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KI Workshop · Spezialformat · 1 Tag

AI Architecture – from idea to production.

In einem Tag vom Use Case zur belastbaren Architektur-Skizze. Sie lernen nicht das Tool, sondern das Entscheidungs-Framework – und arbeiten am eigenen Use Case bis zur produktionsreifen Architektur.

1 Tag · 08:30–17:30Vor Ort oder hybrid8–14 PersonenDeutsch / EnglischCTOs, Solution Architects, Tech-Verantwortliche

Die meisten KI-Demos sehen beeindruckend aus – und scheitern auf dem Weg in die Produktion. Dieser Workshop schließt genau diese Lücke.

Für wen dieser Workshop gemacht ist. Für CTOs, Solution Architects und tech-affine Fachverantwortliche, die ihre erste produktive AI-Lösung planen – oder bestehende Initiativen tragfähig machen wollen. Klare Zielgruppe: Menschen, die Architektur-Entscheidungen treffen und verantworten.

Sie bringen einen echten Use Case mit (Pre-Work-Steckbrief eine Woche vorab), wir bringen Methodik, Live-Demo und Moderation. Statt erfundener Beispiele arbeiten Sie den ganzen Tag an Ihrer eigenen Architektur.

Eine gemeinsame Landkarte

Drei Architektur-Patterns – und wann welches passt.

Abgegrenzt von klassischer Software-, ML-Pipeline- und Solution-Architektur. Tool-agnostisch: Prinzipien statt Hype-Toolstack.

Pattern 01

Einfache LLM-Calls.

Direkte Modellaufrufe für klar umrissene Aufgaben – wann das schon reicht und wann nicht.

Prompting · Strukturierte Outputs

Pattern 02

RAG-Systeme.

Retrieval Augmented Generation: Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking – Antworten mit Quellenbezug.

Embeddings · Vektor-DB · Retrieval

Pattern 03

Agentic Systems.

Multi-Step, Tool-using Agents mit Orchestration-Layer – inkl. der Frage: Wo endet ein Agent-Loop?

Orchestration · Tool-Use · Termination

Build vs. Buy vs. Composition. Wann lohnt sich was? Wir ordnen die wichtigsten Bausteine ein – LLMs (proprietär vs. open-weight), Embeddings, Vektordatenbanken, Orchestration-Layer und Eval/Monitoring – und übersetzen sie live auf Ihre Use Cases.

Production Concerns

Woran 80 % der Projekte scheitern.

Der Block, der einen Architektur-Workshop von einer Tool-Schulung unterscheidet. Themen, die in Tutorials selten gut behandelt werden:

Evaluation & Testing – LLM-as-a-judge, Human-in-the-Loop, Golden Sets
Cost Management – Token-Budget, Caching-Strategien, Model-Routing
Security & Data Governance – PII-Handling, Prompt Injection, Data Residency (gerade in der EU relevant)
Observability – Logging und Monitoring von KI-Entscheidungen
Versionierung – Prompts als Code, Modell-Updates, Backward Compatibility
Compliance – EU AI Act, Risikoklassifikation, Dokumentationspflichten

Tutorials zeigen „Wie baue ich es“. Dieser Workshop beantwortet „Wie betreibe ich es nachhaltig“ – und liefert je Use Case die drei wichtigsten Production Risks.

Agenda

Vom Pattern zur eigenen Architektur.

08:30 bis 17:30 – rund 40 % Input, 50 % Arbeit am eigenen Use Case, 10 % Reflexion und Peer-Review.

08:30

Ankommen & Setup.

Vorstellungsrunde entlang der Leitfrage: Welcher AI-Anwendungsfall wäre am wertvollsten – und woran scheitert er aktuell?

Modul 1

AI Architecture Landscape & Patterns.

Gemeinsame mentale Landkarte: die drei Architektur-Patterns, Build vs. Buy, die wichtigsten Bausteine.

Modul 2

Bausteine im Detail – Live-Demo.

Eine End-to-End-Architektur live, mit explizit gemachten Entscheidungen: Warum diese Vektor-DB? Welcher Chunk-Size? Was bei Halluzinationen?

Arbeit 1

Architecture Canvas.

In Gruppen am eigenen Use Case – mit den unbequemen Fragen zu Halluzination, Verantwortung und Erfolgsmessung.

Mittag

Mittagessen.

Bewusst gemischte Tische – Use-Case-Gruppen lernen sich kennen.

Modul 3

Production Concerns & Compliance.

Eval, Cost, Security, Observability, Versionierung, EU AI Act – plus die Top-3-Risks je Canvas.

Arbeit 2

Deep-Dive & Peer-Review.

Jede Gruppe pitcht ihre Architektur in 5 Minuten, die anderen geben strukturiertes Feedback.

Modul 4

Roadmap & nächste Schritte.

Wichtigste Take-aways und der erste konkrete Schritt für morgen – als öffentliche Selbstverpflichtung.

Das nehmen Sie mit

Vier Artefakte für die Produktion.

Architecture Canvas – eine ausgefüllte Vorlage für Ihren Use Case: Problem & Outcome, Datenquellen, Modell-Wahl, Tools, Eval-Kriterien, Failure Modes, Kosten
Production Checklist – der Readiness-Bogen für Eval, Security, Cost und Monitoring – damit aus dem PoC ein Betrieb wird
30/60/90-Tage-Roadmap – ein konkreter Aktionsplan mit ersten Schritten für morgen
Tool-Matrix – Vendor-Vergleich Build vs. Buy: LLM-Provider, Vektordatenbanken und Orchestration-Tools mit Stärken, Schwächen und Preisen
Inhouse

ab 9.800 €

Ihr Team, Ihre Use Cases, Ihr Termin.

Pro Person

1.890 €

Offenes Format in Garching / München.

Early-Bird: 1.590 €

Wo dieser Workshop ansetzt: Der KI Discovery Workshop klärt, welcher Use Case sich lohnt – AI Architecture klärt, wie er produktionsreif gebaut und betrieben wird. Inhaltlich eng verzahnt mit unserer Leistung Agentic AI & Intelligent Automation.

Discovery klärt das Welche – Architecture das Wie.

Noch kein priorisierter Use Case? Dann ist der AI Discovery Workshop der richtige Einstieg. Danach: Agentic AI als passende Leistung.

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