LLM-Integration im Unternehmen: Systeme verbinden, Silos auflösen

Der Aufbau einer lokalen LLM-Infrastruktur ist erst der Anfang. Den größten Nutzen entfalten Sprachmodelle erst, wenn sie nahtlos in bestehende Systeme eingebettet werden – von CRM und Ticketing bis zu Wissensdatenbanken und Produktionssteuerung.

Architekturmuster

1. Wissensanreicherung (Retrieval Augmented Generation, RAG)
   Eine bewährte Blaupause: strukturierte Daten in Vektordatenbanken, unstrukturierte Inhalte im Object Storage. Embeddings werden regelmäßig aktualisiert, Trigger laufen über Datenpipelines oder Ereignisbusse.
2. Agenten-Frameworks
   Orchestrieren externe Tools (z. B. Jira, Salesforce, ServiceNow) mithilfe abgesicherter Tool-Calls. Eine Policy-Ebene sorgt dafür, dass nur freigegebene Aktionen ausgeführt werden.
3. Ereignisgesteuerte Automatisierung
   LLMs reagieren auf eingehende Ereignisse (Monitoring-Alarme, neue Dokumente, Sensorwerte) und generieren Vorschläge oder automatisierte Antworten.

Integration in vorhandene Prozesse

• Change Management: Jede Integration erhält ein dediziertes Rollout Board, das Stakeholder aus Fachbereichen, IT und Compliance einschließt.
• Testing Pipeline: Regressionstests prüfen, ob Antworten und Aktionen stabil bleiben. Referenzdatensätze (Golden Datasets) und synthetische Daten helfen beim kontinuierlichen Fine-Tuning.
• Feedback Loops: Nutzende Teams geben Bewertungen ab, die automatisiert in die Prompt- und Retrieval-Optimierung zurückfließen.

Sicherheits- und Governance-Ebene

1. Service-Accounts: LLM-Agenten interagieren über strikt limitierte Service-Accounts. Zugriffe werden protokolliert und regelmäßig rezertifiziert.
2. Datenzugriffe: DynDNS, VLAN und Secrets-Management schützen sensible Systeme. LLM-Outputs durchlaufen Data-Loss-Prevention-Filter (DLP).
3. Audit-Trails: Jede Entscheidung wird mit Kontext gespeichert – Prompt, Retrieval-Chunks, Tool-Calls, Antworten.

Best Practices aus Projekten

• Kleine, klar umrissene Integrationen zuerst (z. B. Wissenssuche für den Support) liefern schnelle Erfolge.
• Technische Schulungen für DevOps- und Plattform-Teams erleichtern den Betrieb hybrider Architekturen.
• Modell- und Promptrichtlinien schriftlich festhalten – so lassen sich Verantwortlichkeiten eindeutig klären.

Fazit

LLM-Integration ist kein Big-Bang-Projekt, sondern eine Serie kontrollierter Iterationen. Mit robusten Schnittstellen, sauberem Monitoring und klaren Governance-Regeln werden lokale Sprachmodelle zum produktiven Bestandteil der Unternehmenslandschaft.