KOHb - Getty Images

Tipp

Was ist KI-Orchestrierung und wie funktioniert sie?

KI-Orchestrierung steuert die Zusammenarbeit von Modellen, Daten und Tools und setzt dabei auf Integration, Automatisierung und Überwachung, um komplexe Systeme zu unterstützen.

von

Stephen J. Bigelow, Senior Technology Editor

Zuletzt aktualisiert:14 Okt. 2025

Die Orchestrierung künstlicher Intelligenz (KI) umfasst die Tools und Prozesse, mit denen verschiedene KI-Elemente verwaltet werden, um ein nahtloses, effektives KI-System zu schaffen und zu koordinieren. Das Ziel der KI-Orchestrierung ist es, unterschiedliche Systemelemente zu harmonisieren, um ein gemeinsames Geschäftsziel zu erreichen.

KI-Orchestrierung überwacht mehrere wichtige Aufgaben in einer KI-Umgebung, darunter

Integration von KI-Komponenten. KI-Orchestrierung integriert typische Elemente eines KI-Systems, darunter Modelle für maschinelles Lernen (ML), Trainings- und Produktionsdatenquellen sowie die unterstützende Infrastruktur aus Hardware, Software und Diensten.
Automatisierung von Aufgaben und Workflows. KI-Orchestrierung wendet Automatisierung auf die verschiedenen Aufgaben und Workflows der Umgebung an, darunter Datenaufbereitung, Modellbereitstellung und Datenanalyse.
Austausch von Daten und Kontext. KI-Orchestrierung koordiniert nahtlos die Komponenten eines KI-Systems und stellt sicher, dass sie Daten und den zugrunde liegenden Kontext korrekt austauschen. Darüber hinaus verhindert die Orchestrierung den Verlust oder die Fehlinterpretation von Benutzeranfragen, wenn Aufgaben zwischen KI-Komponenten verschoben werden.
Optimierung der Systemverwaltung. KI-Orchestrierung optimiert die Leistung des KI-Systems, indem sie Ressourcen auf der Grundlage von Kosten- und Effizienzvorgaben zuweist. KI-Orchestrierung übernimmt auch die Überwachung und Verwaltung des gesamten KI-Systems, einschließlich seiner Zustands- und Leistungskennzahlen.

Die breite Anwendbarkeit der KI-Orchestrierung lässt sich am besten anhand praktischer Beispiele verstehen. Nehmen wir beispielsweise KI im Kundenservice. Sie bearbeitet Kundenanfragen, die sich in ihrer Komplexität und Detailgenauigkeit stark unterscheiden. KI-Orchestrierung leitet die Anfrage des Kunden an den am besten geeigneten KI-Agenten zur Bearbeitung weiter. Auch im Marketing und im Einzelhandel gibt es Beispiele dafür. So kombiniert KI-Orchestrierung beispielsweise verschiedene Marketing-Tools und KI-Agenten, um einzigartige Kundenerlebnisse zu generieren, die auf den gewählten Präferenzen, der Kaufhistorie im Einzelhandel, der Region und anderen Kriterien basieren.

KI-Orchestrierung ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Bei richtiger Einführung und Verwaltung verbessert sie die Effizienz und Produktivität von KI-Systemen, indem sie den Bedarf an menschlichem Eingreifen minimiert. KI-Orchestrierung ermöglicht außerdem eine schnellere Skalierung, eine rasche Anpassung und eine einfachere Einführung neuer Komponenten – und das alles bei gleichzeitiger Reduzierung oder Optimierung der Rechen- und Speicherressourcen. Die Zentralisierung der KI-Orchestrierung verbessert in der Regel die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Vorschriften. Im Idealfall senkt KI-Orchestrierung die Betriebskosten von KI-Systemen.

Wie funktioniert KI-Orchestrierung?

KI-Orchestrierung funktioniert über drei Hauptmechanismen: Integration, Automatisierung und Verwaltung. Jeder Mechanismus erfüllt klar definierte Aufgaben.

Integration

Die Integration stellt die Verbindungen zwischen den verschiedenen Komponenten des KI-Systems her, darunter Datenquellen, Dienste wie Datenbanken, Rechenressourcen und andere Systeme. Die Integration basiert in der Regel auf Programmierschnittstellen (APIs), die mit herkömmlichen Softwareentwicklungsmethoden erstellt wurden.

