Für wen ist dieser Blueprint?

Für CTOs, CIOs, Heads of HR und technische Entscheider in Unternehmen ab 500 Mitarbeitern, die KI strategisch einsetzen wollen – nicht experimentell.

Ist der Blueprint herstellerneutral?

Ja. Gosign ist modell-agnostisch und vergleicht alle relevanten Anbieter und Modelle neutral. Am Ende jedes Artikels finden Sie einen Link zur Terminbuchung für ein persönliches Gespräch.

Wie aktuell sind die Informationen?

Stand Februar 2026. Alle Modell-Daten, Preise und EU-AI-Act-Fristen sind auf dem neuesten Stand.

Enterprise AI-Infrastruktur Blueprint 2026

Warum dieser Blueprint

Die Integration von KI in Unternehmensprozesse hat sich vom Innovationsprojekt zur operativen Notwendigkeit entwickelt. Wer 2026 noch keinen Plan hat, fällt nicht hinter die Konkurrenz zurück — er fällt aus dem Markt. Gleichzeitig ist die Entscheidungslandschaft komplexer geworden: mehr Modelle, mehr Hosting-Optionen, mehr Regulierung, mehr Orchestrierungsplattformen. Dieser Blueprint reduziert die Komplexität auf acht konkrete Entscheidungen, die jede technische Führungskraft in den nächsten 90 Tagen treffen muss.

Jede dieser Entscheidungen wird in einem eigenen Artikel detailliert behandelt — mit Vergleichstabellen, Entscheidungsbäumen und konkreten Empfehlungen. Kein Marketing, keine Buzzwords. Fakten, Architektur, Handlungsempfehlungen.

Die acht Entscheidungen

Entscheidung 1: Welches KI-Modell passt zu Ihrem Anwendungsfall?

Die Modell-Landschaft hat sich seit 2024 fundamental verändert. Claude, GPT-5, Gemini 3, Llama 4, gpt-oss, DeepSeek — die Unterschiede liegen nicht mehr in der Qualität, sondern in Spezialisierung, Datenschutz und Kostenstruktur. Die richtige Antwort ist nicht ein Modell, sondern eine modell-agnostische Architektur, die pro Aufgabe das passende Modell routet.

Zum Artikel: KI-Modelle 2026 — Welches Modell für welchen Einsatz?

Entscheidung 2: Wo laufen Ihre KI-Modelle?

EU-SaaS, deutsches Rechenzentrum oder Self-Hosted — diese Entscheidung bestimmt Ihre Datenschutzgarantien, Ihre Kostenstruktur und Ihre Abhängigkeit von Drittanbietern. Die Hybrid-Strategie, bei der eine Routing-Schicht Anfragen automatisch nach Datensensibilität verteilt, hat sich als Standard etabliert.

Zum Artikel: KI-Hosting — EU-SaaS, deutsches RZ oder Self-Hosted?

Entscheidung 3: Wie machen Sie KI für alle Mitarbeiter nutzbar — ohne Kontrollverlust?

Ein Sprachmodell ohne kontrolliertes Interface ist wie ein Server ohne Frontend. Mitarbeitende nutzen dann öffentliche KI-Dienste — unkontrolliert, unprotokolliert, nicht DSGVO-konform. Ein Enterprise-AI-Portal bietet die bessere Alternative: Multi-Modell-Routing, Assistenten-Sharing, Agenten-Integration, SSO und vollständigen Audit-Trail.

Zum Artikel: Enterprise-AI-Portal — Vier Open-Source-Interfaces im Vergleich

Entscheidung 4: Wie wird Ihr Unternehmenswissen KI-zugänglich?

RAG (Retrieval Augmented Generation) macht Ihre Dokumente durchsuchbar, ohne Daten an Modell-Anbieter zu geben. Document Intelligence geht weiter: PII-Anonymisierung, Vertragsschwärzung, automatische Compliance-Prüfung.

Zum Artikel: RAG & Document Intelligence — Wie KI Ihre Dokumente versteht

Entscheidung 5: Wie werden aus Chatbots echte Agenten?

Der Schritt von einem Chat-Interface zu autonomen Prozessen, die Dokumente verarbeiten, Systeme bedienen und Entscheidungen vorbereiten, erfordert eine andere Architektur. MCP- und A2A-Protokolle, Multi-Agent-Systeme und klare Governance-Anforderungen bestimmen den Erfolg.

Zum Artikel: Von Chatbots zu AI-Agenten — MCP, A2A und Multi-Agent-Systeme

Entscheidung 6: Wie trennen Sie Analyse von Entscheidung?

Der Decision Layer zerlegt Geschäftsprozesse in Mikro-Entscheidungen und definiert für jede: Mensch, Regelwerk oder KI. Das ist die Architektur, die Betriebsräte überzeugt, Wirtschaftsprüfer zufriedenstellt und Skalierung ermöglicht.

