KI-native Architektur verstehen und 4 erstaunliche Anwendungsfälle

Was ist KI-nativ?

„KI-nativ“ bezeichnet Systeme, Organisationen oder Prozesse, die von Grund auf mit KI als Kernkomponente entwickelt wurden, anstatt KI nachträglich in bestehende Strukturen zu integrieren. Es steht für eine tiefe Verzahnung von KI-Fähigkeiten, datengestützte Entscheidungsfindung und eine Denkweise, in der KI nicht nur ein Werkzeug, sondern integraler Bestandteil der Abläufe ist.

Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen Anwendungen, die KI über separate Module oder Plugins integrieren. KI-native Systeme setzen intelligente Algorithmen und datengesteuerte Operationen als zentrale Anforderungen voraus, die die Interaktion der Benutzer, den Datenfluss und die Entscheidungsfindung prägen.

Der KI-native Ansatz verändert sowohl die Technologiearchitektur als auch die Art und Weise, wie Unternehmen Produkte entwickeln. Er betont die kontinuierliche Anpassung und Selbstverbesserung durch Daten und betrachtet KI als aktiven, sich weiterentwickelnden Dienst und nicht als statische Fähigkeit. Dadurch eröffnet er neue Möglichkeiten für Automatisierung, Skalierbarkeit und Personalisierung und begegnet gleichzeitig Herausforderungen in Bezug auf Integration, Ethik und Zuverlässigkeit.

Dies ist Teil einer Artikelserie über KI-Cybersicherheit

Hauptmerkmale einer KI-nativen Architektur

Laut einer aktuellen Studie von Ericsson sind dies die wichtigsten Merkmale einer erfolgreichen KI-nativen Architektur:

• Ein entscheidendes Merkmal ist die allgegenwärtige KI. KI-Workloads wie Inferenz, Modelltraining und Monitoring lassen sich, basierend auf Kosten-Nutzen-Analysen, in jeder Netzwerkdomäne und auf jeder Schicht des Stacks einsetzen. Diese weitverbreitete KI-Präsenz erfordert Ausführungsumgebungen auf allen physischen und logischen Schichten, wobei Modellmanagementsysteme Versionierung, Bereitstellung und Retraining koordinieren.
• Diese allgegenwärtige Intelligenz basiert auf einer verteilten Dateninfrastruktur. KI-Modelle benötigen Zugriff auf zeitnahe und relevante Daten, oft domänenübergreifend. Daher müssen Daten so verarbeitet, transportiert und gespeichert werden, dass eine flexible und kontextbezogene Nutzung möglich ist. Infrastrukturkomponenten wie Observability, Preprocessing, Feature Engineering und Modellorchestrierung müssen nahtlos zusammenarbeiten, um eine effiziente KI-Ausführung zu gewährleisten.
• Um diese Komplexität zu bewältigen, integriert die KI-native Architektur automatisierte Prozesse. Anstatt auf manuell gesteuerte Arbeitsabläufe angewiesen zu sein, nutzen diese Systeme autonome Mechanismen für Konfiguration, Training, Optimierung und Fehlerbehebung. Menschliche Kontrolle ist zwar weiterhin vorhanden, konzentriert sich aber auf die Festlegung übergeordneter Anforderungen anstatt auf die Vorgabe detaillierter Aktionen.
• Schließlich unterstützt eine KI-native Architektur KI als Dienstleistung (AIaaS). Kernfunktionen für KI und Daten, wie z. B. Modelltrainingsumgebungen, Ausführungs-Engines oder Datenzugriffs-APIs, werden als modulare Dienste bereitgestellt. Diese Dienste können intern genutzt oder Dritten angeboten werden, wodurch externe Innovationen ermöglicht und der Nutzen der Plattform über ihren ursprünglichen Anwendungsbereich hinaus erweitert wird.

Native KI vs. Eingebettete KI vs. KI-fähige KI

Künstliche Intelligenz wird auf unterschiedliche Weise in Systeme integriert, und die Unterscheidung zwischen KI-nativer, eingebetteter KI und KI-gestützten Ansätzen ist wichtig, um ihre Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen.

KI-gestützte Systeme

KI-gestützte Systeme sind herkömmliche Anwendungen, die KI als externes Modul oder Dienst integrieren. Die KI-Komponente unterstützt Funktionen wie Empfehlungen, Klassifizierung oder Anomalieerkennung, das Kernsystem selbst ist jedoch nicht auf KI angewiesen. Diese Systeme lassen sich relativ einfach nachrüsten, ihre Intelligenz ist jedoch auf eng definierte Aufgaben beschränkt und kann nicht über vordefinierte Grenzen hinaus erweitert werden.

