Was ist KI-native?

Da künstliche Intelligenz (KI) in immer mehr Branchen Einzug hält, bezeichnen Unternehmen ihre Produkte, Plattformen und Arbeitsabläufe zunehmend als KI-gestützt oder KI-fähig. Doch der Begriff „KI-Native“ bezeichnet etwas Tieferes und Strukturelleres. KI-gestützte Systeme nutzen KI als unterstützendes Werkzeug, während KI-native Systeme im Kern KI-gesteuert sind.

Startups, die KI als strategischen Schwerpunkt nutzen, können als KI-nativ betrachtet werden, ebenso wie Altlast-Unternehmen, die ihr Geschäftsmodell umfassend auf Daten und KI-Modelle ausrichten. Der Deskriptor bezieht sich nicht nur auf den Einsatz von KI-Tools, sondern auf einen grundlegenden Ansatz, bei dem KI von Anfang an die Architektur, die Entscheidungsfindung, die Benutzererfahrung und den gesamten Systemlebenszyklus prägt. Dazu gehört, wie Daten gesammelt werden, wie Workloads ausgeführt werden, wie die Latenz verwaltet wird und wie Systeme skalieren.

Aufgrund der großen Begeisterung und der hohen Investitionen der Technologiebranche im Bereich KI erscheint „KI-nativ“ jedoch oft als Marketing-Schlagwort in Kontexten, in denen es eigentlich nicht zutreffend ist. Aber der Begriff hat eine wirklich nützliche Bedeutung, und zu verstehen, was es wirklich bedeutet, KI-nativ zu sein, ist wichtig, um die aktuelle Flut technologischer Fortschritte zu bewerten und einen echten Wettbewerbsvorteil von einem Marketing-Hype zu unterscheiden.

So wie sich „native mobile“ auf Apps bezog, die speziell für Smartphones entwickelt wurden, im Gegensatz zur Desktop-Nutzung, signalisiert „KI-nativ“ eine Beziehung zu KI, die von Anfang bis Ende in der Architektur und im Tech-Stack verkörpert ist. Wir können davon ausgehen, dass die Nützlichkeit des Begriffs mit der Zeit abnimmt, da die Verbreitung von KI immer weiter fortschreitet.

Die traditionelle Softwareentwicklung basiert auf Entwürfen, die auf deterministischer Logik und vordefinierten, von menschlichen Programmierern festgelegten Regeln beruhen. Die Bewältigung einer komplexen Aufgabe mithilfe von Softwaretools kann also die manuelle Steuerung eines Softwaresystems mit verschiedenen Eingaben und die Anpassung von Parametern erfordern, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Ein Taschenrechner oder ein Tabellenkalkulationsmakro besitzt keine Lern- oder Anpassungsfähigkeit; sein Verhalten ist vollständig vorbestimmt.

KI hingegen benötigt keine expliziten Anweisungen, sondern „lernt“ die Regeln selbst, indem sie viele Beispiele einer Aufgabe überprüft. KI-Apps und -Systeme nutzen maschinelles Lernen , um Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Dieser Prozess ermöglicht es dem System, bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten hervorragende Leistungen zu erbringen und in einigen Fällen im Laufe der Zeit kontinuierliches Lernen durchzuführen. Dieses Lernen hängt von Datenverarbeitung, kontextsensitiven Datensätzen und laufenden Datenverwaltungspraktiken ab.

Damit ein Produkt oder Workflow wirklich KI-nativ ist, kann die KI-Funktion kein Zusatz zu einem bestehenden System sein. Die KI darf keine austauschbare Komponente sein. Anders ausgedrückt: Würde die KI entfernt, würde das Produkt nicht nur seine beabsichtigte Funktion verlieren, sondern es wäre überhaupt nicht mehr brauchbar.

Ein Beispiel für etwas, das nicht als KI-native gilt, wäre ein Webbrowser, der KI in der engen Form einer intelligenten Erzählung-Funktion verwendet.

Umgekehrt interagieren die Benutzer bei KI-nativen Designs oft über natürliche Sprache, und die Automatisierung ist eher ein wesentlicher Bestandteil der Kernfunktion des Produkts und nicht eine unterstützende Funktion. Diese Systeme basieren häufig auf Orchestrierungsschichten , die Modelle, Tools, APIs und externe Dienste koordinieren.

Der Comet-Browser von Perplexity ist ein Beispiel für einen KI-nativen Browser, bei dem ein KI-Assistent in die Erfahrung integriert ist, Inhalte zusammenfasst, E-Mails verfasst, Einkaufs-Ergebnisse vergleicht – das Erlebnis wird bei jedem Schritt durch KI vermittelt. Sie müssen keine Seitenleiste öffnen, um KI zu erleben, sie ist bereits vorhanden.

