Was versteht man unter Composite AI?

Stellen Sie sich Composite AI wie ein hervorragend eingespieltes Sportteam vor – jeder Spieler bringt individuelle Stärken mit, und gemeinsam entsteht etwas wirklich Beeindruckendes. Genauso verhält es sich mit KI-Modellen: Einige sind Spezialisten für Sprachverstehen, andere erkennen Muster besonders gut, und manche glänzen bei logischen Schlussfolgerungen. Wenn diese unterschiedlichen Modelle zusammenarbeiten, entsteht eine Lösung, die weit leistungsfähiger ist als jeder einzelne „Spieler“. Schauen wir uns an, was Composite AI so besonders macht.

Was versteht man unter Composite AI?

Composite AI ist eine Methodik, die mehrere KI-Techniken – wie z. B. Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), Wissensgraphen und regelbasierte Logik – kombiniert, um anspruchsvolle geschäftliche Herausforderungen in der Praxis zu lösen. Durch die Verbindung statistischer, symbolischer und wissensbasierter Ansätze in einer einzigen Lösung können Unternehmen Aufgaben bewältigen, die für ein einzelnes KI-Modell zu komplex oder zu fein nuanciert wären.

Wichtige Erkenntnisse

• Composite AI vereint verschiedene KI-Verfahren – darunter Machine Learning, NLP, Wissensgraphen und regelbasierte Systeme – in einer integrierten Architektur, um ein klar definiertes Ergebnis zu erzielen.
• Das Ziel ist einfach: Ergebnisse zu liefern, die differenziert, zuverlässig und gut nachvollziehbar sind.
• Für den Aufbau von Composite-AI-Lösungen benötigen Unternehmen eine Plattform, die verschiedene Arten von KI-Modellen unterstützt und zugleich eine einheitliche Datenbasis schafft.

Composite AI einfach erklärt

Die meisten KI-Systeme basieren auf einer einzelnen Methode – mit entsprechenden Stärken und Schwächen. So erkennen Machine-Learning-Modelle Muster in Bildern oft hervorragend, bieten jedoch wenig Transparenz. Regelbasierte Systeme sind klar und gut überprüfbar, reagieren aber weniger flexibel auf Veränderungen. Composite AI schließt diese Lücken, indem jede Technik genau dort eingesetzt wird, wo sie ihre Stärken hat. Ein Beispiel: Regeln sorgen für Compliance, Machine Learning für Anpassungsfähigkeit und ein Wissensgraph für das nötige Kontextverständnis. Das Ergebnis ist eine Lösung, die zugleich leistungsstark und vertrauenswürdig ist.

Stellen Sie sich einen dialogorientierten KI-Agenten vor, der Nutzern am Service Desk unterstützt. Ein neuronales Sprachmodell versteht die Anfrage, Regeln automatisieren die passenden Schritte, und eine durchsuchbare Wissensbasis stellt relevante Unternehmensinformationen bereit. So entsteht ein Assistent, der nicht nur versteht, was jemand meint, sondern auch lernt, Schlussfolgerungen zieht und hochwertige Antworten aus echten Unternehmensressourcen liefert.

Dieser Ansatz beschränkt sich nicht auf Service Desks – er ist ebenso wertvoll für Betrugserkennung, Compliance-Automatisierung oder vorausschauende Wartung.

Warum ist Composite AI für Unternehmen so wichtig?

Viele Unternehmen stoßen an Grenzen, wenn sie nur ein einzelnes KI-Modell oder eine begrenzte Auswahl an Techniken einsetzen. Composite AI erweitert diesen Rahmen: Teams treffen schneller fundierte Entscheidungen, nutzen Ressourcen effizienter und bleiben anpassungsfähig. Ändern sich Daten oder kommen neue Anforderungen hinzu, lassen sich einzelne Komponenten einfach ergänzen oder anpassen – ohne alles neu aufzubauen.

Composite AI ist besonders attraktiv für Unternehmen, die vertrauenswürdige und erklärbare Automatisierung benötigen, da sie von Haus aus eine robuste, nachvollziehbare Entscheidungslogik unterstützt. In regulierten Branchen hilft Composite AI, Ergebnisse zu liefern, die korrekt, zuverlässig und prüfbar sind. Es geht also nicht nur um bessere Leistung, sondern auch darum, zeigen zu können, wie diese Ergebnisse zustande kommen. Composite AI eröffnet zudem neue Möglichkeiten für Automatisierung, agentenbasierte Technologien und vieles mehr.