Eingebettete KI-Systeme

Eingebettete KI-Systeme integrieren KI-Modelle direkt in Geräte oder Anwendungen, oft für die Nutzung mit geringer Latenz oder offline. Beispiele hierfür sind Spracherkennung in Mobilgeräten oder Objekterkennung in Kameras. Hier ist die KI tiefer integriert als in KI-fähigen Systemen, fungiert aber dennoch als Komponente mit einer vordefinierten Funktion. Der Rest des Systems bleibt weitgehend statisch, und die Intelligenz ist lokalisiert, anstatt die gesamte Architektur zu durchdringen.

KI-native Systeme

KI-basierte Systeme gehen noch einen Schritt weiter, indem sie KI zum Fundament des gesamten Designs machen. Intelligenz durchdringt jede Ebene, von der Datenverarbeitung über die Entscheidungsfindung und Ressourcenzuweisung bis hin zur Benutzerinteraktion. Diese Systeme passen sich kontinuierlich durch Feedback, föderiertes Lernen und Selbstoptimierung an und ermöglichen so umfassende Automatisierung und hohe Ausfallsicherheit.

Die wichtigsten Anwendungsfälle von KI Native

1. Cybersicherheit und Schutz kritischer Infrastrukturen

KI-basierte Ansätze sind für die moderne Cybersicherheit und den Schutz kritischer Infrastrukturen unerlässlich geworden. Durch die Integration von KI in die Erkennungs- und Reaktionsprozesse können diese Systeme neuartige Bedrohungen identifizieren, sich an fortgeschrittene Angriffe anpassen und die Bedrohungsabwehr schneller automatisieren als manuelle Lösungen.

Über die reine Bedrohungsabwehr hinaus verwalten solche Plattformen die Schwachstellenerkennung, die Priorisierung von Patches und die dynamische Durchsetzung von Richtlinien autonom. Kritische Sektoren wie Energie, Finanzen und Transport profitieren von KI-basierter Sicherheit, da diese kontinuierlich aus neuen Angriffsvektoren lernt. Dies führt zu proaktiven Abwehrmaßnahmen, geringeren Risiken und der Einhaltung regulatorischer Vorgaben zu Incident Response und Datenschutz.

2. KI-native Netzwerke und Telekommunikation

KI-gestützte Netzwerke nutzen autonome, datenbasierte Entscheidungsfindung, um den Datenverkehr zu optimieren, Ressourcen zuzuweisen und Ausfälle oder Bedrohungen vorherzusagen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerken, die manuelle Anpassungen und statische Regelsätze erfordern, verwenden diese Systeme Echtzeitanalysen und adaptive Richtlinien, um die Netzwerkqualität kontinuierlich zu verbessern. Telekommunikationsanbieter können so eine höhere Servicezuverlässigkeit und geringere Latenzzeiten bei gleichzeitig reduzierten Betriebskosten gewährleisten.

Darüber hinaus ermöglicht die Integration von KI auf allen Ebenen des Netzwerk-Stacks Funktionen wie dynamische Spektrumzuweisung, automatisierte Fehlerbehebung und personalisierte Benutzererlebnisse. KI-native Architekturen unterstützen zudem selbstorganisierende Netzwerke (SON), in denen intelligente Agenten zusammenarbeiten, um Lasten auszugleichen, Endpunkte zu sichern und Konfigurationen weiterzuentwickeln.

3. Autonome Agentensysteme

Autonome agentenbasierte Systeme sind KI-basierte Plattformen, die so konzipiert sind, dass sie unabhängig agieren und sich untereinander koordinieren, um Ziele durch Verhandlung und Selbstmanagement zu erreichen. Diese Plattformen nutzen Multiagentenarchitekturen, die es den Systemen ermöglichen, Ressourcen zu entdecken, Abläufe zu optimieren und Konflikte autonom zu lösen.

Im Produktionsbetrieb können solche Systeme komplexe Arbeitsabläufe bewältigen, Fehler automatisch umgehen oder in Echtzeit auf neue Möglichkeiten reagieren. Branchen, die agentenbasierte Architekturen einsetzen, erzielen signifikante Gewinne hinsichtlich Betriebsskalierbarkeit und Effizienz, da die Software Aufgaben orchestriert, ohne explizite, zeilenweise Anweisungen zu geben, sondern intelligent auf sich ändernde Anforderungen und Ziele reagiert.

4. Gesundheits- und Klinikplattformen

KI-gestützte Gesundheitsplattformen integrieren maschinelles Lernen und logische Algorithmen in die gesamte Patientenversorgung – von der Triage über Diagnose und Behandlung bis hin zur Nachsorge. Sie verarbeiten große Mengen klinischer Daten, medizinischer Bildgebung und Patientenakten, um in Echtzeit verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ermöglicht präzisere Diagnosen und personalisierte Behandlungspläne.

