Die Integration von KI in Altsysteme kann eine Herausforderung sein, bietet jedoch ein immenses Potenzial für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen. Viele Unternehmen verlassen sich auf veraltete Systeme, von denen einige über 20 Jahre alt sind und oft nicht flexibel genug sind, um KI zu integrieren. Mit dem richtigen Ansatz können Unternehmen diese Hindernisse jedoch überwinden und messbare Vorteile erzielen. Hier ein kurzer Überblick:

• Systemprüfung: Bewertung der Kompatibilität von Hardware, Software und Daten.
• Geschäftsziele: Definieren Sie klare Ziele und verfolgen Sie den Fortschritt anhand messbarer KPIs.
• Datenverwaltung: Standardisieren, bereinigen und sichern Sie Daten für zuverlässige KI-Ergebnisse.
• Integrationsstrategien: Verwenden Sie APIs, Middleware und inkrementelle Methoden wie das Strangler-Fig-Muster, um eine sichere Modernisierung zu erreichen.
• Sicherheit und Zuverlässigkeit: Einsatz von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und ausfallsicheren Mechanismen zum Schutz und zur Stabilisierung von Systemen.
• Schrittweise Einführung: Führen Sie KI schrittweise ein, mit Test-, Überwachungs- und Rollback-Plänen.

Beispiele aus der Praxis, wie das Betrugserkennungssystem von HSBC, zeigen, wie die Integration von KI die Effizienz verdoppeln und gleichzeitig Fehler reduzieren kann. Um erfolgreich zu sein, sollten Sie sich auf die Vorbereitung, die technische Kompatibilität und eine starke Governance konzentrieren. Veranstaltungen wie der RAISE Summit 2026 in Paris bieten Fachleuten, die sich mit den Herausforderungen der KI-Integration befassen, Einblicke und Networking-Möglichkeiten.

Herausforderungen bei der Integration von KI in Altsysteme | Exklusive Lektion

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Vorbereitungscheckliste: Vorbereitung auf die Integration

Die Bewältigung von Integrationsherausforderungen beginnt mit einer gründlichen Überprüfung Ihrer bestehenden Systeme. Eine sorgfältige Vorbereitung hilft, kostspielige Fehltritte zu vermeiden und stellt sicher, dass Ihre Integration mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt. Hier finden Sie eine Checkliste, die Sie durch die wesentlichen Schritte für eine reibungslose KI-Implementierung führt.

Führen Sie eine vollständige Systemprüfung durch.

Beginnen Sie mit einer Überprüfung Ihrer Altsysteme. Dokumentieren Sie die Fähigkeiten Ihrer Infrastruktur, um KI-fähige Funktionen und verbesserungsbedürftige Bereiche zu identifizieren. ^[6]. Überprüfen Sie das Alter der Hardware, die Rechenleistung und die Kompatibilität mit cloudbasierten Lösungen. Stellen Sie fest, ob Ihr System monolithisch ist oder moderne Funktionen wie APIs mit geringer Latenz und Echtzeit-Inferenz unterstützt ^[4].

Übersehen Sie nicht die Analyse der technischen Schulden. Veralteter Code, benutzerdefinierte Korrekturen und eine instabile Architektur können Upgrades erschweren. ^[6]. Identifizieren Sie Abhängigkeiten und Engpässe, die die Kompatibilität mit KI-Tools beeinträchtigen könnten ^[2. Bewerten Sie außerdem die Fähigkeit Ihres Teams, neben neueren, cloud-nativen KI-Plattformen auch ältere Programmiersprachen wie COBOL zu beherrschen ^[4.

Achten Sie besonders auf die Datenprofilierung. Überprüfen Sie Ihre Daten auf fehlende Werte, Inkonsistenzen und Redundanzen. ^[2][4]. Überprüfen Sie Ihre Sicherheitsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass sie modernen Standards wie Verschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung und DSGVO-Konformität entsprechen ^[6][2]. Beachten Sie, dass 53 % der IT-Führungskräfte angeben, dass ein erheblicher Teil (25 % bis 50 %) ihrer Technologie als veraltet gilt ^[3].

Klare Geschäftsziele definieren

Integrationsbemühungen scheitern oft, wenn Technologie Vorrang vor geschäftlichen Anforderungen hat. ^[9]. Bevor Sie sich für Tools oder Plattformen entscheiden, sollten Sie sich darauf konzentrieren, das „Warum” hinter Ihrer Integration zu definieren. Identifizieren Sie spezifische Arbeitsabläufe, in denen KI messbare Verbesserungen erzielen kann. Legen Sie frühzeitig Basiswerte fest – verfolgen Sie innerhalb der ersten zwei Wochen die aktuellen Zykluszeiten, Fehlerquoten und Kosten, um einen klaren Maßstab für den Fortschritt zu schaffen ^[10].