Funktionsweise von Composite AI

Was macht Composite AI eigentlich aus? Was Composite AI ausmacht, ist das Zusammenspiel verschiedener KI-Techniken. Dazu gehören Machine Learning, symbolisches Denken, Wissensrepräsentation und weitere Verfahren. In einer Composite-AI-Architektur werden diese Techniken in Schichten angeordnet, sodass jede ihre spezifischen Stärken einbringt. Dieses Zusammenspiel entsteht durch eine durchdachte Systemarchitektur. Daten durchlaufen mehrere Komponenten, die jeweils klar definierte Aufgaben erfüllen: NLP-Module extrahieren Bedeutungen aus unstrukturiertem Text, Wissensgraphen liefern kontextreiche Verbindungen, und Reasoning-Engines setzen Geschäftslogik oder regulatorische Regeln um.

Composite AI koordiniert diese Elemente so, dass das Gesamtergebnis leistungsfähiger ist als jede Einzeldisziplin für sich. Zudem können solche Systeme komplexere Aufgaben bewältigen, als es ein einzelnes KI-Modell jemals könnte.

8 Schlüsselkomponenten von Composite AI

Composite-AI-Lösungen sind adaptiv und modular aufgebaut. Dadurch können Unternehmen neue Datenquellen einbinden oder einzelne Komponenten – einschließlich neuer generativer KI-Modelle – austauschen, ohne die gesamte Anwendung neu entwerfen zu müssen. Zu den typischen Komponenten eines Composite-AI-Systems gehören unter anderem:

1. Machine Learning: Machine Learning ermöglicht es Composite-AI-Systemen, aus historischen Daten zu lernen, verborgene Muster zu erkennen sowie Vorhersagen oder Empfehlungen abzuleiten. Gleichzeitig kann sich das System kontinuierlich an neue Informationen anpassen.

2. Natural Language Processing (NLP): NLP ermöglicht es KI-Systemen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Dies ist essenziell für dialogorientierte Assistenten und Agenten, für die Analyse von Dokumenten sowie für die Bedeutungserschließung aus strukturierten und unstrukturierten Texten.

3. Wissensgraphen: Wissensgraphen strukturieren Daten als miteinander verbundene Entitäten und Beziehungen. Sie liefern Kontext und unterstützen logische Schlussfolgerungen. So können Composite-AI-Systeme Konzepte einordnen, Verbindungen erkennen und fundiertere Entscheidungen treffen.

4. Regelbasierte Systeme: Regelbasierte Systeme wenden vordefinierte, transparente Logiken an, um Compliance sicherzustellen, Ausnahmen zu behandeln oder organisatorische Richtlinien durchzusetzen. Sie bieten Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit – besonders in regulierten oder stark strukturierten Umgebungen.

5. Optimierungsalgorithmen: Wenn aus mehreren Möglichkeiten die beste Lösung gefunden werden soll, helfen Optimierungsalgorithmen, indem sie Ziele und Einschränkungen ausbalancieren. Dies unterstützt beispielsweise die Ressourcenplanung, Terminierung und Prozessoptimierungen.

6. Symbolische KI: Symbolische KI arbeitet mit Logik, Symbolen und Beziehungen, um Schlussfolgerungen und Problemlösungen zu simulieren. Sie nutzt explizite, von Menschen definierte Regeln und Symbole, um Probleme zu durchdenken, und bietet eine Möglichkeit, Regeln, Ontologien und Expertenwissen einzubinden.

7. Computer Vision / Objekterkennung: Computer Vision ermöglicht es KI-Systemen, bildbasiertes Material wie Fotos, Videos oder gescannte Dokumente zu interpretieren und zu analysieren. Damit lassen sich Objekte automatisch erkennen, Fehler identifizieren oder visuelle Suchfunktionen realisieren.

8. Robotic Process Automation (RPA): RPA ist zwar keine KI, automatisiert jedoch wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben in Geschäftsprozessen. In Kombination mit KI-Komponenten steigert RPA die Effizienz und reduziert menschliche Fehler.

Was sind die wichtigsten Aspekte von Composite AI?

Jede Komponente trägt dazu bei, ein flexibleres, kontextsensitives und lernfähiges System zu schaffen, das sich an unterschiedlichste geschäftliche Anforderungen anpassen kann. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Kontextsensitivität: Durch domänenspezifisches Wissen – häufig über Wissensgraphen oder Expertenregeln abgebildet – treffen Composite-AI-Systeme relevantere und fundiertere Entscheidungen.
• Flexibilität und Skalierbarkeit: Dank ihres modularen Aufbaus lassen sich Composite-AI-Lösungen leicht an neue Anforderungen anpassen. Gleichzeitig ermöglicht eine skalierbare Architektur, steigende Datenmengen und komplexere Analysen effizient zu bewältigen.
• Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI: Composite AI liefert nachvollziehbare Erklärungen für seine Schlussfolgerungen, stärkt damit das Vertrauen der Nutzer und erleichtert die Weiterverfeinerung durch Experten.
• Höhere Genauigkeit und Effizienz: Die vereinten Stärken verschiedener KI-Verfahren führen häufig zu weniger Fehlern und schnellerer Problemlösung.
• Integration: Durch die Verbindung symbolischer, statistischer und lernbasierter Methoden in einem System kann Composite AI ein breites Spektrum an Herausforderungen flexibel bewältigen.

