Designing AI Application Systems

… vom MVP zum tragfähigen System

GenAI verkürzt die Implementierung und den Weg zum lauffähigen System erheblich. Aber eine AI-Anwendung allein löst kein Geschäftsproblem: Sie braucht Infrastruktur, Daten und Content, kundenspezifische Guardrails und Anbindung an bestehende Systeme – eine tragende Architektur. Entscheidend sind nicht nur Code-Zeilen, sondern Systeme und ihre Interaktionen: nutzerorientierte Dienste, die ihre Versprechen erfüllen müssen. Solche Systeme entwickeln sich kontinuierlich weiter und sind untrennbar mit dem Unternehmen und dessen Zweck verbunden. Sie gleichen nicht „fremden Meteoriten, die auf eine ahnungslose und unberührte Infrastruktur einschlagen".

Welche Erkenntnis liefern uns dabei PoCs und MVPs — und was kommt danach? Der erste Teil zeichnet den Weg nach: von der Quick-and-Dirty-Demo, die nur eine Frage beantwortet — „Sollten wir das bauen?" —, über den MVP bis zum ersten Release, in dem aus NFR-Richtwerten echte Commitments werden. Wo liegen die Bottlenecks zwischen Durchsatz, Latenz und Kosten? Und wie prägt die Teamgröße nicht nur das Tempo, sondern die Architektur selbst?

Bei Mayflower haben wir dafür ein „lebendes Artefakt" geschaffen: den mAIstack, ein erweiterbares, fortlaufend weiterentwickeltes Basis-Setup für Gen-AI-Applikationen, das ähnlich einem Kickstarter diesen Weg abkürzt und Aufwände einspart, ohne dauerhaften Lock-in. Tragfähig heißt nicht fehlerfrei: Verlässlichkeit ist ein Budget, kein Versprechen – und die wichtigste Erkenntnis eines MVP ist manchmal, wofür man es ausgeben will.