Warum Tiefe sich lohnt: Eine Bestandsaufnahme zu KI in kritischen Anwendungen
KI Managed Service – das klingt nach Vereinfachung. Doch Tiefe ist mühsam. Sie kostet Zeit und verlangt Konzentration. Deshalb wird sie gern vermieden.
Doch in meiner Erfahrung führt genau diese Vermeidung zu dem, was alle vermeiden wollen: unnötige Kosten, unnötige Risiken, unnötige Nacharbeit.
Mein neues Buch „Das Helferlein-Paradox“ entstand aus einer einfachen Frage: Was passiert, wenn ich versuche, für einen KI Managed Service ein Service Level Agreement zu schreiben?
Die Antwort war unbequem. Aber sie hilft, Unnötiges zu vermeiden.
KI Managed Service: Was Sie erwartet
Wenn Sie Entscheidungen verantworten: Sie erfahren, warum die Compliance-Kosten für KI Managed Service in kritischen Anwendungen bei 500.000 bis 800.000 Euro im ersten Jahr liegen können – und warum diese Zahl keine Panikmache ist, sondern eine nüchterne Kalkulation.
Wenn Sie entwickeln oder konstruieren: Sie finden eine Sprache für das, was Sie vermutlich längst spüren. Den Unterschied zwischen einem Industrieroboter, der zuverlässig schweißt, und einem Sprachmodell, das plausibel klingt, aber nicht verlässlich ist. Und Sie finden Argumente für das nächste Gespräch mit jemandem, der meint, „mit KI läuft das doch von selbst“.
Wenn Sie lokale LLM-Infrastruktur aufbauen: Sie verstehen, warum das Researcher-Modell – KI als Werkzeug, nicht als Entscheider – der einzig gangbare Weg für verantwortungsvolle Anwendungen ist. Und was das für Ihre Architekturentscheidungen bedeutet.
Wenn Sie in Technologieunternehmen investieren: Sie lernen, welche Fragen Sie stellen sollten, bevor Sie in ein KI-Startup investieren. Was kann vertraglich zugesichert werden? Was nicht? Wo endet das Versprechen, wo beginnt die Hoffnung?
Wie dieses Buch über KI Managed Service entstand
Ich habe dieses Buch nicht gegen KI geschrieben. Ich habe es mit KI geschrieben. Und ich habe KI gebaut.
Meine Forschung war praktisch: der Entwurf einer LLM-Architektur für AWS. Persönliche Erfahrungen mit OpenAI und Anthropic über Monate hinweg. Versuche mit LMStudio und Ollama in meinem eigenen Lab – lokal, internetunabhängig, unter meiner Kontrolle.
Ich habe Agentensysteme getestet und dabei erlebt, wie sich APIs laufend ändern. Was gestern funktionierte, funktioniert heute anders – oder gar nicht mehr. Ich habe Online-Plattformen wie marblism.com evaluiert, die versprechen, fertige Agentenlösungen bereitzustellen. Und ich habe Microsoft Copilot Studio untersucht, um zu verstehen, wie Enterprise-Anbieter das Thema KI Managed Service angehen.
Jeder dieser Versuche lieferte Erkenntnisse. Nicht immer die erhofften. Aber immer nützliche.
Auch die Hardware-Frage stellte sich konkret. Mein Sohn baut gerne Rechner selbst – er spielt mit den besten verfügbaren Grafikkarten. Wir überlegten, ob er einen Rechner für mein Lab zusammenbauen würde. Also rechnete ich den Bedarf nach: Welche GPU-Speicher brauche ich für lokale Modelle in brauchbarer Größe? Was kostet das? Die Zahlen waren ein weiteres Argument, dieses Buch zu schreiben. Wer über KI-Infrastruktur entscheidet, sollte wissen, was sie wirklich kostet.
Ich wollte wissen, wie sich diese Systeme verhalten, wenn niemand zusieht. Was sie können. Wo sie scheitern. Und ob das, was die Anbieter versprechen, dem entspricht, was ich erlebe.
Die Fähigkeit, Service Level Agreements kritisch zu lesen und zu formulieren, kam nicht aus dem Nichts. Sie entstand durch jahrzehntelange Arbeit an Verträgen bei Kunden – und durch meine eigenen Entwürfe für einen Konzern, der einen Managed Service für kritische Infrastruktur vertraglich absichern musste. Wer einmal versucht hat, Garantien für etwas zu formulieren, das sich nicht garantieren lässt, vergisst diese Erfahrung nicht.
Claude, das Sprachmodell von Anthropic, wurde dabei mein Recherchewerkzeug, Sparringspartner und kritischer Gegenleser. Über Monate hinweg. In hunderten von Gesprächen.