Bewerten Sie KI-Möglichkeiten, indem Sie ihren potenziellen Wert gegen den für ihre Umsetzung erforderlichen Aufwand abwägen. Mit risikoarmen Projekten mit hohem Ertrag können Sie Schwung aufbauen und schnelle Erfolge erzielen. ^[11]. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen, die sich auf strategische KI-Anwendungsfälle konzentrieren, mit fast dreimal höherer Wahrscheinlichkeit die ROI-Erwartungen übertreffen ^[11]. Darüber hinaus nutzen Unternehmen, in denen KI-Teams bei der Definition von Erfolgskennzahlen mitwirken, KI mit einer um 50 % höheren Wahrscheinlichkeit effektiv ^[11.

Legen Sie klar fest, welche Arbeitsabläufe stabil bleiben müssen, welche gesetzlichen Anforderungen eingehalten werden müssen und welche Betriebsfenster (z. B. Batch-Verarbeitungszeiten) während der Integration nicht unterbrochen werden dürfen. ^[9]. Wählen Sie eine kleine Auswahl an Kennzahlen, um sowohl Risiken als auch Vorteile zu überwachen, z. B. die Transaktionslatenz während der Integration und die Wiederherstellungszeit nach Fehlern ^[9].

Sobald die Geschäftsziele klar sind, sollten Sie strenge Datenverwaltungsrichtlinien einführen, um zuverlässige Erkenntnisse zu gewährleisten.

Daten-Governance einrichten

Eine starke Datenverwaltung ist das Rückgrat einer erfolgreichen KI-Integration. Beginnen Sie mit der Identifizierung von Aufzeichnungssystemen – legen Sie fest, welches Altsystem bestimmte Datenfelder besitzt, um Konflikte während der Synchronisierung zu vermeiden. ^[9]. Erstellen Sie standardisierte Definitionen für Schlüsselbegriffe wie „Kunde” oder „Bestellung”, um die Datenpraktiken in alten und neuen Systemen aufeinander abzustimmen ^[9][10].

Einführung von Datenverträgen, die festlegen, welche Datenattribute maßgeblich und welche ergänzend sind, um sicherzustellen, dass KI-Modelle auf vertrauenswürdigen Informationen basieren ^[10]. Verwenden Sie detaillierte Sicherheitsmaßnahmen wie PII-Maskierung und Sicherheit auf Zeilenebene, um sensible Daten zu schützen und Compliance-Standards wie die DSGVO zu erfüllen ^[10]. Pflegen Sie die Datenherkunft, um zu verfolgen, wie Daten von ihrer Quelle zu KI-Ausgaben gelangen, sodass jede Entscheidung nachvollziehbar und überprüfbar ist ^[10.

„KI ist nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet.“
– Mila Rowe, Technologieautorin, Kovair ^[2]

Führen Sie frühzeitig im Prozess eine Datenqualitätsprüfung durch. Suchen Sie nach doppelten Datensätzen, fehlenden Schlüsseln und inkonsistenten Codesätzen, bevor Sie mit der Integration beginnen. ^[9]. Um zu verhindern, dass veraltete Daten die KI-Modelle beeinträchtigen, sollten Sie die Einrichtung einer Anti-Korruptionsschicht in Betracht ziehen – ein Tool, das Altdaten in Formate übersetzt, die mit modernen KI-Systemen kompatibel sind ^[9]. Legen Sie schließlich klare Regeln für die Lösung von „Schreibkonflikten” fest, die auftreten, wenn sowohl das Altsystem als auch die KI-Plattform versuchen, denselben Datensatz zu aktualisieren ^[9.

Checkliste für Integrationsstrategien: Verbindung von Altsystemen und KI

Sobald Ihre Systeme geprüft sind und die Geschäftsziele klar sind, besteht der nächste Schritt darin, die Herausforderung der Anbindung von Altsystemen an KI anzugehen. Für viele Unternehmen ist dies keine leichte Aufgabe – über 60 % nennen die „Integration mit Altsystemen” als größte Hürde für die Skalierung von KI ^[5]. Der Einsatz bewährter Integrationsmethoden kann dazu beitragen, dass KI ältere Systeme verbessert und gleichzeitig Störungen auf ein Minimum reduziert werden.

