AI-native statt AI-Add-on: 7 Architektur-Entscheidungen, die Ihre App 2026+ skalierbar machen

25. Feb.

Kurzfassung (für Eilige):
AI-native bedeutet: KI ist Teil der Produkt- und Systemarchitektur, nicht ein nachträgliches Plugin. Entscheidend sind AI-ready Daten, Governance & Security, Betriebsfähigkeit (Evaluation/Monitoring/Kosten) und ein klarer Blick auf AI-Act- und Cybersecurity-Anforderungen. Wer das früh richtig setzt, bekommt Geschwindigkeit und Verlässlichkeit.

Warum das Thema 2026 auf Entscheider-Level gehört

Viele Unternehmen haben 2024/2025 GenAI ausprobiert – Chatbots, Text-Generatoren, „Assistants“. 2026 zeigt sich: Der Engpass ist selten das Modell. Es sind Datenzugriff, Qualität, Berechtigungen, Security, Beobachtbarkeit und Compliance.

GenAI kann enorme Werthebel bringen (z. B. in Wissensarbeit, Service, Vertrieb, Dokumentation). McKinsey beziffert das wirtschaftliche Potenzial generativer KI im großen Maßstab auf mehrere Billionen US-Dollar pro Jahr – allerdings nur, wenn Organisationen die Einführung ernsthaft in Prozesse und Operating Model übersetzen.

Die zentrale Management-Frage lautet daher nicht: „Welche KI verwenden wir?“
Sondern: „Wie bauen wir eine App, die KI zuverlässig, sicher und messbar produktiv macht?“

Was „AI-native“ wirklich bedeutet

AI-native ist keine Technologieentscheidung, sondern ein Bauplan. Drei Merkmale sind typisch:

Die App ist „Grounded“ – KI arbeitet auf verlässlicher Wissensbasis
Für die meisten B2B-Anwendungsfälle ist nicht Fine-Tuning der Hebel, sondern Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das Modell antwortet nicht frei, sondern gestützt auf Ihre Inhalte (Dokumente, Policies, Handbücher, Tickets, Produktdaten). Microsoft beschreibt RAG genau als Muster, um Antworten auf „geschützte Inhalte“ zu stützen.
Sicherheit ist Bestandteil der Architektur, nicht der Abnahme
LLM-Apps haben eigene Risiko- und Angriffsflächen (Prompt Injection, Datenabfluss, unsichere Agenten-Tools). OWASP listet die wichtigsten LLM-spezifischen Risiken explizit, u. a. Prompt Injection als Top-Risiko.
Die App ist betreibbar: Qualität, Kosten und Wirkung sind messbar
Google warnt bei RAG-Systemen vor „silent failures“, wenn Retrieval und Antworten nicht laufend evaluiert werden – das ist genau der Punkt, an dem viele Piloten in der Realität scheitern.

Die 7 Architekturentscheidungen, die AI-native von „AI-Add-on“ trennen

1) Use-Case-Schnitt: Automatisieren oder Assistieren?

Entscheider brauchen hier Klarheit:

Assistieren (Copilot-Pattern): Vorschläge, Zusammenfassungen, Recherche, Formulierung.
Automatisieren (Agent-/Workflow-Pattern): Tickets klassifizieren, Prüfungen durchführen, Aktionen auslösen.

Der Fehler: Zu früh „Automation“ zu wollen, bevor Daten, Rechte und Qualitätsmetriken stehen. AI-native heißt: erst Assistenz stabil, dann Automatisierung inkrementell.

2) Wissensschicht statt „Dokumente irgendwo“

RAG ist kein „Chat über PDFs“. Es ist eine Wissens-Pipeline:

Datenquellen (DMS, SharePoint, Confluence, Tickets, ERP-Auszüge)
Aufbereitung (Chunking, Metadaten, Versionen)
Retrieval (Suche, Vektor + Hybrid)
Antwortgenerierung inkl. Zitationen/Quellenhinweisen

Google beschreibt RAG als Kombination aus Retrieval + Generierung, um Antworten aktueller und relevanter zu machen.

