KI-Projekte scheitern selten an der Technik, oft aber an fehlender Struktur. Wer KI sicher und nachhaltig im Unternehmen verankern will, braucht ein solides architektonisches Fundament.

Im Workshop Softwarearchitektur für KI-Systeme – skalierbare, sichere und wartbare Lösungen entwickeln erfahren Sie praxisnah, wie Sie KI-Architekturen konzipieren, die den Anforderungen an Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit gerecht werden. Sie lernen, Machine Learning und Generative KI in bestehende IT-Landschaften zu integrieren, robuste Datenpipelines zu erstellen und regulatorische Anforderungen, wie die des EU AI Acts, zu erfüllen. Auch ethische Fragestellungen und bewährte Design Patterns sind Teil des Workshops.

Fallstudien und reale Szenarien

Der Workshop ist praxisnah aufgebaut. Sie arbeiten an einer Fallstudie und entwickeln reale Szenarien für KI-Architekturen. Dabei üben Sie, Daten zu akquirieren und zu verarbeiten, skalierbare Design Patterns anzuwenden und Sicherheitskonzepte umzusetzen.

Der Workshop richtet sich an Softwarearchitekten und KI-Interessierte, die skalierbare KI-Lösungen in ihre IT-Strukturen integrieren und zukunftssichere Lösungen entwickeln möchten.

Durchgeführt wird der Workshop von Dimitri Blatner, einem anerkannten Experten für Softwarearchitektur, IT-Beratung und digitales Innovationsmanagement. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung komplexer IT-Systeme, insbesondere in den Bereichen KI, Cloud und DevOps.

(ilk)

„Diablo 2“ ist vieles: Action-Rollenspiel, genau 25 Jahre alt, Vernichter von Fleischbestien, Auslöser von Sehnenscheidenentzündungen und eine Gefahr für das Sozialleben. Das gilt auch für die Entwickler von Blizzard North, die nach der aufreibenden Erschaffung von „Diablo“ fast nahtlos die Arbeiten am Nachfolger aufnahmen. Was laut einem Postmortem, das Projektleiter Erich Schaefer in der Oktober-2000-Ausgabe des Entwicklermagazins „Game Developer“ veröffentlichte, alle Beteiligten an den Rand ihrer körperlichen und seelischen Kräfte drückte: Die Arbeiten an „Diablo 2“ dauerte etwas mehr als drei Jahre, von denen das Team die zweite Hälfte praktisch im Dauercrunch verbrachte.

Das lag vor allem daran, dass „größer, schöner, besser, mehr!“ das wichtigste Entwicklungscredo war. Am eigentlichen Spieldesign wurde nicht viel geändert – und warum auch? Der Gameplay-Loop hatte sich bereits als ebenso erfolgreicher wie süchtig machender Jackpot entpuppt: Man rennt durch zufällig ausgewürfelte Dungeons, klickt Gegner kaputt, erhält dafür fette Beute, für die man sich immer bessere Ausrüstung leisten kann, woraufhin man in der Lage ist, immer härtere Gegner zu erledigen, was bessere Beute gibt, die bessere Ausrüstung ermöglicht, woraufhin man in der Lage ist…

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Immer baumelt die motivierende Möhre vor der Nase, die verspricht, dass beim nächsten Gegnerkontakt bestimmt ein cooles Item abfällt oder man genug Erfahrungspunkte für den nächsten Levelaufstieg erhält. Klar, sind das Beschäftigungstherapie-Hamsterräder. Und rein logisch kann man nicht erklären, wieso man sich wieder und wieder und wieder und wieder dem „Okay, nur noch fünf Minuten, wirklich!“-Selbstbetrug hingibt. Man stellt nur irgendwann fest, dass neben einem ungefragt die Sonne aufgeht.

Das Ende der Dauerklickerei

Es gab natürlich schon vor dem ursprünglichen „Diablo“ Rollenspiele, in denen in Echtzeit gekämpft wurde, man denke da nur an Westwoods 1993er-Klassiker „Lands of Lore: The Throne of Chaos“. Aber erst „Diablo“ macht das pausenlose „Klick, Klick, Klick, Klick, Klick“ zu einem zentralen Spielelement, dem endlos viele Gegner und Computermäuse zum Opfer fielen. Dieser Vernichtungswille, zumindest in Hinsicht auf die vorhandene Hardware, wurde in „Diablo 2“ etwas zurückgekurbelt, denn man muss jetzt nicht mehr pausenlos das linke Mausohr malträtieren, um einen Gegner zu Tode zu klicken: Einmal anvisiert, wird der Feind automatisch so lange angegriffen, wie man die Maustaste gedrückt hält.

