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KI Betriebsmodell LLM-agnostisch · DBRS - basiert · Für jede Organisation Künstliche Intelligenz ist kein Werkzeug, sondern Teil eines Systems aus Kontext, Prozessen, Ausführungsregeln und Verantwortung. Zielbild Künstliche Intelligenz (KI) als Teammitglied - nicht als Einzellösung KI entfaltet ihren Wert nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mit Menschen, Wissen und Prozessen. Dieses Betriebsmodell (Operating Model) beschreibt, wie das gelingt - unabhängig davon, welche Modelle oder Werkzeuge im Einsatz sind. Prinzip Mehrere LL Ms je nach Aufgabe Kein Modell ist dauerhaft das beste Jedes findet seine passende Einsatzsituation Referenzimplementierung (DBRS) LLM agnostisch (austauschbar) OpenAI, Claude, Mistral, Google Gemini, lokale Modelle geroutet über LiteLLM als zentrales Gateway. Deloitte-Bericht: Menschliche Kompetenzen sind der Motor für leistungsstarke Teams im Zeitalter der KI KI funktioniert MIT Teams, die auch ohne KI funktionieren – sie macht sie schneller, stärker und wirksamer. Wer erwartet, dass Künstliche Intelligenz organisatorische Schwächen kompensiert, wird enttäuscht. Deloitte-Forschung mit über 1.394 Fachleuten zeigt: Hochleistungsteams nutzen KI deutlich häufiger - und erzielen messbar bessere Ergebnisse in Effizienz, Problemlösung und Zusammenarbeit. Nicht weil die Technologie sie rettet, sondern weil funktionierende Teams wissen, wie sie gemeinsam Lösungen einsetzen. ( https://www.deloitte.com/us/en/about/press-room/high-performing-teams.html ) Ein AI Operating Model ohne Kulturebene ist eine Betriebsanleitung ohne Betrieb. Für Unternehmen bietet Experience Innovation das praxistaugliche Fundament zu erfolgreicher Innovation und KI-Nutzung – Klarheit, Prozesse, Vertrauen, Zusammenarbeit. Architektur AI Operating Model in vier Schichten - jede austauschbar Das Operating Model ist schichtenweise aufgebaut. Die Funktion jeder Schicht ist klar definiert. Die konkrete Implementierung ist frei wählbar - auch Microsoft Copilot oder Google Gemini fügen sich ein. Übersichtsgrafik Context Layer DBRS Strukturiertes Wissen als Grundlage jeder AI-Interaktion. Execution Layer KI Codierung Code, Prompts und Versionierung. KI-fähige Entwicklungsumgebung. Orchestration Layer Abläufe (Workflows) Workflows verbinden die Schichten und machen Prozesse reproduzierbar. Model Layer Large Lange Models (LLM) LL Ms über ein zentrales Gateway – kein Modell dauerhaft festgeschrieben. KI Agenten / Agentic AI Rollen der AI Agents mit Regeln und Haltung KI ohne Werthaltung ist Werkzeug. Jeder Agent verkörpert eine Denktradition mit Regeln, die über die technische Funktion hinausgeht. SAMY Nutzt Kontext Tolksdorf.digital und whitelisted Weltwissen Innovation Mentor System A ssistant for Mentoring Y ou, Fragen stellen, bevor Antworten gegeben werden Alan Nutzt detailliertes Wissen um Programmierung und IT Alan Touring Britischer Computer Pionier, knackte während WW2 ENIGMA Was nicht formalisierbar ist, ist nicht lösbar Simone Unabhängige Prüfinstanz für Governance und Policies Simone Veil Moralische Integrität, glühende Europäerin Unbequeme Wahrheit vor bequemem Konsens William Systems Thinking und Qualitäts Management W. Edwards Deming Begründer vom PDCA Zyklus, Systemdenken & Qualität Fehler im System suchen, nicht beim Menschen Arbeitsweisen Augmented Thinking & Augmented Engineering LL Ms sind keine Gleichmacher. Sie finden statistisch das zum Kontext Passende - und verstärken damit das Individuelle des Systems Mensch-LLM. Das Ergebnis beruht auf Einsatz und Eigenschaften von beiden. Vibe Mode Augmented Thinking Mensch und LLM denken gemeinsam – fließend, offen, explorativ. Das Modell wird nicht gesteuert, sondern eingeladen. Voraussetzung: Offenheit. Ziele vom Vibe Mode sind das Verstehen des Gesuchten und die Formulierung der Aufgabenstellung um das Gesuchte zu erreichen. CAISE Mode (Collaborative AI Supported Engineering) Augmented Engineering Mensch und LLM arbeiten strukturiert – präzise, formalisierbar, überprüfbar. Ergebnisse sind reproduzierbar und versionierbar. Voraussetzung: Aufgabenstellung und Struktur. Realisierung mit Engineering-Methoden der Aufgabenstellung im Team, bestehend aus Mensch und KI. LLM-agnostisches Design LLM Nutzung - Modellwechsel als Methode Es gibt kein bestes Modell. Der bewusste Wechsel zwischen Modellen ist keine Notlösung – sondern eine kognitive Methode mit drei bewährten Mustern. Modellwechsel als kognitive Methode – zur Überwindung von Denkblockaden, Erweiterung von Perspektiven und automatischer Qualitätssicherung. Reformulierung Wer in einer Sackgasse steckt, wechselt das Modell und schildert die Situation neu. Die Neubeschreibung ist bereits ein Denkschritt. Perspektivwechsel Jedes Modell gewichtet den eigenen Lösungsraum anders - nicht weil es besser ist, sondern weil es anders ist. Cross-Model Review Lösung mit Modell A entwickeln - von Modell Berklären lassen. Qualität entsteht durch den Perspektivwechsel, nicht durch Mehraufwand. Datenfluss & Lernzyklus Das System Mensch & KI lernt im Kontext - nicht im Modell Neues Wissen fliesst nicht ins LLM zurück, sondern mit Context Engineering in das Kontextsystem. Der Rückpfeil ist der entscheidende Schritt. Start Frage im Dialog Wissensquelle Kontext des Fragenden Kontextsystem DBRS Orchestrierung n8n LLM Wahl LLM Gateway Ergebnis Ausgabe Kreislauf: Lernen → Kuratieren → Verstärken Kontextsystem Ergänzung des Bestehenden ← Feedback & Reflektion Ergänzung mit klassichen Lehrmitteln und Erprobung Positionierung KI Betriebsmodell, passend für jede Organisation - unabhängig vom Stack Dieses Operating Model gilt unabhängig davon, ob Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise, Google Gemini oder eine eigene Lösung einsetzt wird. Die Prinzipien sind universell. Die Implementierung hängt von Zielen und Umfeld ab. Was verbindet es Wissen · Prozesse · AI · Verantwortung – für nachhaltige, nutzbare Ergebnisse. DBRS Referenzimplementierung DBRS · LiteLLM · n8n · Claude Code - erprobt im produktiven Einsatz bei Tolksdorf.digital. CCR-ID: ai_operating_model VPR-ID: vpr_tolksdorf_digital | Verified for Human & AI Interpretation | Human-in-the-Loop Content Governance