KI funktioniert nur so gut, wie ihre Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und zu nutzen. Daher ist eines der wichtigsten Ziele der Integration der nahtlose und effiziente Datenaustausch. Diese klar definierten, gut integrierten Daten-Workflows oder Pipelines organisieren, speichern, verschieben und verarbeiten Daten im gesamten KI-System auf effiziente Weise und unterstützen so eine optimale Datenqualität und zuverlässige Speicherung.

Beispielsweise umfasst die Integration manchmal komplexe Netzwerke von IoT-Geräten, die sicherstellen, dass diese Daten verlustfrei und in Echtzeit an das Netzwerk liefern, und gleichzeitig überprüfen, dass diese IoT-Daten sicher gespeichert und für die KI-Produktion leicht zugänglich sind.

Moderne KI-Systeme verwenden selten ein einziges ML-Modell. Oftmals setzen sie verschiedene Modelle für unterschiedliche Zwecke innerhalb desselben KI-Gesamtsystems ein oder verknüpfen Modelle, um komplexere Aufgaben zu bewältigen. Folglich ist die Integration entscheidend für die Verbindung der unzähligen ML-Modelle mit verschiedenen Tools, einschließlich Datenverarbeitungs- oder Analyseplattformen. Für solche Integrationen werden allgemein APIs bevorzugt.

Automatisierung

Die Automatisierung führt Aufgaben aus und trifft Entscheidungen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff. Sie nutzt verfügbare Daten aus der Produktion und reagiert im Rahmen festgelegter Regeln oder Prozesse. Die Automatisierungsfunktionen variieren stark und umfassen einfache Wenn-Dann-Programmierung, codierte Skripte wie PowerShell und ausgefeilte Workflow-Anwendungen.

Beispielsweise veranlasst Automatisierung ein Large Language Model (LLM), ein Analysewerkzeug zur Verarbeitung relevanter Daten aufzurufen. In anderen Fällen löst die Automatisierung Dokumentübersetzungen aus, generiert oder überprüft Code, stellt Software-Patches bereit, überwacht die Leistung des KI-Systems und reagiert darauf und stellt Computing-Ressourcen bereit und optimiert diese.

Automatisierung versus Orchestrierung Infografik — Abbildung 1: Automatisierung und Orchestrierung im Vergleich.

Management

Management ist die Überwachung, Messung des laufenden Betriebs von KI-Systemen und die Sicherstellung, dass diese die festgelegten Richtlinien für Systemleistung, Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erfüllen.

KI-Management ist für eine ordnungsgemäße Datenverwaltung unerlässlich. Es garantiert, dass KI-Systeme ethisch auf sensible Geschäftsdaten zugreifen und diese nutzen können, einschließlich der Treffen von Entscheidungen, die frei von Voreingenommenheit und Diskriminierung sind.

KI-Management ist auch für Data-Science- und IT-Teams erforderlich. Data-Science-Teams setzen KI-Management ein, um die Datenqualität zu überwachen und KI-Ergebnisse zu bewerten, wobei sie die erwarteten Ergebnisse auf der Grundlage der verfügbaren Daten messen. IT-Teams nutzen KI-Management, um die Leistung und den Ressourcenverbrauch des KI-Systems zu überwachen, während IT-Sicherheitsteams es einsetzen, um die Datensicherheit und die Compliance-Verpflichtungen aufrechtzuerhalten.

Vorteile der KI-Orchestrierung

Richtig durchgeführt, bringt KI-Orchestrierung messbare Vorteile für jedes Unternehmen, darunter