Verwenden Sie APIs und Middleware

APIs und Middleware fungieren als Brücken zwischen Altsystemen und modernen KI-Lösungen. Tools wie API-Gateways und -Fassaden helfen dabei, den Zugriff zu standardisieren, Sicherheitsprotokolle durchzusetzen und den Datenverkehr zu verwalten, um zu verhindern, dass KI-Abfragen veraltete Hardware überlasten. ^[5]. Für Unternehmen, die mehrere Systeme gleichzeitig betreiben, zentralisieren Plattformen wie Integration Platform as a Service (iPaaS) und Enterprise Service Buses (ESB) die Orchestrierung, wodurch es einfacher wird, Anfragen weiterzuleiten und die Datenumwandlung über verschiedene Plattformen hinweg zu verarbeiten ^[5.

Bei Systemen ohne programmatische Schnittstellen kann vorübergehend Robotic Process Automation (RPA) zum Einsatz kommen. RPA ahmt Benutzeraktionen nach, um Daten über bestehende Schnittstellen zu extrahieren oder einzugeben, und bietet so eine schnelle, aber kurzfristige Lösung. Beachten Sie jedoch, dass RPA eine kontinuierliche Wartung erfordert. Für Echtzeitoperationen sollten Sie eine ereignisgesteuerte Architektur mit Tools wie Apache Kafka in Betracht ziehen. Dieser Ansatz ermöglicht es der KI, auf Systemtriggern zu reagieren, ohne starre Abhängigkeiten von anfälligen Altsystemen zu schaffen. ^[5].

Ein gutes Beispiel dafür findet sich im Bankensektor, wo Middleware die Erfassung von Echtzeitdaten für die KI-gestützte Betrugserkennung ermöglicht und damit zeigt, wie solche Strategien in Umgebungen mit hohem Risiko funktionieren können. ^[3].

Inkrementelle Modernisierungsmuster anwenden

Eine schrittweise Modernisierung ist oft sicherer als eine vollständige Überarbeitung auf einmal. Das Strangler-Fig-Muster ist eine solche Methode. Dabei werden Systemanfragen abgefangen und an neue KI-gestützte Dienste weitergeleitet, während das alte System parallel weiterläuft. ^[13][14]. Dieser Ansatz gewährleistet die kontinuierliche Funktionalität während der Umstellung.

„Das Strangler-Fig-Muster bietet einen kontrollierten und schrittweisen Ansatz für die Modernisierung. Es ermöglicht, dass die bestehende Anwendung während der Modernisierungsmaßnahmen weiter funktioniert.“
– Microsoft Azure ^[14]

Eine weitere nützliche Strategie ist die Anti-Corruption Layer (ACL). Diese Methode umhüllt Altsysteme mit einer modernen API-Schicht und übersetzt veraltete Protokolle wie SOAP oder COBOL in Formate wie REST/JSON, die KI-Tools verwenden können ^[15][8]. Dies ist besonders vorteilhaft für Systeme, die zu kritisch sind, um ersetzt zu werden, wie z. B. Kernbankplattformen, da so eine Änderung des ursprünglichen Codes vermieden wird ^[4].

Sie können auch mit einer Schattenmodus-Bereitstellung beginnen, bei der die KI parallel zu den Altsystemen läuft, um ihre Genauigkeit zu validieren, bevor sie die Aufgaben übernimmt. Das Valley Medical Centre hat beispielsweise das KI-Tool Xsolis Dragonfly auf diese Weise eingesetzt, was zu einer Zunahme der klinischen Beobachtungen (von 4 % auf 13 %) und einer Verbesserung der Mitarbeitereffizienz durch die Automatisierung manueller Überprüfungen geführt hat ^[3].

Diese Methoden ermöglichen eine reibungslosere Aktualisierung älterer Funktionen und schaffen eine solide Grundlage für die zukünftige Integration von KI.

Verbesserung der Integration auf Datenebene

Die Datenintegration ist ein weiterer wichtiger Teil des Puzzles. Change Data Capture (CDC) -Tools replizieren Daten aus Altsystemen in Echtzeit, ohne die ursprüngliche Datenbank zu verändern. ^[5][4]. Dies ist besonders nützlich, wenn Altsysteme die zusätzliche Last von KI-Abfragen nicht bewältigen können. Alternativ ermöglicht die Datenvirtualisierung KI-Modellen den Zugriff auf Altdaten, ohne diese zu verschieben, indem sie mithilfe von Föderationsschichten eine einheitliche Ansicht erstellt ^[5].

Für Systeme, die kein Echtzeit-Streaming verarbeiten können, bietet Micro-Batching einen Kompromiss, indem es nahezu Echtzeit-Aktualisierungen simuliert. ^[5]. Durch Hinzufügen von Caching kann auch der Zugriff auf wichtige Legacy-Daten beschleunigt werden ^[5]. Um die Datenqualität sicherzustellen – ein häufiges Hindernis für KI-Projekte – sollten Datenbereinigungsprozesse automatisiert werden, um Formate zu standardisieren und fehlende Werte zu beheben. Eine schlechte Datenqualität ist für 80 % der Verzögerungen bei KI-Projekten verantwortlich ^[12. Legen Sie außerdem klare Regeln für die Datensynchronisierung fest, wenn sowohl das Altsystem als auch die KI-Plattform dieselben Felder aktualisieren müssen ^[9.

