KI-Services wie ChatGPT, Claude oder lokale LLMs (Large Language Models) lassen sich in bestehende Systeme integrieren. Das ermöglicht neue Anwendungsfälle: Chatbots, Textanalyse, Zusammenfassungen, Klassifikation oder Automatisierung von Routineaufgaben.

Aber KI-Integration ist mehr als ein API-Aufruf. Es geht um Architektur, Sicherheit, Datenhoheit und realistische Erwartungen.

Was kann man mit KI-Integration erreichen?

Typische Anwendungsfälle

Chatbots und virtuelle Assistenten: Kundenservice, interner Support, FAQ-Beantwortung

Textanalyse: Sentiment-Analyse, Klassifikation, Extraktion von Informationen

Zusammenfassungen: Dokumente, E-Mails, Tickets automatisch zusammenfassen

Content-Generierung: Vorlagen, Entwürfe, Übersetzungen

Code-Assistenz: Code-Reviews, Dokumentation, Debugging-Hilfe

Was KI (noch) nicht kann

Zuverlässig faktisch korrekte Informationen liefern ohne Validierung

Komplexe Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung treffen

Sensible Daten verarbeiten, ohne dass Datenschutzfragen geklärt sind

Prozesse vollständig ohne Supervision übernehmen

Architektur und Schnittstellen

API-basierte Integration

Die meisten KI-Services bieten REST-APIs:

OpenAI API: GPT-4, GPT-3.5, Embeddings, Whisper (Audio)

Anthropic API: Claude-Modelle

Azure OpenAI Service: OpenAI-Modelle mit Enterprise-Features

Lokale LLMs: Ollama, LM Studio für selbst gehostete Modelle

Die Integration erfolgt über HTTP-Requests mit API-Keys. Wichtig sind Retry-Logik, Timeouts und Fehlerbehandlung, da KI-APIs latenzabhängig sind.

MCP: Model Context Protocol

MCP (Model Context Protocol) ist ein Standard von Anthropic, der definiert, wie KI-Modelle auf externe Tools und Daten zugreifen können. Statt nur Text zu verarbeiten, kann das Modell aktiv Aktionen ausführen: Datenbank-Abfragen, API-Aufrufe, Dateizugriffe.

Das ermöglicht "Agentic AI" – KI, die nicht nur antwortet, sondern auch handelt. Die Integration erfordert allerdings sorgfältige Absicherung, um ungewollte Aktionen zu verhindern.

Architekturfragen

Wo läuft der KI-Aufruf? Im Backend, nicht im Frontend (API-Keys schützen)

Caching: Ähnliche Anfragen cachen, um Kosten zu sparen

Rate Limiting: Eigene Limits setzen, bevor Provider-Limits greifen

Fallbacks: Was passiert, wenn die KI-API nicht erreichbar ist?

Sicherheit und Datenschutz

KI-Integration wirft Sicherheitsfragen auf, die vorab geklärt werden müssen:

Datenhoheit

Welche Daten werden an externe KI-Services gesendet?

Werden Daten für Training verwendet? (Bei OpenAI API: nein, bei ChatGPT Web: möglicherweise)

Gibt es Compliance-Anforderungen (DSGVO, branchenspezifische Regelungen)?

API-Security

API-Keys sicher verwalten (Secrets Management, nicht im Code)

Zugriffskontrollen: Wer darf KI-Funktionen nutzen?

Audit-Logging: Welche Anfragen wurden gestellt?

Prompt Injection

Ein unterschätztes Risiko: Nutzer können versuchen, das Modell durch manipulierte Eingaben zu ungewolltem Verhalten zu bringen. Gegenmaßnahmen:

Eingaben validieren und sanitizen

System-Prompts von Nutzereingaben trennen

Output validieren, bevor er weiterverarbeitet wird

Lokale LLMs als Alternative

Für sensible Daten können selbst gehostete Modelle eine Alternative sein:

Vorteile: Volle Kontrolle, keine Daten verlassen das Unternehmen

Nachteile: Höherer Betriebsaufwand, oft schlechtere Qualität als kommerzielle APIs

Tools: Ollama, LM Studio, vLLM, Text Generation Inference

Kosten und Wirtschaftlichkeit

KI-APIs werden nach Token (Texteinheiten) abgerechnet. Die Kosten hängen ab von:

Modellwahl (GPT-4 teurer als GPT-3.5)

Prompt-Länge (System-Prompt + Nutzereingabe + Kontext)

Output-Länge

Anzahl der Anfragen

Für produktive Anwendungen sollte man Kosten frühzeitig monitoren und Optimierungsmöglichkeiten kennen: kürzere Prompts, günstigere Modelle für einfache Aufgaben, Caching.

Praktische Umsetzung

1. Use Case definieren

Was soll die KI konkret tun?

Wie sieht der Input aus, wie der gewünschte Output?

Wie wird das Ergebnis weiterverarbeitet?

2. Prototyp bauen

Einfache Integration mit einem Modell testen

Prompt-Engineering: System-Prompt iterativ verbessern

Edge Cases identifizieren

3. Architektur festlegen

Backend-Integration (API-Gateway, Service)

Fehlerbehandlung, Retry, Timeout

Monitoring und Logging

4. Sicherheit klären

Datenklassifikation: Was darf an externe APIs?

Secrets Management

Zugriffskontrollen

5. Produktivbetrieb

Kosten-Monitoring

Performance-Metriken (Latenz, Fehlerrate)

Regelmäßige Prompt-Reviews

Fazit

KI-Integration kann echten Mehrwert liefern, wenn man sie pragmatisch angeht: klare Use Cases, realistische Erwartungen und saubere Architektur. Die Technik ist mittlerweile zugänglich, die Herausforderungen liegen eher in Sicherheit, Datenhoheit und der Integration in bestehende Prozesse.

KI-Integration für Unternehmen: Schnittstellen, Sicherheit und Praxis