Effizienz. KI-Orchestrierung nutzt Automatisierung, um Workflows oder Prozessaufgaben zu erstellen, die sich wiederholende Aktionen reduzieren und gleichzeitig den Zeitaufwand und die Fehlerquote bei manuellen Eingriffen minimieren. KI-Orchestrierung beschleunigt auch die Lieferung aussagekräftiger KI-Ergebnisse und damit analytische Erkenntnisse und Geschäftsentscheidungen.
Leistung. KI-Systeme kombinieren verschiedene ML-Modelle, Ressourcen und Dienste und lösen so auf Anfrage äußerst komplexe Probleme. KI-Orchestrierung verbindet diese verschiedenen Ressourcen effektiv miteinander, um genaue und kostengünstige Ergebnisse zu liefern.
Fehlerbehebung. KI-Orchestrierungs-Tools bieten in der Regel Echtzeit-Überwachungsfunktionen, die Administratoren auf plötzliche Probleme in der KI-Umgebung aufmerksam machen. Außerdem passt KI-Orchestrierung Workflows an, optimiert und trainiert Modelle neu und optimiert den Datenaustausch, um bessere KI-Ergebnisse zu erzielen.
Governance. Governance stellt sicher, dass das KI-System ordnungsgemäß kontrolliert wird, zuverlässige Geschäftsergebnisse liefert und alle gesetzlichen oder regulatorischen Compliance-Anforderungen erfüllt. KI-Orchestrierung bildet einen Knotenpunkt, der das gesamte KI-System verbindet und die Governance optimiert.
Skalierbarkeit. KI-Orchestrierung unterstützt wachsende Geschäftsanforderungen und sich weiterentwickelnde Anwendungsfälle und ermöglicht es einem Unternehmen, Ressourcen dynamisch zu ändern und zu optimieren, während die Leistung aufrechterhalten wird. Skalierbarkeit kann sich direkt auf die Kosten von KI-Systemen auswirken, die Pay-per-Use-Plattformen wie Public Clouds verwenden.

Einschränkungen der KI-Orchestrierung

KI-Orchestrierung bietet bemerkenswerte Vorteile bei der Verwaltung verschiedener KI-Komponenten, Ressourcen und Systeme. Es gibt jedoch erhebliche Einschränkungen, die Führungskräfte aus Wirtschaft und Technologie berücksichtigen müssen, bevor sie sich für KI-Orchestrierung entscheiden. Zu diesen Einschränkungen gehören:

Integrationsprobleme. KI-Komponenten, Ressourcen und Dienste sind oft vielfältig und nicht standardisiert. Es ist schwierig, eine einheitliche API für die Integration zu entwickeln – insbesondere bei älteren, veralteten Ressourcen oder bei der Verwendung von Produkten verschiedener Anbieter. Eine Teil-Orchestrierung ist manchmal schlimmer als gar keine Orchestrierung, daher hat die Einrichtung einer interoperablen KI-Umgebung hohe Priorität.
Skalierbarkeitsbeschränkungen. Sich ändernde Geschäftsanforderungen führen zu mehr KI-Umgebungselementen – zusätzlichen ML-Modellen oder einer größeren IoT-Flotte. Die Infrastruktur eines wachsenden Unternehmens ist mit erhöhten Latenzen, Ressourcenbeschränkungen oder Leistungsengpässen konfrontiert, die alle die Leistung des KI-Systems beeinträchtigen oder zu vollständigen Ausfällen führen können. Eine begrenzte Skalierbarkeit erfordert letztendlich eine kostspielige Neugestaltung.
Softwareversionierung. APIs und ML-Modelle basieren in der Regel auf etablierten Softwareentwicklungsmechanismen. Das Vorhandensein vieler sich weiterentwickelnder Softwareelemente führt jedoch zu Problemen bei der Versionskontrolle und dem Lebenszyklus dieser komplexen Systeme. Backup- und Rollback-Maßnahmen sind für das Softwaremanagement unerlässlich.
Probleme mit der Datenqualität. Eine schlechte Datenqualität führt oft zu schlechten KI-Ergebnissen. Weitere Datenprobleme sind unterschiedliche Datenformate, Probleme bei der Speicherung und Aufbewahrung, Herausforderungen bei der Datensicherheit und Datenverwaltung, insbesondere bei mehreren Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen.
Datenverstöße. KI-Orchestrierung bietet größere und zahlreichere Angriffsflächen im gesamten KI-System. Diese zusätzlichen Schwachstellen erhöhen das Risiko verheerender Datenverstöße oder Datenverluste.
Unsachgemäße Verwendung. KI-Systeme sind zwar für konstruktive Geschäftszwecke gedacht, werden aber manchmal für unsachgemäße Zwecke eingesetzt. Der Datenaustausch kann auch sensible oder personenbezogene oder persönlich identifizierende Daten (PII) offenlegen, wodurch der Datenschutz und regulatorische Verpflichtungen gefährdet werden.
Probleme mit der Erklärbarkeit. KI trifft Entscheidungen, und KI-Orchestrierung verkompliziert diesen Entscheidungsprozess erheblich, was manchmal den Anschein von Voreingenommenheit und diskriminierenden KI-Ergebnissen erweckt. Diese Probleme lassen sich durch eine ordnungsgemäße Dokumentation und Erklärbarkeits-Tools beheben.
Mangelnde Fähigkeiten. KI-Orchestrierung ist keine einfache Plug-and-Play-Lösung. Sie erfordert umfassende Fähigkeiten von Softwareentwicklern und IT-Mitarbeitern. Ein Mangel an Fachkräften mit den erforderlichen Fähigkeiten behindert ein KI-Orchestrierungsprojekt und kann es sogar zum Scheitern bringen.