Checkliste für Sicherheit und Zuverlässigkeit: Schutz Ihrer Integration

Es ist unerlässlich, die Verbindung Ihres AI-Legacy-Systems sicher und zuverlässig zu halten. Das Australian Signals Directorate betont dies mit folgenden Worten: „AI-Systeme sind Softwaresysteme. Daher sollten Unternehmen, die solche Systeme einsetzen, Systeme bevorzugen, die von Grund auf sicher sind und bei denen die Entwickler und Designer des AI-Systems ein aktives Interesse an den positiven Sicherheitsergebnissen des Systems nach dessen Inbetriebnahme haben.“ ^[19]. Ein ausgewogener Ansatz stellt sicher, dass Ihre Integration stabil und geschützt bleibt, und baut auf früheren Strategien zur Aufrechterhaltung eines reibungslosen Betriebs auf.

Sicherheitskontrollen anwenden

Um Ihre Integration zu schützen, implementieren Sie zunächst ein Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) mit rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) oder attributbasierter Zugriffskontrolle (ABAC), um den Zugriff auf sensible Daten zu beschränken. ^[16][17][18]. Vermeiden Sie fest codierte Anmeldedaten – verwenden Sie verwaltete Identitäten für eine sichere Authentifizierung zwischen KI-Komponenten und Altsystemen ^[16].

Verschlüsseln Sie Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung mit modernen Standards wie HTTPS und TLS. Isolieren Sie Netzwerke zusätzlich mit virtuellen Netzwerken (VNets), privaten Verbindungen und dedizierten Enklaven. ^[16][17][19]. Setzen Sie für Workflows, die mit sensiblen Informationen umgehen, Tools zum Schutz vor Datenverlust (Data Loss Prevention, DLP) ein, um sensible Daten zu erkennen und zu schwärzen. ^[16. Schützen Sie Modellgewichte, Checkpoints und Konfigurationen in sicheren Umgebungen, um unbefugten Zugriff oder Manipulationen zu verhindern ^[18][19].

Wenden Sie das Prinzip „Standardmäßig ablehnen“ an, indem Sie alle externen Anrufe und Netzwerkzugriffe blockieren, sofern diese nicht ausdrücklich über Zulassungslisten erlaubt sind. ^[18][19]. Verwenden Sie für Vorgänge wie die Bereitstellung von Modellen oder den Zugriff auf Modellgewichte die Zwei-Personen-Integrität (TPI), bei der mehrere Parteien sensible Aktionen autorisieren müssen ^[18][19].

Führen Sie KI und Middleware in isolierten, gehärteten Containern aus, um Risiken durch potenzielle Exploits zu minimieren. ^[18][19]. Stärken Sie exponierte APIs durch robuste Authentifizierung, Ratenbegrenzung und Schema-Validierung, um Probleme wie Modellinversion oder unbefugte Datenextraktion zu verhindern. ^[18][19]. Führen Sie detaillierte Protokolle über Eingabeaufforderungen, Ausgaben und Tool-Aufrufe, um forensische Untersuchungen und die Reaktion auf Vorfälle zu unterstützen. ^[18].

Verbessern Sie die Zuverlässigkeit des Systems

Sicherheitsmaßnahmen schützen Ihre Daten, aber Zuverlässigkeit sorgt dafür, dass Ihr System reibungslos funktioniert. 70 % der Software von Fortune-500-Unternehmen ist über 20 Jahre alt ^[3], ist Ausfallsicherheit von entscheidender Bedeutung. Verwenden Sie das Circuit-Breaker-Muster, um Kettenausfälle zu verhindern – wenn das KI-System ausfällt oder das Altsystem überlastet ist, wird der Stromkreis unterbrochen, um die Stabilität aufrechtzuerhalten ^[15[20. Wenden Sie in ähnlicher Weise das Bulkhead -Muster an, um Ausfälle innerhalb bestimmter Komponenten zu isolieren und zu verhindern, dass sich Probleme auf das gesamte System ausbreiten ^[17.

Um Duplikate oder Überlastungen zu vermeiden, sollten Sie idempotente Schreibvorgänge sicherstellen und exponentielle Backoff-Wiederholungsversuche verwenden. ^[15][9]. Leiten Sie fehlgeschlagene Nachrichten zur manuellen Überprüfung oder automatisierten Wiederholung an eine Dead-Letter-Queue weiter, um sicherzustellen, dass bei Ausfällen keine Daten verloren gehen ^[9][10].

