, Schulungsvideos und Tabellen oder bitten Kollegen in anderen Abteilungen um die benötigten Informationen.

KI bietet jedoch alternative Lösungen. Open-Source-Orchestrierungs-Frameworks wie LangChain ermöglichen den modularen Aufbau von KI-Anwendungen, wobei einige Low-Code- oder No-Code-Schnittstellen bieten.

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbindet eine Datenbank mit einem LLM zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um einen Chatbot zu erstellen, der Benutzern über dialogorientierte Prompts den Zugriff auf interne Daten ermöglicht. Unternehmen können eine solche Anwendung implementieren, um Mitarbeitern einen effizienten Zugriff auf die benötigten Daten zu ermöglichen.

Wie andere Arten von cloudbasierten Plattformen bieten Orchestrierungstools einen zentralen Arbeitsbereich, in dem Teams sowohl intern als auch mit anderen Teams an Projekten zusammenarbeiten können. Anstatt jede Komponente einer KI-App in einem separaten Silo aufzubewahren, können alle Stakeholder in derselben Umgebung zusammenarbeiten.

Der verbesserte Wissensaustausch und die Zusammenarbeit in einem einzigartigen Arbeitsbereich erstrecken sich bis in die Phase nach der Bereitstellung eines KI-Produkts. Beim Auftreten von Fehlern und anderen Problemen können alle Mitarbeiter gemeinsam an der effektiven Fehlersuche und Problemlösung arbeiten.

Die KI-Orchestrierung öffnet die Tür zu komplexeren Problemlösungen, da sie Entwicklern von KI-Anwendungen die Verwendung mehrerer Modelle, Tools, Datenquellen und anderer Ressourcen ermöglicht.

KI-Modelle sind Experten. Algorithmen für maschinelles Lernen sind auf die Erfüllung bestimmter Aufgaben ausgelegt. Orchestrierung erleichtert die Erstellung eines KI-Systems, das die Stärken verschiedener Modelle für die Herausforderungen einsetzt, für deren Lösung sie speziell entwickelt wurden.

So können beispielsweise ein Computer-Vision-Modell und ein Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache zusammenarbeiten, um physische Dokumente zu scannen und zusammenzufassen. Das erste Modell „liest“ den Text mit optischer Zeichenerkennung, das zweite Modell liefert die Zusammenfassung.

Die Fehlersuche wird auch durch die Überwachungsfunktionen in Echtzeit, die viele Orchestrierungstools bieten, verbessert. Unternehmen können die laufenden Leistungsdaten für die Optimierung von Workflows, die Feinabstimmung von Modellen für bessere Ausgaben und die Anpassung von Datenflüssen nutzen.

KI-Orchestrierungstools sind der zentrale Kontrollpunkt für eine ganze KI-Anwendung, ein KI-System oder einen Workflow. Mit der Möglichkeit der Verwaltung aller Komponenten an einem Ort können Unternehmen die Einhaltung rechtlicher und regulatorischer Anforderungen für ihre KI-Initiativen besser gewährleisten.

Der Status des KI-Systems kann in Echtzeit verfolgt und überwacht werden, sodass Erkenntnisse und Transparenz über die Prozesse des Systems während des Betriebs gewonnen werden können.

Transparenz ist für die verantwortliche Verwendung von KI im Gesundheitswesen und anderen Branchen, die sensible Daten verarbeiten, von größter Bedeutung, und Orchestrierungsplattformen können dabei helfen, intransparente KI-Systeme besser erklärbar zu machen.

Zuverlässige Governance und Compliance sind insbesondere in Bereichen mit strengen Datenschutzvorschriften wichtig, etwa bei der Anwendung generativer KI im Finanzwesen, in der Medizin oder im Rechtswesen.