Anwendungsfälle für KI-Orchestrierung in der Industrie

Die Anwendungsmöglichkeiten der KI-Orchestrierung sind so vielfältig wie die Anwendungsfälle der KI. Zu den beliebtesten Anwendungen in der Industrie gehören:

Kundenservice. Bei der KI-Orchestrierung werden KI-Agenten eingesetzt, um Benutzeranfragen zu interpretieren, die wichtigsten Probleme im richtigen Kontext zu isolieren und die Kundenanfrage dann an den besten KI- oder menschlichen Agenten weiterzuleiten. Dies spart Zeit und reduziert die Frustration aller Beteiligten. Vor allem verbessert es die Kundenerfahrung (CX).
Betrugserkennung. KI-Orchestrierung weist KI-Agenten an, Finanztransaktionsdaten in Echtzeit zu erfassen und auf verdächtige Aktivitäten zu analysieren. Anschließend leitet KI-Orchestrierung häufig eine Reaktion ein, empfiehlt eine Untersuchung oder greift je nach Art und Schwere der Aktivität direkt ein.
Leadmanagement. KI-Orchestrierung nutzt KI-Agenten, um das Kundenverhalten zu überprüfen und zu bewerten, dann Bewertungen zu vergeben und geeignete Folgemaßnahmen mithilfe von KI- oder menschlichen Agenten einzuleiten. Dieser Prozess verbessert sowohl die Lead-Qualifikation als auch den Verkaufserfolg.
Medizinische Diagnostik. KI-Orchestrierung kombiniert verschiedene KI-Agenten, um Bilder zu analysieren, klinische Notizen zu überprüfen, Testergebnisse zu überprüfen und auf umfangreiches medizinisches Wissen zuzugreifen, um Diagnosen vorzuschlagen und weitere Tests, Behandlungen oder Verfahren zu empfehlen.
Personalisierung. KI-Orchestrierung weist KI-Agenten an, Kundenpräferenzen und deren Interaktionen über verschiedene Kanäle – beispielsweise vergangene Verkäufe – zu analysieren, bevor sie maßgeschneiderte Erlebnisse erstellen, um auf die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden einzugehen.
Produktqualität. In der Fertigung fallen erhebliche Datenmengen an. KI-Orchestrierung nutzt KI-Agenten, um diese Fertigungs- und Testdaten zu analysieren und nach Anomalien wie Fertigungsfehlern zu suchen. Anschließend weist die Orchestrierung menschliche Techniker, Qualitätskontrollprüfer oder andere Mitarbeiter an, den Fertigungsprozess zu bewerten und zu überprüfen. Dies reduziert Zeit- und Materialverschwendung.
Risikobewertung. KI-Orchestrierung weist KI-Agenten an, Informationen über die Kreditwürdigkeit, Verschuldung und andere Risiken eines Kunden zu sammeln. Nach der Analyse können diese Informationen zur Erstellung personalisierter Finanzprodukte wie Versicherungen, Kredite oder Anlageempfehlungen verwendet werden.
Lieferketten. KI-Orchestrierung nutzt KI-Agenten, um Bestände zu verfolgen, Lieferungen zu planen, Routen zu optimieren und die Nachfrage zu analysieren, wodurch die Effizienz der Fertigung und Logistik entlang der gesamten Lieferkette verbessert wird.