Überwachen Sie den Systemzustand, indem Sie Korrelations-IDs, Latenzzeiten und Fehlerraten über den gesamten Integrationspfad hinweg verfolgen – vom KI-Agenten bis zum Altsystem. ^[15][9]. Verteilen Sie KI-Dienste auf mehrere Regionen, um die Verfügbarkeit bei regionalen Ausfällen oder Quotenbeschränkungen aufrechtzuerhalten. ^[20. Tools wie API Management oder Application Gateways können Anfragen automatisch auf fehlerfreie Instanzen verteilen und Failovers verwalten ^[20][22. Richten Sie Warnmeldungen für ungewöhnliche Aktivitäten wie feindliche Eingaben, Datenabweichungen oder sich häufig wiederholende Aktionen ein, die auf eine Sicherheitsverletzung hindeuten könnten ^[19].

Plan für robuste Bereitstellungen

Bereitstellungsstrategien sind entscheidend, um Störungen zu minimieren. Verwenden Sie Blue-Green-Bereitstellungen, bei denen zwei identische Umgebungen existieren – eine Live-Umgebung und eine aktualisierte Umgebung –, um schnelle Rollbacks und minimale Ausfallzeiten zu ermöglichen. ^[21]. Bei schrittweisen Canary-Rollouts wird nur ein kleiner Teil des Datenverkehrs auf die neue Integration umgeleitet, wodurch das Risiko weitreichender Probleme verringert wird ^[21].

Testen Sie die KI im Schattenmodus, um ihre Genauigkeit zu überprüfen, ohne Ihr Altsystem zu beeinträchtigen. ^[15][10]. Mit Feature-Flags können Sie KI-Funktionen ein- oder ausschalten, ohne das System neu bereitstellen zu müssen. ^[10. Bereiten Sie sich auf Notfälle mit „Hot Rollback”-Plänen vor, die KI-Kanäle sofort deaktivieren und kompensierende Transaktionen verwenden, um problematische Änderungen rückgängig zu machen ^[15].

Führen Sie eine Fehlermodusanalyse (FMA) durch, um potenzielle Fehlerquellen wie Netzwerk-Timeouts oder Dienstausfälle zu ermitteln, und definieren Sie automatisierte Reaktionen wie Wiederholungsversuche oder Failover. ^[20]. Automatisieren Sie schließlich Lasttests mit Tools wie Azure Load Testing, um Engpässe zu identifizieren und Failover-Mechanismen zu validieren, bevor Sie live gehen ^[10].

Checkliste für Bereitstellung und Überwachung: Skalierung von KI in der Produktion

Nachdem Sicherheits- und Zuverlässigkeitsmaßnahmen getroffen wurden, besteht der nächste Schritt darin, KI effektiv einzusetzen und ihre Leistung zu überwachen. Angesichts der Tatsache, dass über 80 % der KI-Initiativen aufgrund schlechter Integration und Datenqualitätsprobleme scheitern ^[23], ist eine strukturierte Einsatzstrategie unverzichtbar.

Befolgen Sie einen stufenweisen Bereitstellungsplan

Beginnen Sie damit, Ihre Architektur zu dokumentieren und Integrationspunkte mit geringem Risiko zu identifizieren. Bevor Sie sich zu einer vollständigen Einführung verpflichten, testen Sie Integrationsmuster und bewerten Sie die Auswirkungen auf das Geschäft mithilfe eines Sandbox-Proof-of-Concept (PoC).

Nehmen wir zum Beispiel HSBC. In Zusammenarbeit mit Google Cloud haben sie ein KI-gestütztes Betrugserkennungssystem implementiert, das monatlich 900 Millionen Transaktionen analysieren kann. Durch die schrittweise Einführung des Systems konnten sie die Betrugserkennungsrate um das 2- bis 4-fache verbessern und gleichzeitig die Fehlalarmquote um 60 % senken ^[3].

Bei schrittweisen Einführungen sind Techniken wie Canary Releases oft von Vorteil, bei denen neue Funktionen zunächst in bestimmten Regionen oder für bestimmte Benutzergruppen eingeführt werden. Auf diese Weise werden etwaige Probleme eingedämmt, ohne dass die Mehrheit der Benutzer davon betroffen ist.

Beispielsweise hat ein Öl- und Gasunternehmen eine generative KI-Abfrageschicht zu einem bestehenden Geräte-Dashboard hinzugefügt. Diese Schicht fasste Warnmeldungen von über 1.000 IoT-Sensoren zusammen. Vor der Skalierung führten sie einen sechsmonatigen PoC mit 20 Maschinen durch und konnten so kostspielige ungeplante Ausfälle erfolgreich verhindern. ^[24].

