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tecnovy AI Suite

AI Solution Architecture

Vorhandene Datenquellen, gewachsene Zugriffsrechte, Systeme im Einsatz und ein Betrieb mit eigenen Abläufen: An all das muss eine KI-Lösung im Unternehmen anschließen. In diesem Training entwirfst du für einen realistischen Anwendungsfall eine Architektur, die an genau diesen Stellen passt. Du wägst Architekturmuster und Anbieter gegeneinander ab, hältst deine Entscheidungen nachvollziehbar fest und bewertest Qualität, Kosten und Risiken der Lösung.
Teilnahmezertifikat4,8/5 bei ProvenExpert

Was dieses Modul leistet.

In AI Solution Architecture entsteht eine bewertete KI-Architektur für einen realistischen Anwendungsfall, mit Entscheidungen, die Fachbereich, IT und Compliance nachvollziehen können. Der tecnovy Kurs richtet sich an Architekt:innen und Tech Leads, die KI-Vorhaben verantworten.

So läuft das Training

Methode
Architektur-Workshops in Kleingruppen an einer Fallstudie, mit Review
Grundlage
tecnovy Curriculum in fünf Teilen, von Anforderung bis Entscheidung
Abschluss
tecnovy Teilnahmezertifikat, keine Prüfung

Termine & Buchung

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Aktuell sind keine öffentlichen Termine ausgeschrieben.

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Passung

Für wen das Modul gedacht ist

Typische Rollen

  • Du entwirfst als Software-, Solution- oder Enterprise-Architekt:in Systeme, in die jetzt KI-Komponenten kommen.
  • Du verantwortest als Tech Lead ein KI-Vorhaben und musst seine Architekturentscheidungen treffen und vertreten.
  • Du berätst Unternehmen bei der Einführung von KI und bewertest dabei Lösungsentwürfe.

Voraussetzungen

Keine Voraussetzungen

Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Erfahrung in Softwarearchitektur oder Softwareentwicklung. Hilfreich: Grundwissen zu großen Sprachmodellen (LLMs).

Stattdessen geeignet Cloud AI Architecture Wenn du die Lösung auf AWS, Azure oder Google Cloud abbilden musst: Dienste der drei Anbieter im Vergleich, mit Netzwerk, Identitäten, Datenhaltung und Kosten.

Lehrplan

AI Solution Architecture im Detail

Fünf Teile führen eine Fallstudie von der Anforderung bis zur dokumentierten Entscheidung: erst was die Lösung leisten soll, dann Muster und Anbieter, dann der Anschluss an Daten und Systeme, dann Sicherheit, Betrieb und Kosten, zuletzt Entscheidung und Kommunikation.

01Anforderungen an KI-Lösungen

Dieser Teil klärt, was die Lösung leisten soll, bevor über ihre Bausteine entschieden wird.

  • Anwendungsfälle bewerten
  • Abgrenzen, was die Lösung leisten soll und was nicht
  • Qualitätsziele: Genauigkeit, Latenz (Antwortzeit), Kosten, Nachvollziehbarkeit
02Architekturmuster

Hier wählst du die Form der Lösung und wer welchen Teil liefert.

  • LLM-Integration: ein großes Sprachmodell direkt anbinden
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): Antworten auf Basis eigener Dokumente
  • Agenten und Workflows
  • Build vs. Buy, Modell- und Anbieterauswahl
03Daten und Integration

Dieser Teil plant den Anschluss der Lösung an das, was im Unternehmen schon läuft.

  • Datenanbindung an vorhandene Quellen
  • Zugriffsrechte und Datenschutz
  • Integration in bestehende Systemlandschaften
04Querschnittsthemen

Hier legst du fest, wo Sicherheit, Betrieb und Kosten in der Architektur verankert sind.

  • Sicherheit und Guardrails: Prüfungen von Ein- und Ausgaben
  • Compliance-Anforderungen
  • Evaluation und Betrieb
  • Kostensteuerung
05Entscheiden und dokumentieren

Zum Schluss machst du die Architektur für andere nachvollziehbar.

  • Architekturentscheidungen nachvollziehbar festhalten
  • Getroffene Entscheidungen bewerten
  • Architektur gegenüber Management und Fachbereich kommunizieren

Ergebnis

Was du anschließend leisten kannst

  1. 01

    Du bewertest KI-Anwendungsfälle und grenzt ab, was eine Lösung leisten soll und was nicht.

  2. 02

    Du leitest aus Anforderungen Qualitätsziele für Genauigkeit, Antwortzeit (Latenz), Kosten und Nachvollziehbarkeit ab.

  3. 03

    Du wählst das Architekturmuster: direkte LLM-Anbindung, RAG (Antworten auf Basis eigener Dokumente), Agent oder fester Workflow.