So orchestriert man KI-Agenten

Auch hier gibt es keinen einheitlichen Ansatz für die KI-Orchestrierung. KI-Technologien und -Umgebungen entwickeln sich weiter, da KI-Fähigkeiten in neuen Anwendungsfällen und Branchen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Das grundlegende Ziel bleibt jedoch dasselbe: die Koordination verschiedener KI-Agenten, Ressourcen und Dienste, damit diese nahtlos zusammenarbeiten und ein übergeordnetes Geschäftsziel erreichen.

Ein gängiges Beispiel für KI-Orchestrierung ist eine Kundendienstplattform. Die vielfältige Liste der KI-Agenten oder -Komponenten umfasst unter anderem einen Agenten zur Informationsbeschaffung, einen Diagnoseagenten, einen Agenten für den Zugriff auf die Wissensdatenbank, einen Systemstatusagenten und einen Empfehlungsagenten. Diese Agenten müssen auf Dienste wie Datenbanken oder Systemzustandsdaten sowie auf Ressourcen wie Rechenleistung und Speicher zugreifen können. KI-Orchestrierung stellt sicher, dass diese verschiedenen Elemente zusammenarbeiten und interoperabel sind, um eine positive Kundenerfahrung zu bieten.

Mit diesem Ziel vor Augen umfasst ein gängiger Prozess für die KI-Orchestrierung Folgendes:

Architekturplanung. KI-Orchestrierung beginnt in der Regel mit einer umfassenden Planung und Bewertung, bei der die Gesamtaufgabe klar definiert und dann in kleinere Teilaufgaben unterteilt wird. Jede Teilaufgabe wird dann mit einer Agentenrolle verknüpft; einige Aufgaben umfassen mehr als eine Rolle. Durch das Verständnis der Rolle jedes Agenten und der Abhängigkeiten, die jeder Agent von Ressourcen und Diensten hat, wählt das KI-Orchestrierungsteam KI-Agenten aus oder erstellt sie, die für jede Aufgabe geeignet sind.
Datenplanung. Berücksichtigen Sie die Arten und Mengen von Daten, die KI-Agenten heute und in Zukunft benötigen. Stellen Sie sicher, dass ausreichende Daten verfügbar sind und die Anforderungen an die Datenqualität hinsichtlich Vollständigkeit, Genauigkeit und Integrität erfüllen. Gängige Beispiele für Datenquellen sind Kundendatenbanken und Echtzeitdaten aus IoT-Flotten. Wenn die erforderlichen Daten nicht verfügbar sind oder die Qualitätsanforderungen nicht erfüllen, kommt das Orchestrierungsprojekt zum Stillstand.
Richten Sie Governance ein. Achten Sie auf Fragen der operativen Governance. Legen Sie Regeln für Sicherheit und Datenschutz fest. Berücksichtigen Sie die Auswirkungen der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der geltenden Gesetzgebung. Nehmen Sie sich Zeit für die Ausarbeitung eines Frameworks für die ethische Nutzung von Daten und KI. Legen Sie Wert auf Erklärbarkeit und die Vermeidung von Verzerrungen.
Wählen Sie einen KI-Orchestrator aus. An dieser Stelle bewertet das Unternehmen eine Plattform oder ein Framework, um mit der KI-Orchestrierung zu beginnen. Dieser Orchestrator muss unterschiedliche Umgebungen mit mehreren Agententypen problemlos bewältigen können und gleichzeitig die Zusammenarbeit, Kommunikation und den sicheren Datenaustausch zwischen mehreren Agenten unterstützen.
Definieren Sie Datenflüsse. Verwenden Sie den KI-Orchestrator, um wichtige Kanäle für den Datenaustausch zwischen verschiedenen Agenten zu schaffen und so den Zugriff auf Ressourcen in der gesamten Infrastruktur zu ermöglichen. KI-Agenten müssen in der Lage sein, relevante Daten im Verlauf der Aufgaben zu speichern, zum Beispiel den Verlauf von Unterhaltungen, um sowohl den Kontext als auch das vom Benutzer beabsichtigte Ergebnis zu erhalten.
Definieren Sie die Arbeitsabläufe. Verwenden Sie den KI-Orchestrator, um diese Arbeitsabläufe zwischen KI-Agenten und Routing-Aufgaben zu koordinieren oder Fehler zu beheben. Nutzen Sie außerdem die dynamischen Zuweisungsfunktionen, mit denen der KI-Orchestrator seine Entscheidungen anhand von Echtzeitfaktoren anpassen kann, von der Verfügbarkeit der Agenten bis zur aktuellen Arbeitslast.
Aktivieren Sie den KI-Orchestrator. Mit einer klar definierten Orchestrierungsumgebung ist es an der Zeit, den KI-Orchestrator einzusetzen und den Orchestrierungsplan zu aktivieren. Führen Sie gründliche Tests durch, um sicherzustellen, dass die Agenten miteinander interagieren und auf vorhersehbare und nachvollziehbare Weise auf Ressourcen und Dienste zugreifen. Berücksichtigen Sie die Fehlerbehandlung, um Ausnahmen, Fehler oder Systemfehler schnell zu beheben. Die Inbetriebnahme des Orchestrators ist oft mit einer längeren Test- und Validierungsphase verbunden, in der das Unternehmen die Leistung überwachen und die KI-Elemente im Hinblick auf Effizienz und Genauigkeit anpassen kann.
Überwachen und berichten. Die KI-Orchestrierung erfordert menschliche Aufsicht. Überwachen Sie wichtige Leistungskennzahlen des KI-Systems. Stellen Sie sicher, dass menschliche Administratoren über praktische Berichtsmechanismen wie Dashboards Zugriff auf die Kennzahlen haben. Nutzen Sie Warnfunktionen, um sofort auf Systemfehler oder Probleme aufmerksam zu machen. Je komplexer eine KI-Umgebung ist, desto wichtiger wird die menschliche Aufsicht.