Legen Sie klare Qualitätskriterien fest – Leistungsbenchmarks, die Modelle erfüllen müssen, bevor sie von der Entwicklung zum Testen und schließlich zur Produktion übergehen. Entwerfen Sie außerdem Systeme mit Schutzvorrichtungen, um bei einem Ausfall des KI-Dienstes oder bei fehlerhaften Ergebnissen auf die herkömmliche Logik zurückzugreifen.

Sobald die schrittweise Einführung die Zuverlässigkeit des Systems bestätigt hat, stellen Sie die Abwärtskompatibilität sicher, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

Rückwärtskompatibilität aufrechterhalten

Abwärtskompatibilität ist für eine nahtlose KI-Integration von entscheidender Bedeutung. Mit Feature-Flags können Sie KI-Rollouts steuern und Funktionen bei Leistungseinbußen schnell deaktivieren. Verwenden Sie API-Gateways, um die Protokollübersetzung zu verwalten – beispielsweise die Konvertierung von JSON-Anfragen in Zeichenfolgen mit fester Breite für Legacy-Systeme – und gleichzeitig moderne Sicherheitsstandards auf älteren Endpunkten durchzusetzen.

Die Versionierung ist eine weitere wichtige Maßnahme. Verwalten Sie Versionen für Ihren Code, Ihre Modelle und Datensätze, um reibungslose Upgrades und Rollbacks zu ermöglichen. Bei Altsystemen sollten Sie die Funktionen in eine kontrollierte API-Schicht einbinden. Dadurch werden Interaktionen standardisiert und Verträge durchgesetzt, sodass das Kernsystem unverändert bleibt, während sich die KI-Komponenten weiterentwickeln.

Für KI-Systeme mit Schreibzugriff sollten Sie deterministische und überprüfbare Ausgleichstransaktionen implementieren, um problematische Aktionen in Live-Umgebungen rückgängig zu machen. Diese Vorsichtsmaßnahmen gewährleisten die Betriebskontinuität, während Sie auf eine robuste Überwachung hinarbeiten.

Festlegung von Governance- und Überwachungsstandards

Die Governance sollte frühzeitig beginnen, nämlich bereits in der Phase der Erfassung von Anwendungsfällen. Weisen Sie Risikostufen auf der Grundlage der potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft zu und verlangen Sie wichtige Artefakte – wie Eingabe-/Ausgabeschemata, Trainingsdaten, Basisdaten und metrische Testkonfigurationen –, bevor Sie fortfahren. Automatisierte Testsuiten können dann die Stabilität, Datenabweichungen und Konzeptabweichungen überprüfen, bevor ein Modell-Snapshot in der Produktion eingesetzt wird.

Verwenden Sie Metriken wie PSI, KS-Tests und Jensen-Shannon-Divergenz, um Daten, Leistung und Sicherheitsabweichungen zu überwachen. Standardisieren Sie die Tools teamübergreifend, indem Sie einheitliche SDKs und APIs definieren, wodurch Kompatibilitätsprobleme reduziert und Entwicklungszyklen beschleunigt werden. Konfigurieren Sie Systeme so, dass sie vor der Bereitstellung automatisch Leistungs- und Abweichungsmonitore basierend auf dem Modelltyp hinzufügen. Stellen Sie außerdem sicher, dass das Bereitschaftspersonal über Ein-Knopf-Pfade Zugriff hat, um bestimmte Routen, Tools oder Modelle im Falle von Sicherheits- oder Leistungsproblemen zu deaktivieren.

Diese Praktiken bilden eine solide Grundlage für die effektive Skalierung von KI-Systemen und gewährleisten deren Zuverlässigkeit im Rahmen umfassenderer strategischer Diskussionen auf Veranstaltungen wie dem RAISE Summit.

RAISE Summit: Lernen Sie von Branchenexperten, wie Sie KI integrieren können

Die Integration von KI in ältere Systeme ist nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch der richtigen Anleitung. Der RAISE Summit 2026 (8.–9. Juli, Paris) wird voraussichtlich über 9.000 Teilnehmer und mehr als 350 Referenten begrüßen, die sich alle am „4F-Kompass”-Rahmen orientieren: Foundation (Grundlage), Frontier (Grenzen), Friction (Reibung) und Future (Zukunft). ^[25][27].