  4. 04

    Du entscheidest Build vs. Buy und wählst Modell und Anbieter anhand deiner Qualitätsziele.

  5. 05

    Du planst, wie die Lösung Datenquellen anbindet, Zugriffsrechte und Datenschutz berücksichtigt und in die bestehende Systemlandschaft passt.

  6. 06

    Du legst fest, an welcher Stelle der Architektur Sicherheitsprüfungen, Guardrails (Prüfungen von Ein- und Ausgaben) und Compliance-Anforderungen greifen.

  7. 07

    Du planst Evaluation, Betrieb und Kostensteuerung der Lösung schon im Entwurf ein.

  8. 08

    Du hältst Architekturentscheidungen nachvollziehbar fest und vertrittst sie gegenüber Management und Fachbereich.

Leistungsumfang

Was enthalten ist

Enthalten

  • Vorlagen für Architekturentscheidungen und BewertungsrasterMit ihnen hältst du in der Fallstudie Entscheidungen fest und bewertest Architekturvarianten.

Warum tecnovy

Was du bei uns oben drauf bekommst

01

No Slideshow, Hands-On!

Versprochen: keine PowerPoint-Schlacht. Wir arbeiten in Gruppen, verknüpfen Theorie mit Praxis, und du bekommst Praxisbeispiele unserer erfahrenen Trainer sowie den Austausch mit Gleichgesinnten.

02

Certificate Showroom

Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.

03

Flexible Umbuchung

Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.

04

Doppelt hält besser

Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher besuchen.

05

Lerne von Experten

Wir garantieren dir stets den Einsatz von didaktisch und methodisch erstklassig qualifizierten Trainern, die ihr Wissen sowohl aus Trainingserfahrung als auch beruflicher Praxis- und Projekterfahrung beziehen.

FAQs

Häufige Fragen

01Muss ich für AI Solution Architecture programmieren?
Nein, AI Solution Architecture von tecnovy setzt keine Programmierung voraus. Du solltest Architekturen lesen und bewerten können, denn gearbeitet wird an Entwürfen, Entscheidungen und ihrer Bewertung.
02Woran arbeiten die Teilnehmenden in AI Solution Architecture?
In AI Solution Architecture von tecnovy entwerfen Kleingruppen in Architektur-Workshops die KI-Lösung für eine Fallstudie mit realistischem Anwendungsfall. Die Entwürfe werden anschließend im Review gemeinsam besprochen und bewertet.
03Endet AI Solution Architecture mit einer Prüfung?
Nein, AI Solution Architecture ist ein tecnovy Kurs ohne Prüfung. Bei mindestens 80 % Anwesenheit erhältst du das tecnovy Teilnahmezertifikat.
04Führt AI Solution Architecture zu einer Zertifizierung?
Nein, AI Solution Architecture von tecnovy führt zu keiner Zertifizierung; zwei Wege dorthin bietet tecnovy als eigene Kurse an. Das iSAQB weist seinem Modul SWARC4AI 30 der 70 Credit Points zu, die die Zulassung zur CPSA-A Zertifizierung verlangt; vergeben wird sie über eine Hausarbeit mit mündlicher Prüfung. Die Microsoft-Prüfung AB-100 führt zum Microsoft Certified: Agentic AI Business Solutions Architect Expert, wenn du zusätzlich eine der Associate-Zertifizierungen hast, die Microsoft dafür vorsieht (Stand November 2026).
05Wie tief behandelt AI Solution Architecture Sicherheit und Compliance?
AI Solution Architecture von tecnovy behandelt Sicherheit und Compliance als Querschnittsthemen der Architektur: Du legst fest, wo Prüfungen, Guardrails und Compliance-Anforderungen in der Lösung greifen. Eine systematische Bedrohungsanalyse für KI-Systeme ist Thema des tecnovy Kurses Secure AI Architecture.
06Was unterscheidet AI Solution Architecture von Enterprise AI Apps entwickeln?
AI Solution Architecture von tecnovy entwirft und bewertet eine KI-Lösung auf Architekturebene, ohne sie zu bauen. In Enterprise AI Apps entwickeln setzen Entwickler:innen eine KI-Anwendung mit Anmeldung, Rechten, Guardrails und Tests selbst um.
07Wie geht es nach AI Solution Architecture weiter?
Zwei tecnovy Kurse vertiefen einzelne Schwerpunkte von AI Solution Architecture. Cloud AI Architecture bildet KI-Lösungen auf die Dienste von AWS, Azure und Google Cloud ab, Agentic AI Architecture gestaltet Systeme aus KI-Agenten auf Unternehmensebene.

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