Die Zukunft der KI-Orchestrierung

KI entwickelt sich rasch zu einer unverzichtbaren Technologie, die die Effizienz und Innovation von Unternehmen vorantreibt. KI durchläuft einen ähnlichen Transformationsprozess wie traditionelle Rechenzentren – von einer kostspieligen Unannehmlichkeit zu einem unverzichtbaren Unternehmensdienst. Es wird erwartet, dass die KI-Orchestrierung ihre Rolle in mehreren Bereichen ausbauen wird, darunter

Größere Workflow-Intelligenz. KI-Orchestrierung wird den Datenbetrieb durch größere Autonomie und Intelligenz verbessern. Beispielsweise werden Orchestratoren Aufgaben wie das Ausfüllen von Formularen, die Terminplanung und -koordination, die Datenextraktion und die Datenqualitätssicherung verbessern.
Bessere Integrationen. Integration ist der Schlüssel zur Interoperabilität zwischen KI-Agenten, Ressourcen und Diensten in der gesamten KI-Umgebung. KI-Orchestrierungsplattformen werden die Integrationen weiter verbessern und eine anpassungsfähigere Konnektivität zwischen immer vielfältigeren KI-Agenten und Datenelementen ermöglichen.
Stärkere strategische Fähigkeiten. Die KI-Orchestrierung wird sich weiterentwickeln, um KI-Systemrisiken und -Herausforderungen besser zu unterstützen. Orchestratoren werden sich weiterentwickeln, um bessere Analysefunktionen und klarere Einblicke in den KI-Betrieb sowie bessere Risikominderungsfunktionen wie verbesserte Sicherheits- und Compliance-Funktionen zu bieten.
Mehr Nutzerorientierung. KI und ihre übergreifende Orchestrierung werden in der Regel als Geschäftsinitiative angesehen, aber der eigentliche Vorteil von KI ist die Benutzerfreundlichkeit – eine zufriedenstellendere Kundenerfahrung. Die KI-Orchestrierung wird sich in ihrer Fähigkeit verbessern, sich an unterschiedliche Nutzerpräferenzen und -bedürfnisse anzupassen. KI-Systeme, einschließlich virtueller Assistenten, werden deutlich ausgefeilter, leistungsfähiger und zuverlässiger werden.