Dabei habe ich genau das praktiziert, was ich im Buch als „Researcher-Modell“ beschreibe: Die KI liefert Material, Perspektiven, Formulierungsvorschläge. Die Entscheidung, was davon stimmt, was brauchbar ist, was veröffentlicht wird – die liegt bei mir.
Das ist keine Einschränkung. Das ist die einzige Arbeitsweise, die in kritischen Kontexten funktioniert.
Zwei Sprachen, drei Kontinente
Die deutschsprachige Ausgabe ist seit Januar 2026 verfügbar – als Kindle, in Kürze als Taschenbuch, und über Tolino im deutschen Buchhandel.
Die englische Ausgabe „The Little Helper Paradox“ erscheint in zwei Wochen. Sie durchläuft gerade den sprachlichen Feinschliff – validiert von einer kanadischen Lektorin, nach demselben Prinzip: KI als Werkzeug, Mensch als Entscheider.
Was mich besonders freut: Das Buch wird aktuell von IT-Profis in Indien gelesen, mit denen ich seit zwanzig Jahren zusammenarbeite. Unsere gemeinsame Erfahrung – was in der Zusammenarbeit zwischen deutschen und indischen Teams funktioniert und was nicht – ist direkt ins Buch eingeflossen. Kapitel 13a zieht die Parallele: Wer gelernt hat, dass erfolgreiche Offshore-Zusammenarbeit explizite Strukturen braucht, wird auch mit LLMs besser arbeiten. Die Verantwortung für klare Aufträge liegt beim Auftraggeber – nicht beim Ausführenden.
Und ja, ich erwarte auch die Auseinandersetzung mit amerikanischen Interessenvertretern. Ein Buch, das fragt, was KI nicht leisten kann, wird nicht überall Applaus ernten. Das ist in Ordnung. Die Fragen bleiben trotzdem richtig.
Was Leser über KI Managed Service sagen
Die ersten Rückmeldungen überraschen mich – in ihrer Bandbreite.
Eine Bibliothekarin schrieb, das Buch habe ihr Aufschluss gegeben, was es im verantwortlichen Entwicklungsumfeld alles zu beachten gäbe. Sie arbeitet nicht in der IT. Aber sie versteht jetzt, welche Fragen gestellt werden müssen.
Ein ehemaliger Schüler von mir – jemand, der jahrelang Beschaffungsentscheidungen in einem hochregulierten Industrieumfeld verantwortete, wo Fehler keine Option sind – formulierte es so:
„Ein ziemlich nahe an Wahnsinn und Ehrlichkeit gezeichnetes Buch. Respekt an deine tiefsinnigen Antworten auf noch ungestellte Fragen.“
Antworten auf noch ungestellte Fragen – das trifft es vielleicht am besten. Dieses Buch versucht nicht, den aktuellen Hype zu bedienen. Es versucht, die Fragen zu formulieren, die in zwei Jahren auf jedem Schreibtisch liegen werden.
Warum KI Managed Service nicht funktioniert
Große Sprachmodelle können beeindruckende Ergebnisse liefern. Aber sie können eines nicht: garantieren, dass das Ergebnis korrekt ist.
Das ist kein Bug. Das ist Systemverhalten.
Und deshalb funktioniert das klassische KI Managed Service-Modell – „Sie zahlen, wir garantieren“ – für LLM-Anwendungen in kritischen Bereichen nicht. Nicht aus technischen Gründen allein. Sondern aus vertraglichen, aus haftungsrechtlichen, aus organisatorischen.
Wer das versteht, kann KI sinnvoll einsetzen. Wer es ignoriert, wird Lehrgeld zahlen. Eine systematische GAP-Analyse hilft, die Lücken zwischen Versprechen und Realität sichtbar zu machen.
Für wen ist dieses Buch?
Für alle, die mit KI arbeiten wollen, ohne die Verantwortung abzugeben.
Für Ingenieure, die wissen, dass Fehler Konsequenzen haben.
Für Entscheider, die verstehen wollen, bevor sie unterschreiben.
Für Investoren, die wissen möchten, was hinter dem Versprechen liegt.
Und für alle, die glauben, dass tiefes Nachdenken keine Zeitverschwendung ist – sondern die einzige Art, Unnötiges zu vermeiden.
Das Helferlein-Paradox: LLM zwischen Versprechen und Verantwortung
Verfügbar als Kindle: Bei Amazon kaufen
Taschenbuch und Tolino: in Kürze
The Little Helper Paradox (Englisch)
Erscheint Februar 2026
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