3) Berechtigungen auf „Knowledge Level“, nicht nur auf App-Level

Ein Klassiker im B2B: Die App hat Rollen, aber die KI sieht „alles“.
AI-native löst das sauber: Dokument-/Datensatzrechte werden im Retrieval erzwungen. Sonst habt ihr im besten Fall Vertrauensverlust – im schlechtesten Fall ein Security Incident.

4) Security nach OWASP: Prompt Injection & Tooling härten

Sobald ein LLM Tools nutzen darf (z. B. CRM schreiben, Tickets schließen, E-Mails erstellen), ist Prompt Injection nicht mehr „nur“ ein Textproblem, sondern ein Integritäts- und Sicherheitsproblem. OWASP dokumentiert das als zentrales Risiko für LLM-Anwendungen.
AI-native Maßnahmen: Input-Filter, Policy Enforcement, Tool-Scopes, Output-Validierung, Audit-Logs.

5) AI-Governance als Management-System

NIST AI RMF strukturiert AI-Risikomanagement in vier Funktionen: Govern, Map, Measure, Manage – Governance ist dabei bewusst „cross-cutting“.
Für Entscheider heißt das: Zuständigkeiten, Risiko-Klassen, Freigaben, Monitoring, Incident-Prozesse – wie bei Security oder Quality.

6) EU-Compliance: AI Act Timeline & Transparenz jetzt einplanen

Der EU AI Act ist stufenweise wirksam. Der Europäische Parlamentsdienst nennt als generelles Anwendungsdatum 2. August 2026, mit abweichenden Startpunkten für einzelne Teile.
Wenn eure KI-Funktion in Richtung „hochriskant“ geht (z. B. in regulierten Domänen oder mit relevanten Grundrechts-/Sicherheitswirkungen), müsst ihr Dokumentation, Logging, Human Oversight, Risikomanagement und Transparenz sehr früh als Anforderungen behandeln – nicht als „später“.

(Hinweis: Das ist keine Rechtsberatung – aber architektonisch ist es klug, diese Anforderungen „design-ready“ zu machen.)

7) On-Device vs. Cloud: Latenz, Kosten, Datenschutz

Für Mobile Apps ist 2026 ein wichtiger Hebel: mehr KI am Gerät (z. B. Vorverarbeitung, Klassifikation, Offline-Funktionen) und nur das, was wirklich nötig ist, in die Cloud. Apple positioniert Core ML explizit als on-device-optimiert (Performance, Ressourcen, Effizienz).
Google betont bei Edge-Runtimes niedrige Latenz und hohe Privacy auf Milliarden Geräten.
Das zahlt direkt auf User Experience, Kostenkontrolle und Datenschutzprinzipien ein.

Entscheider-Checklist: „Sind wir AI-native-ready?“

Haben wir 3–5 priorisierte Use Cases mit messbaren KPIs (Zeit, Qualität, Kosten)?
Welche Datenquellen sind „Single Source of Truth“ – und wer ist Owner?
Können wir Berechtigungen im Retrieval durchsetzen (nicht nur in der UI)?
Haben wir eine Wissens-Pipeline (Versionen, Aktualität, Metadaten)?
Wie verhindern wir Prompt Injection / Datenabfluss (OWASP-Check)?
Gibt es Evaluation/Monitoring für Retrieval-Qualität und Antwortgüte?
Welche Teile müssen on-device laufen (Latenz/Offline/Privacy)?
Welche Logs brauchen wir für Auditability?
Gibt es einen „Human-in-the-loop“-Fallback?
Wie steuern wir Kosten (Token/Usage-Budgets, Caching, Reranking)?
Welche AI-Act-Relevanz hat der Use Case – und welche Nachweise könnten nötig sein?
Wer betreibt das im Alltag (Produkt, IT, Security, Legal) – und wie?

Fazit

AI-native Apps sind kein „KI-Projekt“, sondern Produkt- und Architekturarbeit. Wer RAG/Wissensschicht, Security, Evaluation und EU-Readiness von Beginn an sauber plant, bekommt nicht nur einen Chatbot – sondern eine skalierbare Fähigkeit im Unternehmen.

Thomas Schramm