Stand: 15. Mai 2026
Dies ist der dritte Beitrag unserer Serie “Aus dem Maschinenraum”. In den ersten beiden Teilen ging es um unsichtbare Kosten in KI-Sitzungen und um die richtige Modellauswahl. Heute werden wir noch grundsätzlicher und schauen, wie Arbeit in KI-Workflows verteilt sein sollte.
Der Planer und die Ausführer
In unserer eigenen Infrastruktur haben wir einen Punkt erreicht, an dem wir verstanden, dass die wirklich teure Arbeit nicht das Ausführen ist. Die wirklich teure Arbeit ist das Denken. Genauer gesagt, das gute Planen.
Daraus folgte eine einfache Regel. Ein starkes, teures Modell plant. Viele günstige Modelle führen die Einzelschritte aus. Wenn die Planung sauber ist, kann der Rest mit weniger Aufwand erledigt werden. Wenn die Planung schlampig ist, hilft auch ein Premium-Ausführer nichts.
Der Architekt und der Handwerker
Stellen Sie sich vor, Sie bauen ein Haus. Sie würden niemals auf die Idee kommen, jeden einzelnen Mauerstein vom Architekten setzen zu lassen. Sie engagieren einen Architekten für die Pläne, die Statik, die Raumaufteilung, die Materialwahl. Und dann engagieren Sie Maurer, Zimmerleute und Installateure, die nach diesen Plänen arbeiten.
Würden Sie es andersherum machen, käme entweder ein unbezahlbar teures Haus heraus, oder ein chaotisches. Vermutlich beides.
KI-Workflows funktionieren nach genau diesem Prinzip. Wer eine komplexe Aufgabe in einem Schritt an ein einzelnes Modell gibt, kombiniert Planung und Ausführung in einer einzigen Anfrage. Das ist teuer, weil das Modell ständig zwischen beiden Modi wechselt. Es ist langsam, weil keine Parallelisierung möglich ist. Und es ist unzuverlässig, weil ein Fehler in der Planung sofort die Ausführung verdirbt.
Wer die beiden Phasen trennt, gewinnt auf allen drei Ebenen. Wir sehen in unseren eigenen Workflows regelmäßig Einsparungen von 40 bis 60 Prozent, wenn ein Planungsschritt vorgeschaltet wird, der die Aufgabe in saubere Teilstücke zerlegt.
Drei Muster aus dem Alltag
Erstens, der Alleskönner-Auftrag. Eine komplexe Anweisung lautet sinngemäß “analysiere unsere Verkaufsdaten der letzten zwölf Monate, identifiziere Trends, schlage Marketing-Maßnahmen vor und erstelle einen Maßnahmenplan.” Vier verschiedene Aufgaben in einem Topf, alle mit derselben Modellklasse. Das funktioniert oft, aber selten optimal.
Zweitens, die fehlende Architektur-Phase. Es wird sofort losgearbeitet, ohne dass jemand die Frage stellt, was eigentlich gebraucht wird, in welcher Reihenfolge, mit welchen Zwischenergebnissen. KI ohne Plan macht Lärm, nicht Fortschritt.
Drittens, das Ein-Modell-Dogma. Eine Organisation hat sich für ein Modell entschieden und behandelt jede Aufgabe mit demselben Werkzeug. Auch wenn die Aufgabe eindeutig aus mehreren Phasen besteht, läuft alles in einer einzigen Anfrage.
Drei Fragen für Ihren nächsten Termin
Frage eins: Bei unseren komplexen KI-Workflows, gibt es einen erkennbaren Planungsschritt vor der Ausführung, oder läuft alles in einem Aufruf?
Frage zwei: Wer oder was zerlegt eine große Aufgabe in kleinere Teilstücke, und nach welchen Kriterien?
Frage drei: Wenn wir Planung und Ausführung sauber trennen würden, welche Aufgaben in unserem aktuellen Setup wären die besten Kandidaten?
Wenn die Antworten zeigen, dass Planung als eigenständiger Schritt anerkannt ist, sind Sie methodisch weit vorne. Wenn nicht, haben Sie hier einen Hebel, der Kosten senkt und gleichzeitig die Ergebnisqualität spürbar verbessert.
Was wir daraus mitnehmen
Die Trennung zwischen Planen und Ausführen ist nicht nur eine Kostenfrage. Sie ist eine Frage der Verlässlichkeit. Ein guter Plan macht jeden Ausführer besser. Ein schlechter Plan macht selbst das beste Modell unzuverlässig. Wer das einmal verinnerlicht hat, baut bessere Workflows und zahlt weniger dafür. Bei KI-Berater Hamburg ist diese Trennung Bestandteil jeder Architektur, die wir für unsere Mandanten in Hamburg und der Metropolregion entwerfen. DSGVO-Konformität und EU-Hosting sind dabei keine Fußnote, sondern fester Bestandteil der Planungsphase. Die Umsetzung begleiten wir im Rahmen unserer KI-Implementierung.
Im nächsten Beitrag der Serie nehmen wir eine Dimension dazu, die viele Geschäftsführer überrascht. Es geht um die Frage, welche KI-Aufgaben überhaupt sofort fertig sein müssen und welche getrost über Nacht laufen können.
Diese Serie behandelt in fünf Teilen praktische Hebel zur Kostenkontrolle bei KI-Einsatz im Mittelstand.
- Teil 1: Unsichtbare Kosten und Cache-Hygiene
- Teil 2: Modell-Routing
- Teil 3: Planer und Ausführer (dieser Beitrag)
- Teil 4: Asynchrone Verarbeitung
- Teil 5: Wartungsdisziplin