IBM’s Bob ist eine KI-native Unternehmensklasse integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Es ist nicht einfach ein Chatbot, der zu einem Editor hinzugefügt wurde; es ist so konzipiert, dass es innerhalb der IDE und der Befehlszeile arbeitet und über einfache Codevervollständigungen hinausgeht, indem es komplexe agentische Workflows verarbeitet.

Da die KI-native Architektur auf probabilistische Ausgaben, Iteration und Anpassung basiert und nicht auf den starren Regeln und deterministischen Prozessen traditioneller Software, sind Workflows nicht einfach automatisierte Versionen alter Prozesse, die alle Schritte schneller ausführen. Lange, mehrstufige Prozesse können in einem einzigen Prompt zusammengefasst werden, und ein KI-Agent kann diese Interaktion übernehmen und eine Reihe von Argumentationsschritten ausführen, um die Aufgabe abzuschließen. Diese Agenten können Arbeitslasten wie Planung, Werkzeugauswahl und Bewertung im Voraus ausführen, bevor sie Ergebnisse erzielen.

Auf Grundlage der Verhaltensmuster des Nutzers kann sich ein KI-basiertes System im Laufe der Zeit verbessern und dadurch nicht nur bei der Ausführung spezifischer Aufgaben nützlicher werden, sondern auch in der Art und Weise, wie es auf einer grundlegenden Ebene mit dem Nutzer interagiert.

Jüngste Fortschritte in der generativen KI haben den Vorstoß hin zu neuen, KI-nativen Systemen beschleunigt. Generative KI-Modelle ermöglichen es Systemen, Text, Bilder, Code und andere Ausgaben dynamisch zu erstellen, wodurch es möglich ist, über enge Automatisierungen hinauszugehen und zu agentischen KI-Systemen zu gelangen, die autonom denken und Entscheidungen treffen. Generative KI ist nicht nur eine Neuheit, sondern der kognitive Kern des Systems. Die daraus resultierenden intelligenten Systeme haben die Erfahrung neu definiert und die Benutzeroberfläche von einem Bedienfeld hin zu einem Echtzeit-Assistenten oder Copiloten verändert.

Vor-generative KI-Systeme waren typischerweise eng gefasst, da die Designer sie für bestimmte Aufgaben optimierten. Generative Frameworks haben mehrere Pipelines zu einheitlichen Architekturen zusammengefasst, die viele Arten von Anwendungsfall bewältigen können.

Die Entwicklung eines KI-nativen Systems ist nicht so einfach wie das bloße Hinzufügen eines handelsüblichen KI-Produkts. KI-native Systeme weisen häufig nichtlineare Kostenprofile auf. Allein das Sammeln und Verarbeiten der erforderlichen Daten ist eine enorme Aufgabe, ebenso wie das Trainieren, Warten und Orchestrate von Modellen oder Agenten. Dann ist da noch die Notwendigkeit, ein KI-Governance -Paradigma mit Verantwortungsvolle KI -Prinzipien zu verankern, damit KI-Bereitstellungen die Mission des Unternehmens nicht gefährden. KI-Systeme können spektakulär versagen, mit Halluzinationen, Denkfehlern, Werkzeugmissbrauch und allmählicher Modellabweichung.

Ein KI-natives System beinhaltet üblicherweise die Schaffung eines übergeordneten KI-Managementsystems , das einen Framework für die Entwicklung, die Bereitstellung und die kontinuierliche Überwachung von KI-Systemen bietet. Diese Systeme mindern KI-Risiken und fördern die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Diese Herausforderungen anzugehen, lohnt sich jedoch aus zwei Hauptgründen.

Zum einen sind ausgereifte KI-Systeme schwer zu kopieren, weil die Intelligenz in Workflows und nicht in Funktionen eingebettet ist. Workflows sind dynamisch und ihre Logik ist über den gesamten Orchestrierungscode verteilt und basiert auf historischen Nutzungserfahrungen, die durch Ausprobieren optimiert wurden. Modelle lernen im Laufe der Zeit ständig dazu, Dinge besser zu machen, und es ist kein einfaches Unterfangen, diese angesammelte Intelligenz zu replizieren. Darüber hinaus führt diese Verbesserung zu einem Zinseszinseffekt, den herkömmliche Software nicht erzielen kann.

Zwischen den Nutzern und den großen Unternehmen, die prominente Modelle erstellen und pflegen, bietet sich eine Menge Möglichkeiten, einen Mehrwert zu schaffen, wenn es darum geht, zu entscheiden, welche Daten relevant sind, welche Tools zu Rate gezogen werden und welche Informationen wie verbreitet werden. Diese Schicht kontrolliert den Kontext und formt die Intelligenz, indem sie die Komplexität der natürlichen Sprache abstrahiert. Die KI-native Unternehmen dient als eine Art Koordinator im Ökosystem, der dem Benutzer hilft, den größtmöglichen Nutzen aus dem Modell für seine speziellen Bedürfnisse herauszuholen. Selbst ohne die Rechte an dem Modell zu besitzen, können diese Unternehmen also einen enormen Mehrwert bieten.