Branchenspezifische Anwendungsfälle für Composite AI

Öffentlicher Sektor: Kommunen können Composite AI nutzen, um Bürgerdienste zu verbessern, Betrug vorzubeugen und Programme mithilfe erklärbarer Modelle, NLP und KI-gestützter Entscheidungsrahmen effizienter zu steuern.

Gesundheitswesen: Composite AI unterstützt Diagnostik und Patientenversorgung, indem beispielsweise Machine Learning für die Bildanalyse, NLP für die Zusammenfassung medizinischer Unterlagen und wissensbasierte Logik für Therapieempfehlungen kombiniert werden.

Finanzwesen: Banken und Finanzunternehmen setzen Composite AI ein, um statistische Modelle, Betrugserkennungslogik und Compliance-Regeln zu verbinden. Das stärkt das Risikomanagement und automatisiert Berichte.

Fertigung: Produktionsteams nutzen Composite AI für vorausschauende Wartung, Qualitätsprüfungen und Prozessoptimierung – basierend auf Sensordaten, Bildverarbeitung und Expertenregeln – und verbessern so Geschwindigkeit und Verlässlichkeit der Produktionslinien.

Einzelhandel: Composite AI kombiniert prädiktive Analysen, Personalisierung und Bestandsoptimierung, um gezielteres Marketing und effizienteres Warenmanagement zu ermöglichen.

Transport und Logistik: Composite AI verbessert die Routenplanung, das Supply-Chain-Management und die vorausschauende Wartung durch Echtzeitdaten, Optimierungsalgorithmen und regelbasierte Systeme.

KI-Agenten in großem Maßstab entwickeln, bereitstellen und verwalten

Damit eine Composite-AI-Lösung oder ein KI-Agent Wirkung entfalten kann, muss sie sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe einfügen und gemeinsam mit dem Unternehmen wachsen. Die Oracle Cloud Infrastructure AI Agent Platform stellt dafür die notwendigen Tools bereit, um leistungsfähige KI-Agenten mit frei wählbaren Machine-Learning- und Sprachmodellen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten. Sie wurde dafür konzipiert, virtuelle Agenten zu ermöglichen, die personalisierte, kontextsensitive Services bieten – und dabei überzeugende Kundenerlebnisse auf Unternehmensebene liefern.

Composite AI ist der nächste Schritt für Unternehmen, die verlässliche Automatisierung und smartere Entscheidungsfindung anstreben. Diese Systeme werden künftig noch enger mit domänenspezifischem Wissen verknüpft sein und ihre modulare, flexible Architektur nutzen, um hochverfügbare, präzise und nachvollziehbare Ergebnisse zu liefern.

Häufig gestellte Fragen zu Composite AI

Was sind die wichtigsten Arten von KI?

KI lässt sich auf verschiedene Weise einteilen. Betrachtet man jedoch die Modelle, die häufig gemeinsam in Composite-AI-Systemen eingesetzt werden, gehören dazu meist Machine-Learning-Modelle, Natural Language Processing, Wissensgraphen und regelbasierte Logiksysteme.

Was ist Composite AI und wie unterscheidet sie sich von traditionellen KI-Ansätzen?

Composite AI kombiniert mehrere Verfahren der künstlichen Intelligenz – wie z. B. Machine Learning, Natural Language Processing und Wissensgraphen – um komplexe geschäftliche Herausforderungen effektiver zu lösen als mit einer einzelnen Methode. Traditionelle KI stützt sich dagegen oft auf eine einzige Technik oder ein einzelnes Modell. Diese Flexibilität macht Composite AI besonders geeignet für komplexe Aufgabenstellungen.

Welche Vorteile bietet Composite AI?

Composite AI ermöglicht es Unternehmen, ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen zu erschließen, indem verschiedene KI-Ansätze flexibel kombiniert werden. Das verbessert Genauigkeit, Anpassungsfähigkeit und Interpretierbarkeit im Vergleich zu rein monolithischen Lösungen. Die Verbindung symbolischer Logik mit Machine Learning steigert zudem Transparenz und Erklärbarkeit, was die Nachvollziehbarkeit und Validierung von KI-Entscheidungen erleichtert.