Ansonsten wurde vor allem aufgestockt: bessere Grafik, mehr Regionen, abwechslungsreichere Landschaften, mehr Gegner, mehr Items, mehr mehr. Anstelle von drei Charakterklassen (Krieger, Magier und Jägerin) gibt es jetzt fünf (Barbar, Amazone, Paladin, Totenbeschwörer und Zauberin). Die sich nicht nur in Sachen Stärke, Geschicklichkeit, Vitalität und Energie sehr stark voneinander unterscheiden, sondern vor allem sehr unterschiedliche Kampf- und Magie-Schwerpunkte besitzen und so mehrfaches Durchspielen sehr reizvoll machen. Kriegt man sie alle auf dem Maximallevel von 99 gekloppt?

Anstelle immergleicher Dungeons gab es jetzt eine ausgefeilte, abwechslungsreiche Welt; im Laufe der vier langen Kapitel durchquert man unter anderen Wüsten und Dschungel, bevor man sich in der Hölle das finale Gefecht gegen Diablo liefert. Eine jederzeit einblendbare Übersichtskarte sorgt für ständige Klarheit ohne Sackgassen. Und drückt man nach einem harten Gefecht gegen mehrere Gegner auf die Alt-Taste, zeigt einem das Spiel sämtliche im Bild befindlichen Beutegegenstände deutlich markiert an, inklusive einer sehr hilfreichen Bewertung. Oder anders ausgedrückt: „Diablo“-Kenner fühlten sich hier vom ersten Augenblick an direkt zuhause.

Kaum ein Technologieunternehmen polarisiert so stark wie Palantir Technologies. Das 2003 gegründete US-Unternehmen hat sich vom geheimnisvollen Start-up mit CIA-Verbindungen zu einem börsennotierten Konzern entwickelt, der Regierungen und Großkonzerne weltweit beliefert. Palantir verspricht, aus den Daten moderner Organisationen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Während Befürworter die Software als revolutionäres Werkzeug für datenbasierte Entscheidungen preisen, warnen Kritiker vor Überwachung, Intransparenz und Vendor-Lock-in-Effekten. Doch was steckt technisch dahinter?

„Palantir ist keine Datenfirma, sondern eine Softwarefirma“ betont das US-Technologie-Unternehmen seit Jahren. Dabei will Palantir mit seiner Software die zentrale Infrastruktur zur Entscheidungsunterstützung für jede Organisation sein. Um das zu erreichen, müsse man „Ordnung ins Datenchaos“ bei den Kunden bringen und eine vernetzte Organisation schaffen. Das Geschäftsmodell von Palantir beruht auf Software-as-a-Service, zu den Lizenzkosten kommen Servicegebühren und Schulungskosten. Wer sich für Palantir entscheidet, macht sich abhängig und verlagert seine digitale Infrastruktur in ein proprietäres Ökosystem.

Der Einsatz von Palantir bedeutet nicht nur eine technische, sondern auch eine strukturelle Bindung der eigenen Organisation an das US-Unternehmen. Ein späterer Systemwechsel ist aufwendig. Zwar bietet Palantir zahlreiche Schnittstellen, um bestehende Systeme und Datenquellen zu integrieren, aber keine Möglichkeit das einmal aufgebaute System zu einem anderen Anbieter umzuziehen. Bestimmte Daten lassen sich exportieren, doch das eigentliche Kapital – die semantischen Strukturen, Logiken, Interaktionen – sind tief mit Palantirs System verknüpft und funktionieren nur dort. Im Zentrum der Architektur steht eine einheitliche Ontologie – ein formales Bedeutungsmodell, das festlegt, wie Daten der Organisation verstanden, verknüpft und operational nutzbar gemacht werden. Auf einem solchen System basierende datengetriebene Entscheidungen und Prozesse können die Arbeitsweise einer Organisation verändern.

