Entwicklung von KI-Lösungen vs. klassische Softwareentwicklung – was man beachten sollte

Klassische B2B-Softwareentwicklung hat viele Prinzipien. Planung, Spezifikation, saubere Architekturen, ausgetestete Komponenten, Rollouts mit Checklisten und Schampus.

Und jetzt kommt KI. 

Mit ihren unscharfen Ergebnissen, probabilistischen Modellen, wild wachsendem Tool-Ökosystem – und der unangenehmen Tendenz, sich alle drei Monate neu zu erfinden.

Was also tun, wenn man als Unternehmen Businesslösungen entwickeln will, die KI nutzen – um Umsatz zu steigern, Kosten zu senken oder Mitarbeitende zu entlasten? 

Die Antwort: Nicht ins Chaos verfallen, aber auch nicht so tun, als sei KI nur „ein neues Modul im Backend“.

Denn KI-Entwicklung ist Softwareentwicklung – aber sie folgt anderen Regeln.

Zwei Welten, ein Ziel: Business Value

Ob du ein klassisches Webportal baust oder einen KI-gestützten Servicebot – am Ende zählt nur eins:

Bringt das Ding echten Nutzen?

Das Ziel bleibt gleich: Prozesse verbessern, Kunden glücklich machen, Wert schaffen.

Aber der Weg dahin ist bei KI ein ganz anderer – und wer versucht, beides über denselben Kamm zu scheren, landet schnell im technischen Burnout.

Klassische Softwareentwicklung: Planbarkeit, Struktur, Kontrolle

In der guten alten IT-Welt läuft’s so:

• Anforderungen definieren
• Architektur entwerfen
• Backend/Frontend/API sauber trennen
• Tests schreiben
• Deployen, fertig

Software ist deterministisch. Du baust eine Funktion, sie gibt bei gleichem Input immer das gleiche Ergebnis. Feature X funktioniert. Punkt.

Der Fokus liegt auf:

• Stabilität
• Vorhersagbarkeit
• Wiederverwendbarkeit

Und ehrlich: Das funktioniert auch wunderbar – solange sich die Welt drumherum nicht alle vier Wochen neu erfindet.

KI-Entwicklung: Wahrscheinlichkeiten statt Garantien

Jetzt kommt KI ins Spiel – und plötzlich hast du’s mit einer ganz anderen Gattung von „Software“ zu tun:

• Die Outputs sind nicht stabil
• „Fehlerfrei“ ist ein fragwürdiges Konzept
• Deine Anwendung wird nie zu 100 % „fertig“
• Und du trainierst, promptest, justierst – statt zu coden

Der Umgang mit KI erfordert:

• Iteratives Denken
• Experimentieren
• Akzeptanz von Unsicherheit

Du misst nicht, ob ein Feature funktioniert – sondern ob es Wirkung hat. Spart der neue GPT-Bot wirklich 40 % Supportaufwand? Dann top – auch wenn er sich manchmal verquatscht.

Ich persönlich mag diese Herangehensweise, denn sie fördert vor allem den ökonomischen Erfolg von Lösungen. Allerdings streichelt sie auch weniger das Ego von Entwicklern (ich bin selbst seit über 25 Jahren Entwickler).

Output vs. Outcome

Und hier liegt der Kernunterschied:

Wenn du KI entwickelst, geht es nicht darum, ob etwas tut, was du beschrieben hast – sondern ob es tut, was deinem Business hilft.

Wer das vergisst, baut LLM-Chatbots, die zwar „cool“ sind, aber null Mehrwert liefern. Oder automatisiert PDFs, obwohl niemand diese Prozesse mehr braucht.

Der wichtigste Architekturfehler: KI-Logik mit Business-Logik verquirlen

Und jetzt der Punkt, an dem viele Projekte scheitern – obwohl sie technisch super starten:

Sie bauen ihre KI-Interaktion tief in ihre Business-Logik ein.

Prompt-Templates im Code. Modellaufrufe als Serviceklasse. Alles zusammen in einem Topf.

→ Das ist ein Rezept für maximale Abhängigkeit – und minimale Agilität.

→ Wenn du GPT-4 direkt in deinem Workflow verheiratet hast, dann viel Spaß beim Modellwechsel.

→ Wenn du Prompts tief in if-else-Kaskaden eingebaut hast, freu dich auf Versionschaos.

Richtige Antwort: Trennung von Zuständigkeiten (Englisch: Separation of Concerns).

🛠️ Business-Logik bleibt stabil

🤖 KI wird wie ein Plugin behandelt – konfigurierbar, austauschbar, entkoppelt

Denn: Der KI-Markt ändert sich schnell. Deine Logik sollte das nicht jedes Mal tun müssen.

KI braucht andere Tools, andere Denkweise – aber dieselbe Professionalität

Viele verwechseln KI-Entwicklung mit Hackathons und Prototyping.

Klar, der Einstieg ist experimentell. Aber für echte Lösungen braucht es:

• Versionskontrolle für Prompts
• Unit-Tests für Modellantworten
• Rechtemanagement für Datenzugriffe
• Logging, Monitoring, A/B-Tests für Outcomes

Also ja: KI ist Softwareentwicklung. Aber du musst neu denken, was du eigentlich entwickelst.

Was Unternehmen daraus lernen sollten

Wenn du KI-Lösungen baust, gilt:

• Plane für Veränderung.
• Der Anbieter, den du heute nutzt, wird in 6 Monaten vielleicht irrelevant sein.
• Messe Wirkung, nicht Vollständigkeit.
• Was zählt, ist das Ergebnis für dein Business – nicht das Funktionsumfang-Bingo.
• Trenne Zuständigkeiten.
• Mach deine Business-Logik nicht zum LLM-Sklaven.
• Investiere in Architektur.
• Prototyping ist nett – aber in der 3. Iteration willst du wartbaren Code und modulare Prompts.

Wie ONE das Problem löst (und warum du nicht alles selbst bauen musst)

Wir bei izz.ai haben in Dutzenden KI-Projekten genau dieses Dilemma erkannt und mit unserer KI-Middleware ONE gelöst:

🔌 Modell-unabhängige Architektur

Du kannst GPT, Claude, Mistral oder was auch immer nutzen – ohne deine Anwendung umzubauen.

🧱 Saubere Trennung von Business-Logik und KI-Logik

Dein Prompt, dein Modell, dein Kontext – alles konfigurierbar und austauschbar, nicht im Code verklebt.

📦 Versionierung, Guardrails, Kontext-Handling

Damit dein System auch bei der 10. Modellgeneration noch stabil läuft – ohne dass du alles refactoren musst.

⚙️ MCP & Agent Builder

Dein Business bleibt stabil. Die KI passt sich an. Nicht umgekehrt.

Fazit: Wer KI wie klassische Software entwickelt, verpasst ihren Wert – oder bezahlt später doppelt

Künstliche Intelligenz bringt nicht nur neue Möglichkeiten – sondern auch neue Herausforderungen.

Und wer glaubt, er könne KI in sein bestehendes IT-Denken pressen, verwechselt Innovation mit Feature-Erweiterung.

Also:

Ja, du brauchst dieselbe Professionalität wie in der klassischen Softwareentwicklung.

Aber du brauchst eine Architektur, die mit dem Markt atmet.

Und genau dafür ist ONE da.

P.S.:

Wenn dein KI-System nach dem ersten Modell-Update auseinanderfällt – war’s keine gute Architektur.

Wenn du mit ONE arbeitest, tauschst du das Modell aus und gehst danach Kaffee trinken.

So soll's sein.