Enterprise AI Architecture Training
Das Architekturtraining für Teams, die LLM-Systeme, RAG, Agenten, APIs und Datenintegration nicht als Demo, sondern als belastbare Unternehmensarchitektur konzipieren müssen.
Enterprise Architects, Solution Architects, Softwarearchitekten, Tech Leads, IT-Verantwortliche.
Intensives Architekturtraining · 2 Tage · Inhouse oder Remote · Deutsch.
Belastbare Enterprise-AI-Referenzarchitekturen, erprobte Patterns für RAG und Agenten sowie ein Integrations- und Betriebsmodell für produktive KI-Systeme.
Referenzarchitekturen, RAG- und Agenten-Patterns, Sicherheits- und Datenflussmodelle sowie Architecture Decision Records — erarbeitet an realen Architekturproblemen.
Für Architektur- und Engineering-Teams, die LLM-Systeme, RAG, Agenten, APIs und Datenintegration nicht als Demo, sondern als belastbare Unternehmensarchitektur konzipieren müssen. Das Training richtet sich an alle, die Architekturentscheidungen für KI-Systeme verantworten — von der Auswahl geeigneter Patterns bis zur Integration in bestehende Systemlandschaften.
- Enterprise Architects
- Solution Architects
- Softwarearchitekten
- Tech Leads
- IT-Verantwortliche
- PoC-Ergebnisse sollen in produktionsreife Architekturen überführt werden, aber es fehlen bewährte Referenzmuster.
- Verschiedene Teams bauen KI-Funktionen ohne gemeinsame Architekturstandards — technische Schulden entstehen.
- Sicherheits-, Datenfluss- und Betriebsanforderungen für KI-Systeme sind unklar oder noch nicht systematisch adressiert.
Das nehmen Sie mit.
Enterprise-AI-Referenzarchitekturen verstehen und anwenden
Die wichtigsten Architekturmuster für LLM-basierte Systeme kennen — und wissen, unter welchen Bedingungen welches Muster geeignet ist.
RAG- und Agenten-Patterns sicher einsetzen
Retrieval-Augmented Generation und Agenten-Architekturen so konzipieren, dass sie in regulierten und produktionskritischen Umgebungen funktionieren.
Sicherheits- und Datenflussmodelle gestalten
Datenflüsse in KI-Systemen modellieren, Sicherheitsanforderungen ableiten und technische Kontrollpunkte in die Architektur einbauen.
Architecture Decision Records führen
Architekturentscheidungen nachvollziehbar dokumentieren — als Grundlage für Teamkommunikation, Review-Prozesse und spätere Anpassungen.
Integrations- und Betriebsmodell definieren
Den Weg vom PoC in den Betrieb gestalten: Schnittstellen, Monitoring, Fallback-Strategien und Kostenmodelle für produktive KI-Systeme.
Module
- 01
KI-Systemlandschaft und Architekturprinzipien
Überblick über LLM-basierte Systemtypen, zentrale Architekturprinzipien und typische Fallstricke in der Praxis.
- 02
RAG: Architektur, Patterns und Qualität
Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-Systemen — von Chunking und Embedding bis zu Hybrid-Search und Evaluierung.
- 03
Agenten-Architekturen und Tool-Integration
Entwurfsmuster für autonome und semi-autonome Agenten, Tool-Calling-Konzepte und Orchestrierungsansätze.
- 04
Sicherheit, Datenfluss und Compliance-Anforderungen
Sicherheitsrelevante Architekturentscheidungen: Datenisolation, Zugriffskontrollen, Logging und Auditierbarkeit.
- 05
Integration in bestehende Systemlandschaften
API-Design, Schnittstellenmuster, Migrations- und Koexistenzstrategien für KI-Systeme im Unternehmenskontext.
- 06
Betrieb, Monitoring und Architecture Decision Records
Vom PoC in den Betrieb: Betriebsmodelle, Monitoring-Konzepte, Kostensteuerung und strukturierte Architekturdokumentation.
Didaktisches Prinzip „Erklären – Zeigen – Anwenden": Architekturprinzipien werden konzeptionell eingeführt, in Referenzdiagrammen veranschaulicht und in praktischen Architekturübungen auf reale Problemstellungen angewendet — kein Toy-Demo-Niveau.
Erfahrung in Software- oder Systemarchitektur wird vorausgesetzt. Grundkenntnisse über APIs und verteilte Systeme sind hilfreich.
Als Inhouse-Training oder Remote-Workshop, auf Wunsch mit Fokus auf Ihre bestehende Systemlandschaft und konkrete Architekturproblemstellungen.
- Enterprise-AI-Referenzarchitektur-Vorlage
- RAG- und Agenten-Pattern-Katalog
- Sicherheits- und Datenflussmodell-Vorlage
- Architecture Decision Record (ADR) Vorlage
- Integrations- und Betriebsmodell-Checkliste
Ist das Training auch für Teams geeignet, die noch keine KI-Systeme in Produktion haben?
Ja. Das Training deckt den gesamten Weg vom Architekturentwurf bis zum Betriebsmodell ab — auch ohne bestehende KI-Systemlandschaft als Startpunkt.
Werden konkrete Technologien oder Frameworks trainiert?
Das Training fokussiert auf technologieunabhängige Architekturprinzipien und Patterns, die auf verschiedene LLM-Provider und Integrationsumgebungen anwendbar sind.