AI-Strategiesitzungen auf dem RAISE-Gipfel

Der Frontier Track befasst sich eingehend mit der Umsetzung von KI vom Konzept zur Realität. Sessions wie „KI-Einführungsrahmen: Von Pilotprojekten zur Produktion“ und „‚DATA‘: Das Rückgrat der KI-Architektur in Unternehmen“ konzentrieren sich darauf, modernste KI mit älteren Infrastrukturen zu verbinden ^[27]. Der Friction Track hingegen befasst sich mit den schwierigen Themen – Sessions wie „The ROI Dilemma” (Das ROI-Dilemma) und „The Cyber Resilience Challenge” (Die Herausforderung der Cyber-Resilienz) behandeln die finanziellen und sicherheitstechnischen Hürden bei der Modernisierung von Altsystemen ^[27].

For executives managing large-scale AI rollouts, the CxO Summit provides a space to explore high-level strategies for organisational integration ^[26]. Industry heavyweights like Vishal Talwar (FedEx), Philippe Rambach (Schneider Electric), and Amit Zavery (ServiceNow) will share their experiences ^[25][28]. On 8 July 2026, David Flynn, CEO of Hammerspace, will take the Main Stage to discuss "AI-Ready Data For AI Anywhere", focusing on breaking down data silos to streamline AI infrastructure ^[30]. These sessions are designed to spark ideas and lead into meaningful networking opportunities.

Networking-Möglichkeiten für Fachleute im Bereich KI-Integration

Der RAISE Summit ist ein Hotspot für Entscheidungsträger – etwa 80 % der Teilnehmer sind Führungskräfte auf C-Level oder Gründer. Das bedeutet direkten Zugang zu denjenigen, die Budgets kontrollieren, die Infrastruktur überwachen und sich in der Regulierungslandschaft auskennen. ^[25][26]. Die Side Events Week bietet exklusive Abendessen, Workshops und Meetups, die darauf abzielen, Herausforderungen wie Datensilos und Systeminteroperabilität zu lösen ^[25].

„Da die Welt immer virtueller wird, halte ich es für immer wichtiger, dass Menschen zusammenkommen. Die glücklichen Zufälle, die sich ergeben können, wenn man sich physisch am selben Ort befindet, können das Leben verändern.“ – Chamath Palihapitiya, Mitbegründer von Social Capital ^[29]

On 7 July 2026, the MACHINA Summit will focus on how AI interacts with robotics, autonomous hardware, and other physical systems. This is especially valuable for professionals in manufacturing and industrial sectors ^[26]. Attendees can also visit booths like Hammerspace (Booth 3B) to discuss solutions for eliminating data silos - essential for seamless AI integration ^[30].

Vorteile für Teilnehmer und Ticketoptionen

Der RAISE Summit vermittelt den Teilnehmern praktische Werkzeuge und Strategien für die Integration von KI in ältere Systeme.

Die Veranstaltung umfasst auch einen Start-up-Wettbewerb mit einem Preisgeld von 5 Millionen Euro und einen globalen KI-Hackathon mit Preisen im Wert von 200.000,00 Euro, bei dem neue Lösungen für die KI-Integration im Mittelpunkt stehen. ^[25]. Frühbuchertickets für diese unverzichtbare Veranstaltung im Juli 2026 sind ab sofort erhältlich ^[25].

Fazit: Wichtige Punkte für eine erfolgreiche Integration von KI

Die Bedeutung der Vorbereitung

Die Grundlagen für die Integration von KI zu schaffen, ist nicht nur hilfreich, sondern absolut notwendig. Wie wir in den Checklisten zur Vorbereitung und Integration erläutert haben, sind eine gründliche Systemprüfung und die Implementierung solider Daten-Governance-Praktiken wichtige erste Schritte. Die klare Definition von Geschäftszielen und die Festlegung messbarer KPIs – wie Genauigkeit, Latenz und ROI – helfen dabei, die Bemühungen auf wirkungsvolle Anwendungsfälle mit geringem Risiko zu konzentrieren. Laut Gartner werden bis Ende 2026 60 % der KI-Initiativen scheitern, wenn die grundlegenden Daten nicht ordnungsgemäß vorbereitet sind. ^[1]. Diese Statistik unterstreicht die Bedeutung der Vorbereitung als Grundstein für den Erfolg von KI.

Zusammenfassung der technischen und sicherheitsrelevanten Best Practices

Bei der Integration von KI in Altsysteme ist es von größter Bedeutung, technisch agil und sicher zu bleiben. Strategien wie die schrittweise Modernisierung, einschließlich der Verwendung des Strangler-Musters, ermöglichen es Unternehmen, veraltete Komponenten schrittweise zu ersetzen, ohne den Betrieb zu stören. Durch die Umhüllung stabiler Funktionen mit APIs wird sichergestellt, dass ältere Systeme nahtlos mit KI zusammenarbeiten können, während Middleware und Nachrichtenwarteschlangen dabei helfen, die langsameren Prozesse von Altsystemen zu verwalten, ohne Engpässe zu verursachen.