Palantir verändert Organisationen

Ob sich Palantir als bundesweite Interimslösung für die Polizei eignet und eingeführt werden soll, wie es der Bundesrat im März 2025 gefordert hat und sich einige Innenminister wünschen, erscheint fraglich. Inzwischen zeigt sich wachsender Widerstand gegen die US-Big-Data-Software für die Polizei und bei der Innenministerkonferenz (IMK) konnte keine Einigung für die bundesweite Einführung von Palantir erzielt werden. Stattdessen stellte die IMK in ihrem Beschluss vom 18. Juni 25 fest, „dass die Fähigkeit der automatisierten Datenanalyse als ein Schlüsselelement der künftigen digitalen Sicherheitsinfrastruktur hinsichtlich Verfügbarkeit, Vertraulichkeit, Integrität und ihrer Rechtskonformität keiner strukturellen Einflussmöglichkeit durch außereuropäische Staaten ausgesetzt sein darf“ und „vor diesem Hintergrund die Entwicklung einer digital souveränen Lösung anzustreben ist“.

Den Bundesländern steht es nach wie vor frei, (weiter) mit Palantir zusammenzuarbeiten. Baden-Württemberg plant bereits seit Längerem die Einführung einer Landes-VeRA und hat dafür nach Rücksprache mit Bayern 18,5 Millionen Euro an Haushaltsmittel für 2025/2026 veranschlagt. Auch Sachsen-Anhalt möchte Palantir einführen, berichtet der MDR.

Wie sich die Arbeitsweise mit Palantir ändert, zeigen die Erfahrungen bei der Landespolizei Hessen, die Palantir Gotham als „HessenData“ seit 2017 einsetzt. Jährlich werden mehrere Tausend Abfragen mit dem System durchgeführt, das von jedem Arbeitsplatz aus erreichbar ist. Als im Februar 2023 das Bundesverfassungsgericht die Regeln zur Datenanalyse bei der Polizei beanstandete, wurde dem Land Hessen eine Frist für die Gesetzesänderung eingeräumt, in der die Nutzung von HessenData unter Auflagen weiter erlaubt war. Hessen passte seine Rechtsgrundlage an, weshalb HessenData weiter in Betrieb ist. Das System sorge für mehr Effizienz und „eigentlich ist jede Nutzung im Alltag der Kollegen schon ein Riesenerfolg“, zitiert die SZ in einem aktuellen Beitrag eine Polizistin aus dem Innovation Hub 110, die für den Betrieb der Plattform verantwortlich ist. Palantir scheint fester Bestandteil der hessischen Ermittlungsarbeit zu sein und Hessen ist auch an einem Ausbau der Analysefähigkeiten mit KI interessiert. So nahmen Mitarbeiter des Innovation Hub 110 im Mai 2025 mit einer eigenen Live-Demo an einer AIP Expo von Palantir in München teil, wie sie auf LinkedIn mitteilten. Palantir veranstaltet solche AIP Expos als geschlossenes Networking-Event für Führungskräfte aus seinem Kundenstamm, um die Integration von KI in seine Produkte in der Praxis durch einzelne Kunden selbst vorführen zu lassen.

Um die dahinterliegende Systemarchitektur besser einordnen zu können, lohnt sich ein Blick auf die zentralen Palantir-Produkte – insbesondere auf die modular aufgebauten Plattformen Foundry und Gotham. Sie bilden die technische Grundlage für Anwendungen wie HessenData , DAR (NRW) oder VeRA (Bayern), die sich mittels AIP (Artificial Intelligence Platform) leicht mit KI-Funktionalitäten ergänzen lassen könnten.

Keine Datenplattform, sondern ein Betriebssystem

Die Hauptprodukte sind Palantir Foundry und Palantir Gotham, dazu kommen Palantir AIP und Palantir Apollo. Alle Produkte werden als „Plattformen“ beworben, wobei betont wird, dass sie keine Datenplattform, sondern eine modular aufgebaute Betriebsplattform sind, und als OS dienen sollen.

Foundry wird als „Ontologie-basierte Betriebssystem für das moderne Unternehmen“ beworben; während der Slogan „Deine Software ist das Waffensystem“ für Gotham als „Betriebssystem für die globale Entscheidungsfindung“ bei Behörden und Organisationen im Sicherheitsbereich wirbt.