Solche Plattformen sind auch entscheidend für die Unterstützung von Fernüberwachung, prädiktiver Analytik im Bereich der Bevölkerungsgesundheit und adaptivem Management klinischer Studien. Durch das Lernen aus multimodalen Datenquellen erkennen KI-gestützte Gesundheitssysteme schnell neue Trends und passen Interventionen individuell an, was sowohl die betriebliche Effizienz als auch die Patientenergebnisse verbessert.

Bewährte Verfahren für die Entwicklung KI-nativer Anwendungen

Organisationen sollten bei der Entwicklung einer KI-nativen Anwendung die folgenden Vorgehensweisen berücksichtigen.

1. Neue Interaktionsmodelle erstellen

KI-basierte Anwendungen ermöglichen neue Interaktionsformen, die über traditionelle grafische Oberflächen hinausgehen. Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprachbefehle, Absichtserkennung und kontextbezogene Empfehlungen verändern die Kommunikation zwischen Nutzern und Systemen grundlegend. Diese flexiblen Schnittstellen berücksichtigen ein breiteres Spektrum an Nutzerpräferenzen und Barrierefreiheitsanforderungen.

Entwickler sollten Benutzeroberflächen so gestalten, dass sie multimodale Interaktionen unterstützen und das Nutzererlebnis dynamisch an das Nutzerverhalten und den Kontext anpassen. Die Integration adaptiver Eingabemethoden mit Touch-, Sprach-, visuellen oder Gestensteuerung steigert die Nutzerinteraktion. Diese differenzierteren Modelle ermöglichen es KI-Systemen, Absichten vorherzusehen und proaktiv zu reagieren.

2. Feedbackschleifen beschleunigen

Beschleunigte Feedbackschleifen sind für KI-basierte Systeme unerlässlich, um reaktionsschnell zu bleiben und sich selbst zu verbessern. Durch die kontinuierliche Erfassung, Analyse und Integration von Nutzerinteraktionen und Betriebskennzahlen können diese Plattformen Leistungsengpässe, neue Nutzerbedürfnisse oder fehlerhaftes Verhalten schnell erkennen. Echtzeit-Feedback stellt sicher, dass gelernte Modelle, Empfehlungssysteme und Automatisierungsrichtlinien sich rasch an veränderte Bedingungen anpassen.

Kurze Feedbackzyklen ermöglichen detailliertere Experimente und iterative Verbesserungen. Entwickler können A/B-Tests durchführen, die Ergebnisse in der Praxis überwachen und Modelle im Produktivbetrieb neu trainieren. Dieser Ansatz verkürzt den Weg von der Beobachtung zur Handlung und ermöglicht es Unternehmen, Angebote zu optimieren, Fehler zu reduzieren und sich durch bessere, datengestützte Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

3. Hyperpersonalisierung aktivieren

In KI-nativen Anwendungen ist Hyperpersonalisierung eine direkte Folge des umfassenden maschinellen Lernens. Systeme sammeln und verarbeiten riesige Mengen individueller Nutzerdaten, um jedem Nutzer einzigartige Inhalte, Empfehlungen oder Services bereitzustellen. Personalisierte Erlebnisse fördern stärkeres Engagement und höhere Kundenbindung und steigern gleichzeitig die Konversionsraten.

Um Hyperpersonalisierung effektiv umzusetzen, müssen Unternehmen Datenpipelines aufbauen, ein datenschutzkonformes Datenmanagement gewährleisten und adaptive Modelle einsetzen, die sich an die sich ändernden Nutzerbedürfnisse anpassen. Durch die Nutzung kontextbezogener Informationen (z. B. Standort, Absicht, Tageszeit) können KI-basierte Lösungen Benutzeroberflächen und Angebote in Echtzeit anpassen.

4. Optimierung für Echtzeitleistung

KI-native Anwendungen benötigen latenzarme Verarbeitung, um sofortige, kontextbezogene Entscheidungen und Aktionen zu ermöglichen. Die Optimierung für Echtzeitleistung erfordert die Auswahl schneller Datenverarbeitungs-Frameworks, effizienter Modellinferenz-Engines und vereinfachter Datenspeichersysteme. Edge Computing und föderierte Architekturen ergänzen häufig zentrale Server, um die Intelligenz näher an den Nutzer oder das Endgerät zu bringen.