Sicherheit darf natürlich nicht erst im Nachhinein berücksichtigt werden. Von Anfang an sollten Verschlüsselung für gespeicherte und übertragene Daten, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Multi-Faktor-Authentifizierung vorhanden sein. Das Testen von KI im Schattenmodus ist ein weiterer kluger Schachzug – so können Unternehmen die Ergebnisse der KI validieren, ohne den Live-Betrieb zu gefährden.

„Die Integration von KI in Altsysteme gehört zu den entscheidenden Herausforderungen und Chancen, denen sich CIOs heute gegenübersehen.“ – Michael Fauscette, Gründer, CEO und Chefanalyst, Arion Research ^[7]

In Kombination mit früheren Vorbereitungsschritten schaffen diese technischen und sicherheitsrelevanten Maßnahmen einen Rahmen für den zuverlässigen Einsatz von KI.

Weiterlernen und Netzwerken

Die Integration von KI ist keine einmalige Aufgabe, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der sich mit der Technologie weiterentwickelt. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es unerlässlich, sich über neue Trends wie generative KI und agentische KI auf dem Laufenden zu halten. Die Weiterbildung von Teams, die bereits Erfahrung mit Altsystemen haben, ist ein weiterer wichtiger Faktor – dies gewährleistet nicht nur einen reibungslosen KI-Betrieb, sondern bewahrt auch institutionelles Wissen, das andernfalls verloren gehen könnte.

Auch Networking spielt eine wichtige Rolle, um kostspielige Fehler zu vermeiden. Zwischen 60 % und 80 % der Budgets für KI-Projekte werden oft eher für die Integration als für die Entwicklung ausgegeben ^[8], was deutlich macht, dass das Lernen aus den Erfahrungen anderer sowohl Zeit als auch Geld sparen kann. Veranstaltungen wie der RAISE Summit (8.–9. Juli 2026, Paris) bieten eine großartige Gelegenheit, mit Branchenführern in Kontakt zu treten und praktische Einblicke in die KI-Integration zu gewinnen. Diese Zusammenkünfte sind besonders wertvoll für Fachleute, die sich mit den Komplexitäten der Zusammenführung von KI mit bestehenden Infrastrukturen befassen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der sicherste erste Anwendungsfall für KI in einem Altsystem?

Bei der Einführung von KI in ein Altsystem ist es am besten, zunächst Routineaufgaben mit KI zu automatisieren. Dieser Ansatz ist risikoarm und äußerst praktisch. Beginnen Sie mit kleinen Implementierungen, wie Pilotprojekten oder Minimum Viable Products (MVPs). Diese schrittweisen Maßnahmen tragen zu einer reibungslosen Integration bei, reduzieren Störungen und ermöglichen es Ihnen, die Kompatibilität mit bestehenden Systemen zu testen. Es handelt sich um eine vorsichtige, aber effektive Methode, um die Leistung zu bewerten und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen.

Wie können wir KI integrieren, ohne die Kernplattform neu zu schreiben?

Um KI in Ihr System zu integrieren, ohne Ihre Kernplattform komplett umzugestalten, sollten Sie nicht-intrusive Lösungen wie Change Data Capture (CDC), Dateiüberwachungsprogramme oder Middleware in Betracht ziehen. Diese Tools können Daten und Schnittstellen aus Ihrem Altsystem spiegeln und so die Integration reibungsloser gestalten.

Die Verwendung entkoppelter Schichten – wie APIs oder Nachrichtenwarteschlangen – hilft dabei, KI-Komponenten vom Hauptsystem zu trennen und so das Risiko von Interferenzen zu verringern. Während des Testens sorgt die parallele Ausführung von KI-Prozessen dafür, dass das System stabil bleibt, während die KI mit Echtzeitdaten arbeitet. Mit diesem Ansatz können Sie KI effektiv integrieren, ohne Ihre bestehende Architektur zu stören.

Wie können wir die Ergebnisse der KI sicher, konform und überprüfbar halten?

Um die Ergebnisse der KI sicher, konform und nachvollziehbar zu halten, ist es unerlässlich, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren, die auf jede Phase des KI-Lebenszyklus zugeschnitten sind. Das bedeutet, Trainingsumgebungen zu schützen, Modellartefakte zu sichern, eine kontinuierliche Überwachung aufrechtzuerhalten und strenge Zugriffskontrollen anzuwenden. Als solide Grundlage dienen vertrauenswürdige Frameworks wie die SSDFdes NIST und die „Secure by Design”-Prinzipiender CISA, die fachkundige Anleitung bieten.

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