Architecture
Systemarchitektur, Datenflüsse, Integrationen, Schnittstellen, Skalierbarkeit und Mandantenfähigkeit
AAM-002
AI Architecture
Review
Ist Ihre AI-Architektur langfristig tragfähig?
Moderne AI-Systeme bestehen nicht aus einem Modell allein. Modelle, Datenquellen, RAG, Agents, APIs, Identitäten, Cloud-Plattformen und Business-Applikationen bilden ein komplexes Gesamtsystem.
Das AI Architecture Review schafft Transparenz über Komponenten, Datenflüsse, Integrationen und Abhängigkeiten – und zeigt, wo Architekturentscheidungen Sicherheit, Robustheit, Skalierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit beeinflussen.
AI Architecture Review besprechen →01
Warum
Jede zusätzliche AI-Komponente erweitert die Möglichkeiten einer Lösung – und gleichzeitig ihre Komplexität, Abhängigkeiten und potenzielle Angriffsfläche. Unsichere Schnittstellen, unklare Vertrauensgrenzen, Vendor-Abhängigkeiten oder schlecht verstandene Datenflüsse können langfristig zu technischen und organisatorischen Risiken werden.
Eine belastbare Architektur schafft die Grundlage für Security by Design, Skalierbarkeit, Resilienz und einen nachhaltigen Betrieb. Das Review hilft, Risiken frühzeitig sichtbar zu machen, bevor sie sich in produktiven Systemen verfestigen.
Vertrauen beginnt nicht erst im Betrieb. Es beginnt bei den Architekturentscheidungen.
02
Was
Fünf Perspektiven auf die AI-Architektur.
Models
Modellauswahl, Modellstrategie, Hosting, Modellwechsel und Vendor-Abhängigkeiten
Data & Knowledge
Datenquellen, Datenqualität, Embeddings, Vektordatenbanken, RAG und Wissensmanagement
Security
AI Security Architecture, Identitäten, Zugriffskonzepte, API Security, Secrets, Segmentierung und Supply Chain
Governance
Verantwortlichkeiten, Architekturprinzipien, Lifecycle Management, Dokumentation und Changes
03
Wie
Wir verbinden Architekturworkshops, Dokumentenanalyse und technische Reviews. Dabei betrachten wir nicht nur einzelne Komponenten, sondern ihr Zusammenspiel, relevante Vertrauensgrenzen und kritische Abhängigkeiten.
Understand
Ziele, Einsatzkontext und bestehende AI-Landschaft verstehen
Map
Komponenten, Datenflüsse, Integrationen und Abhängigkeiten erfassen
Review
Architektur hinsichtlich Security, Robustheit und Skalierbarkeit bewerten
Challenge
Risiken, Trust Boundaries und kritische Abhängigkeiten hinterfragen
Improve
Architekturmassnahmen priorisieren und Weiterentwicklung unterstützen
04
Wissen
Nach dem AI Architecture Review verstehen Sie Ihre technische Grundlage deutlich besser:
Wie Ihre AI-Architektur tatsächlich aufgebaut ist und welche Komponenten zusammenspielen
Wo kritische Datenflüsse, Vertrauensgrenzen und externe Abhängigkeiten liegen
Welche technischen Risiken und Single Points of Failure relevant sind
Welche Architekturentscheidungen Security, Robustheit und Skalierbarkeit beeinflussen
Welche Verbesserungen priorisiert werden sollten und wie sich die Architektur weiterentwickeln lässt
Typische ErgebnisseArchitecture Review ReportArchitekturübersichtRisikoübersichtPriorisierte EmpfehlungenArchitekturmassnahmen
05
scip AG
Eine AI-Architektur muss mehr können als funktionieren.
scip verbindet langjährige Erfahrung in der Bewertung komplexer IT-, Cloud- und Security-Architekturen mit eigener Research zu Trustworthy AI. Dadurch betrachten wir AI-Systeme nicht nur aus Sicht einzelner Modelle oder Technologien, sondern auch dort, wo klassische Architekturfragen und neue AI-spezifische Abhängigkeiten aufeinandertreffen.
Wir hinterfragen Datenflüsse, Schnittstellen, Identitäten, Trust Boundaries, externe Services und Betriebsmodelle mit dem Ziel, Architekturen zu schaffen, die nicht nur heute funktionieren, sondern auch unter Veränderung sicher und nachvollziehbar bleiben.
20+
Security
AI Research
06
Umblick
AAM ist kein linearer Prozess. Je nach Kontext können weitere Fragen relevant werden und unterschiedliche Capabilities gezielt eingesetzt werden.
07
Insights
Unsere Architecture Reviews verbinden etablierte Security- und Architekturpraxis mit laufender Research zu AI Security und Trustworthy AI.
Legacy Technology – Forgotten Systems, Hidden Risks →ISO/IEC 23053:2022 — Framework for AI Systems Using Machine Learning →Decision Security – From Secure Information to Trustworthy Decisions →ISO/IEC 5338:2023 — AI System Life Cycle Processes →AI Assurance & Trustworthy AI →08
Build AI on an architecture
you can trust.
Eine tragfähige AI-Architektur entsteht nicht zufällig. Lassen Sie uns prüfen, welche Entscheidungen heute tragen – und welche vor dem nächsten Schritt hinterfragt werden sollten.
Mit scip besprechen →