Tägliche Vorgänge wie Anomalieerkennung oder Echtzeit-Benutzerführung dürfen nicht durch langwierige Berechnungen oder Datenübertragungen verzögert werden. Die Priorisierung latenzkritischer Workloads und die Sicherstellung von Kommunikationskanälen mit hohem Durchsatz sind daher entscheidend. Tests unter verschiedenen Lasten und Fehlerszenarien gewährleisten zudem, dass die Anwendung die Erwartungen an Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit erfüllt.

5. Domänenspezifische KI-Expertise fördern

Die Entwicklung KI-nativer Systeme erfordert fundiertes Fachwissen sowohl im Bereich maschinelles Lernen als auch in der jeweiligen Anwendungsdomäne. Domänenspezialisten arbeiten mit Data Scientists zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle reale Rahmenbedingungen, differenzierte Anforderungen und Compliance-Standards berücksichtigen. Dieser kollaborative Ansatz vermeidet häufige Probleme, die auftreten, wenn Standardmodelle branchenspezifische Komplexitäten nicht ausreichend abbilden.

Wissensintegration und Ontologien müssen für jeden Bereich – ob Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung oder Netzwerktechnik – individuell angepasst werden. Durch die Förderung spezialisierter Expertise können Teams KI-Lösungen entwickeln, die umsetzbare Erkenntnisse, zuverlässige Automatisierung und echten Mehrwert liefern. Investitionen in Weiterbildung, Wissenstransfer und Zusammenarbeit beschleunigen Innovationen.

Verwandte Inhalte: Lesen Sie unseren Leitfaden zu KI-nativen Netzwerken (in Kürze verfügbar).

KI-native Sicherheit mit Exabeam

Exabeam Nova nutzt ein agentenbasiertes KI-Framework, um die Art und Weise, wie Security Operations Center (SOCs) Bedrohungen erkennen, untersuchen und darauf reagieren, grundlegend zu verändern. Als intelligenter Analyst setzt Exabeam Nova mehrere spezialisierte Agenten ein, um die Untersuchung zu automatisieren, Empfehlungen zur Sicherheitslage abzugeben und wichtige Ergebnisse zu visualisieren. Dadurch wird der manuelle Arbeitsaufwand im gesamten TDIR-Prozess (Bedrohungserkennung, -untersuchung und -abwehr) um bis zu 80 % reduziert.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Suche in natürlicher Sprache: Exabeam Nova ermöglicht es Analysten, Sicherheitsdaten in natürlicher Sprache abzufragen. Anstatt komplexe Abfragen zu schreiben, können Benutzer Fragen stellen wie „Fehlgeschlagene Admin-Anmeldungen von neuen Geräten dieser Woche anzeigen“ und erhalten sofort kontextreiche Ergebnisse mit korrelierten Daten.
• Beratungsfunktion in Outcomes Navigator: Innerhalb von Outcomes Navigator fungiert Exabeam Nova als Beratungsfunktion und analysiert die Protokollabdeckung und -sicherheit in Anwendungsfällen, die Insiderbedrohungen, Datenexfiltration und anderen kritischen Szenarien zugeordnet sind. Es bewertet die Bereitschaft anhand MITRE ATT&CK Techniken und -Taktiken (TTPs) und gibt Teams Hinweise, welche Protokollquellen oder Kontrollen für eine vollständige Erkennung verstärkt werden sollten.
• Visualisierungsagent: Exabeam Nova enthält einen Visualisierungsagenten, der automatisch Diagramme, Grafiken und visuelle Zusammenfassungen für Berichte und Management-Dashboards generiert. Er übersetzt komplexe Untersuchungen und Ergebnisse in übersichtliche, teilbare Visualisierungen und unterstützt SOC-Leiter dabei, Erkenntnisse und Trends sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu vermitteln.
• Agentenbasierte KI-Logik: Ein Netzwerk von KI-Agenten bildet die Arbeitsabläufe von Analysten nach – sie sammeln Beweise, erstellen Zeitabläufe, korrelieren Entitäten und empfehlen nächste Schritte. Jeder Agent trägt spezialisiertes Fachwissen bei und verbessert so die Genauigkeit und Konsistenz bei Erkennung, Untersuchung und Reaktion.
• Einheitliches SOC-Erlebnis: Exabeam Nova integriert sich nahtlos in die SIEM-, UEBA- und SOAR Funktionen von Exabeam und schafft so ein vernetztes Ökosystem, das die durchgängige Erkennung, Untersuchung und Reaktion automatisiert.

Exabeam Nova integriert agentenbasierte KI direkt in das SOC und kombiniert logisches Denken, Interaktion in natürlicher Sprache, Visualisierung und Beratungsintelligenz, um eine schnellere Erkennung, klarere Erkenntnisse und eine messbare Reduzierung des TDIR-Aufwands um 80 % zu ermöglichen.