Das Betriebssystem setzt sich in seiner Basis aus dem „Palantir Data Store“ als physische/technische Ebene der Speicherstruktur für Roh- und Transformationsdaten und der Ontologie als logischer Bedeutungsebene für die Daten zusammen. Der „Palantir Data Store“ ist Bestandteil von Foundry. In Foundry erfolgt die Datenintegration, -modellierung und -analyse.

Von 100 fragmentierten zu einem Palantir-System

Die Ontologie ist als zentrales Struktur- und Organisationsprinzip das Herzstück des Palantir-Systems, das zum semantischen Rückgrat der das System nutzenden Organisation wird.

Eine Ontologie ist ein formales Modell, das Konzepte, Entitäten und ihre Eigenschaften und Beziehungen zueinander einheitlich und strukturiert beschreibt.

So wird eine gemeinsame Bedeutungswelt in einem zentralen System geschaffen, in dem Daten quer über Systeme hinweg aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten zusammenfließen, vereinheitlicht, kontextualisiert und analysierbar werden.

Über heterogene IT-Systemlandschaften einer Organisation und ihrer Daten hinweg wird mit der Ontologie eine gemeinsame Sprache als semantische Zwischenebene (Semantic Layer) geschaffen. Und diese Sprache kann auch in der Zusammenarbeit mit anderen Organisationen genutzt werden, wenn sie dieselbe Ontologie nutzen.

Mit Palantirs Ontologie wird ein digitaler Zwilling einer Organisation erstellt. Daten, Prozesse, Regeln und Nutzerinteraktionen werden in einem einheitlichen Modell strukturiert zentral zusammengeführt – dieses Wissen lässt sich maschinell verarbeiten, durchsuchen und logisch verknüpfen. Es lassen sich nicht nur Zusammenhänge verstehen und Rückschlüsse ziehen, sondern auch steuerbare Aktionen durchführen.

Diese Ontologie ist vollständig anpassbar und erweiterbar – sie bildet die Struktur, auf der alle Analysen, Datenflüsse und Benutzeroberflächen in Palantir-Produkten aufbauen. Über die Ontologie wird bestimmt, was sichtbar wird, was verknüpft wird, was als relevant gilt.

Die Kern-Komponenten der Palantir-Ontologie

• Object Types – definieren Entitäten wie zum Beispiel „Person“, „Sache“, „Ereignis“, „Vorfall“, „Produktionslinie“, „Konzept“
• Properties – beschreiben Eigenschaften/Attribute dieser Entitäten, etwa „Name“, „Kennzeichen“, „Ort“, „Datum“, „Zeitstempel“
• Shared Properties – beschreibt eine Eigenschaft, die auf mehreren Objekttypen verwendet wird, so lassen sich Eigenschaftsmetadaten zentral verwalten
• Link Types – repräsentieren Beziehungen zwischen Entitäten, zum Beispiel „enthält“, „war bei“, „kennt“, „verwendet“, „wohnt“, „Fahrer“, „Mitfahrer“, „ist Mitglied bei“, „Zeuge“, „Beschuldigter“, „Tatverdächtiger“
• Action Types – ermöglicht Änderungen an den Entitäten, ihren Eigenschaften und Beziehungen. Dabei können nach Durchführung der Aktion auch (automatisiert) weitere Aktionen folgen, die in den jeweiligen Aktions-Schemata hinterlegt sind.
• Functions – ermöglichen die Interaktion mit den Entitäten in Form von Logiken, die ausgeführt werden
• Object Views – Darstellung von Informationen und Arbeitsabläufen, die sich auf ein bestimmtes Objekt beziehen, es könnte etwa ein Steckbrief angezeigt werden oder eine detaillierte Darstellung aller mit einem Objekt zusammenhängenden Informationen
• Rollen – die direkte Anwendung von Rollen auf jede Ontologie-Ressource, unabhängig von den Berechtigungen auf die ursprüngliche Datenquelle
• Interfaces – abstraktes Schema für Schnittstellen ist ein Ontologietyp, der die Form eines Objekttyps und seine Funktionen beschreibt. Schnittstellen ermöglichen eine konsistente Modellierung und Interaktion mit Objekttypen, die eine gemeinsame Form haben.