KI-Schnittstellen & Systemintegration

Die wichtigste Entscheidung einer KI-Integration ist die Abstraktionsschicht zwischen deinen Systemen und dem Modell. Wer den LLM-Aufruf direkt in die Fachlogik des CRM verdrahtet, koppelt sein Geschäft fest an einen Anbieter und dessen Preise. Eine saubere Adapterschicht erlaubt es, das Modell, den Provider oder die Region auszutauschen, ohne dass die umliegende Software davon etwas merkt.

Integrationen scheitern selten an der KI und fast immer an den Daten dazwischen. Felder heißen in jedem System anders, IDs passen nicht zusammen, und Zeichensätze oder Datumsformate brechen genau dann, wenn niemand hinschaut. Eine belastbare Schnittstelle validiert ihre Ein- und Ausgaben streng und protokolliert, was über sie läuft, statt stillschweigend fehlerhafte Daten weiterzureichen.

Legacy-Systeme ohne offizielle API sind selten eine echte Sackgasse. Datenbankzugriff, strukturierte Exporte oder ein RPA-Layer öffnen fast immer einen Weg, auch wenn der weniger elegant ist als eine REST-Schnittstelle. Wichtig ist, diese Anbindung bewusst zu kapseln, damit ihre Fragilität nicht in den Rest der Architektur durchschlägt.

Eine produktionstaugliche Integration plant für den Fall, dass die KI nicht antwortet. Rate-Limits, Timeouts und Ausfälle des Anbieters sind keine seltenen Randfälle, sondern der Normalbetrieb über die Zeit. Retry-Logik, sinnvolle Fallbacks und ein Monitoring, das stille Fehler sichtbar macht, trennen eine Integration, die im Demo funktioniert, von einer, der du dein Tagesgeschäft anvertrauen kannst.