Zum Artikel: Decision Layer & Shadow AI — Kontrolle statt Kontrollverlust

Entscheidung 7: Was verlangt der EU AI Act — jetzt, nicht irgendwann?

Die Schonfrist ist vorbei. Seit Februar 2025 gelten die ersten Verbote und die AI-Literacy-Pflicht. Im August 2026 werden die High-Risk-Verpflichtungen durchgesetzt. Wer bis Mitte 2026 nicht vorbereitet ist, riskiert Bußgelder bis zu 35 Millionen Euro oder 7 % des Jahresumsatzes.

Zum Artikel: EU AI Act 2026 — Was jetzt gilt, was kommt, was Sie tun müssen

Entscheidung 8: Auf welcher Plattform orchestrieren Sie Ihre Agenten?

n8n für schnelle Prototypen, Camunda für Compliance-pflichtige Prozesse, Temporal für komplexe Langzeitworkflows — die Orchestrierungsplattform bestimmt, ob Ihre Agenten-Architektur skaliert oder im PoC stecken bleibt.

Zum Artikel: Agent-Orchestrierung — n8n, Camunda und Alternativen

Für wen dieser Blueprint geschrieben ist

Dieser Blueprint richtet sich an technische Entscheider in Unternehmen ab 500 Mitarbeitenden:

CTOs und VP Engineering, die eine KI-Architektur aufbauen oder konsolidieren müssen
CIOs, die KI-Strategie mit IT-Governance und bestehender Systemlandschaft vereinbaren
Heads of HR und COOs, die KI in operative Prozesse integrieren — von der Belegverarbeitung bis zum Wissensmanagement
Technisch versierte C-Level-Führungskräfte, die fundierte Entscheidungen treffen wollen statt Pilot-Projekte zu sammeln

Der Blueprint setzt voraus, dass Sie die Experimentierphase hinter sich haben. Es geht nicht um die Frage, ob KI eingesetzt wird, sondern wie — mit welcher Architektur, welcher Governance und welcher Betriebsstrategie.

90-Tage-Fahrplan

Der Blueprint mündet in einen konkreten Fahrplan mit drei Phasen:

Phase 1: Foundation (Woche 1—4)

AI-System-Inventar erstellen (was wird bereits genutzt?)
Datenklassifizierung durchführen
Ein Use Case identifizieren (höchster ROI bei geringstem Risiko)
Hosting-Entscheidung treffen (Stufe 1, 2 oder 3)
Internes AI-Portal aufsetzen (LobeChat, OpenWebUI, very-ai oder LibreChat)

Ergebnis: Ihre Mitarbeiter haben ein kontrolliertes AI-Tool statt Shadow-AI.

Phase 2: Erster Agent (Woche 5—8)

Use Case als Agent implementieren
MCP-Anbindung an 1—2 bestehende Systeme
Regelwerk für Entscheidungen definieren
Human-in-the-Loop für kritische Schritte einrichten
Pilotgruppe von 10—20 Nutzern definieren

Ergebnis: Ein funktionierender Agent, der einen echten Geschäftsprozess verbessert.

Phase 3: Governance und Skalierung (Woche 9—12)

Audit-Trail und Logging validieren
EU-AI-Act-Dokumentation beginnen (Risikobewertung, technische Dokumentation)
Ergebnisse des Piloten messen (Zeitersparnis, Fehlerquote, Nutzerzufriedenheit)
Skalierungsplan erstellen: Welche 3—5 Use Cases folgen als nächstes?

Ergebnis: Ein validierter Business Case und ein klarer Weg zur Skalierung.

Der Fahrplan ist bewusst kompakt. In 90 Tagen haben Sie keine vollständige KI-Transformation — aber Sie haben eine produktive Infrastruktur, einen laufenden Agenten und die Governance-Grundlage, um sicher zu skalieren.

Weiterführend: KI-Infrastruktur — Leistungen im Überblick | Decision Layer erklärt | AI Agents

📘 Enterprise AI-Infrastruktur Blueprint 2026 – Artikel-Serie

← Vorheriger	Übersicht	Nächster →
–	Sie befinden sich auf der Übersicht	KI-Modelle 2026: Welches Modell für welchen Einsatz?

Alle Artikel dieser Serie: Enterprise AI-Infrastruktur Blueprint 2026

Sie wollen die acht Entscheidungen nicht allein treffen? Gosign begleitet Enterprise-Kunden von der Architektur bis zum produktiven Betrieb — modell-agnostisch, herstellerneutral, mit vollständigem Quellcode-Ownership.

Termin vereinbaren — 30 Minuten, in denen wir Ihren konkreten Handlungsbedarf klären.