Mehrere Modelle · Eigene Modelle · Eigener Schlüssel
Ihr Modell.
Ihr Tempo.
OpenAI, Anthropic, Mistral, ein Modell im eigenen Rechenzentrum: SIMOSphere AI steuert sie alle. Sie wählen je Aufgabe. Die Kosten bleiben unter Kontrolle, die Datenwege nachvollziehbar, und der eigene Schlüssel funktioniert ab dem ersten Tag.
LLM-Orchestrierung: was der Begriff meint
LLM-Orchestrierung beschreibt die koordinierte Steuerung mehrerer Sprachmodelle in einem System: Routen nach Aufgabe, Rückfallwege beim Ausfall und eine Qualitätskontrolle, die nicht am einzelnen Modell hängt.
Der Nutzen entsteht nicht daraus, viele Modelle zu haben, sondern daraus, das jeweils passende zu wählen, ohne dass die Anwendung davon etwas merkt. Ein Modellwechsel wird damit zu einer Einstellung und nicht zu einem Projekt.
Die Herausforderung
Warum einzelne KI-Werkzeuge nicht reichen
Die meisten Häuser setzen KI punktuell ein: hier ein Assistent, dort ein Textwerkzeug. Daraus entstehen Silos, Sicherheitsrisiken und verpasste Gelegenheiten.
Isolierte Werkzeuge
Jede Abteilung nutzt ein anderes. Ergebnisse lassen sich nicht verknüpfen, Wissen geht verloren, Arbeit wird doppelt gemacht. Aus der KI-Landschaft wird ein Flickenteppich ohne Nutzen für das Ganze.
Unkontrollierte Nutzung
Beschäftigte greifen zu Diensten aus der Cloud, weil sie helfen. Vertrauliche Daten fließen ab, ohne Protokoll, ohne Prüfung, ohne Möglichkeit, den Weg später nachzuvollziehen.
Fehlende Skalierung
Ein Versuchsaufbau funktioniert mit fünf Personen. Beim Ausrollen auf fünfhundert bricht er zusammen. Ohne eine orchestrierte Architektur lässt sich KI im Unternehmen nicht dauerhaft betreiben.
So funktioniert es
Vom Auftrag zur geprüften Antwort
Eine zentrale Steuerung nimmt die Anfrage entgegen, liest den Zusammenhang und verteilt die Aufgabe. Bei komplexen Aufträgen arbeiten mehrere Teammates zusammen.
Eingabe
Ein Auftrag aus dem Fachbereich, aus einem angeschlossenen System oder aus einem laufenden Prozess.
Auswahl von Modell und Teammate
Die Steuerung bewertet Aufgabe, Datenklasse und Kostenrahmen und wählt daraus Modell und zuständigen Teammate. Berechtigungen werden hier durchgesetzt, nicht erst später.
Zusammenarbeit
Reicht ein Teammate nicht, zieht die Steuerung weitere hinzu und führt die Teilergebnisse zusammen. Jeder Schritt bleibt im Protokoll.
Geprüfte Antwort
Das Ergebnis wird gegengeprüft und mit seinen Quellen ausgeliefert. Wo keine Quelle steht, gibt es auch keine Behauptung.
Spezialisierte KI-Teammates
Fünf Rollen, die zusammenarbeiten
Jeder Teammate ist auf einen Bereich spezialisiert. Durch die Orchestrierung arbeiten sie nicht nebeneinander her, sondern tauschen Ergebnisse aus und prüfen sich gegenseitig.
Vertrieb
William Salespear wertet Kundendaten aus, erstellt persönliche Angebote und erkennt Verkaufsgelegenheiten. Eigenständig und auf Grundlage der Daten.
Kundenservice
Beantwortet Anfragen über alle Kanäle in Echtzeit, mit Zugriff auf Wissensbasis und Vorgangssystem.
Regelkonformität
Überwacht DSGVO, EU AI Act und Branchenvorschriften, prüft Dokumente und meldet Risiken, sobald sie auftreten.
Wissensmanagement
Erschließt Unternehmenswissen aus Dokumenten, E-Mails und Datenbanken und liefert Antworten mit Quellenangabe.
Datenanalyse
Wertet Geschäftsdaten laufend aus, erkennt Muster und liefert Hinweise, aus denen sich eine Entscheidung ableiten lässt.
Zahlen, die den Unterschied benennen
- KI-TeammatesWilli, Rita, Aml, Doro und Reggi. Jedes mit Namen, Rolle und beschriebenen Fähigkeiten.
- 5
- zugesagte Verfügbarkeitim Jahresmittel, nach § 11 der AGB. Geplante Wartungsfenster kündigen wir mindestens 48 Stunden vorher an.
- 99,5 %
Einsatzszenarien
Orchestrierung in der Praxis
Vertriebsautomatisierung
William Salespear liest CRM-Daten, erkennt Anknüpfungspunkte und schreibt persönliche Angebote. Der Compliance-Teammate prüft parallel die rechtliche Tragfähigkeit. Ergebnis: mehr qualifizierte Angebote bei geringerem Aufwand.
Service über mehrere Kanäle
Anfragen aus E-Mail, Chat und Telefon werden mit der gesamten Kundenhistorie beantwortet. Wird es fachlich tief, zieht die Steuerung selbsttätig den Wissens-Teammate für die Recherche hinzu.
Laufende Regelprüfung
Dokumente, Verträge und Kommunikation werden fortlaufend gegen die geltenden Anforderungen geprüft. Bei einem Verstoß wird eskaliert, statt ihn zu protokollieren und liegen zu lassen.
Wissensmanagement
Der Wissens-Teammate erschließt Tausende Dokumente, E-Mails und Datenbanken. Beschäftigte bekommen eine Antwort mit Quelle statt einer Trefferliste. Einarbeitung und Wissensübergabe werden dadurch erheblich kürzer.
Häufige Fragen
Was ist LLM-Orchestrierung, und warum ist sie wichtig?
LLM-Orchestrierung bezeichnet die koordinierte Steuerung mehrerer Sprachmodelle und KI-Teammates innerhalb eines zentralen Systems. Statt einzelne Werkzeuge nebeneinanderzustellen, entscheidet eine Schicht je Aufgabe über Modell, Zuständigkeit und Datenzugriff. Das macht Ergebnisse vergleichbar, Kosten steuerbar und den Weg einer Anfrage nachvollziehbar.
Lässt sich die Plattform vollständig im eigenen Haus betreiben?
Ja. SIMOSphere AI ist von Anfang an für den Betrieb im eigenen Rechenzentrum entwickelt. Die gesamte Plattform einschließlich aller Teammates und der Steuerung läuft dann auf Ihrer Infrastruktur. Alternativ betreiben wir sie in einer privaten Cloud innerhalb der EU.
Wie viele Teammates lassen sich gleichzeitig steuern?
Die Plattform skaliert nach Bedarf. Im Standardaufbau sind es fünf spezialisierte Teammates für Vertrieb, Service, Regelkonformität, Wissen und Analyse. Weitere kommen über das Skill-SDK hinzu, ohne dass die bestehenden angepasst werden müssten.
Orchestrierung live erleben
Dreißig Minuten, unverbindlich: Sie sehen, wie mehrere Teammates in Echtzeit zusammenarbeiten, an Ihren Daten und nicht an einem Vorführbeispiel.