Wie Künst­liche Intel­ligenz die Rolle von Softwarearchitekt:innen verändert

Die Archi­tektur wird intel­ligent – und komplexer

Die rasante Entwicklung Künst­licher Intel­ligenz (KI) verändert nicht nur unsere Vorstellung davon, was Software leisten kann, sondern greift tief in das Selbst­ver­ständnis derje­nigen ein, die diese Software entwerfen: die Softwarearchitekt:innen. Wo früher archi­tek­to­nische Arbeit vor allem bedeutete, technische Struk­turen entlang klassi­scher Software mit ihren Bausteinen, Schnitt­stellen deren Zusam­men­spiel zu gestalten, steht heute die Integration von Kompo­nenten im Raum, die aus komplexen und nur schwer bis gar nicht inter­pre­tier­baren Domänen­mo­dellen bestehen. Diese werden per Machine Learning aus Daten angelernt und können und müssen sich mit der Zeit immer wieder verändern und neu angelernt werden. Die Archi­tektur solcher Systeme stellt neue Anfor­de­rungen – nicht nur in techni­scher, sondern auch in metho­di­scher Hinsicht.

Der klassische Werkzeug­kasten wächst

Mit dem Einzug von KI in den Werkzeug­kasten der Software­ent­wicklung wird der klassische Entwurfs­prozess um eine entschei­dende Dimension erweitert. KI-gestützte Kompo­nenten folgen nicht mehr nur festge­legter Logik, die durch den Quellcode inter­pre­tierbar ist, sondern verhalten sich daten­ab­hängig, dynamisch und zum Teil auch unerklärbar. Diese Erwei­terung des Handlungs­spiel­raums eröffnet faszi­nie­rende Möglich­keiten: IT-Systeme werden flexibler, anpas­sungs­fä­higer und in vielen Fällen deutlich leistungs­fä­higer als ihre rein regel­ba­sierten Vorgänger. Gleich­zeitig wächst jedoch auch die Verant­wortung der Architekt:innen, diese Systeme nachvoll­ziehbar und sicher zu gestalten, denn solche Systeme reagieren proba­bi­lis­tisch und die Unsicherheit solcher Systeme muss in anderen Kompo­nenten und in der Benut­zer­schnitt­stelle berück­sichtigt werden.

Hybride Systeme erfordern neue Denkweisen

Immer deutlicher wird, dass KI kein Sonderfall oder add-on ist, sondern zunehmend integraler Bestandteil von System­ar­chi­tek­turen. Klassische Struk­turen wie Schich­ten­ar­chi­tek­turen, Micro­ser­vices oder domänen­ge­triebene Designs werden nicht obsolet, sondern erhalten durch den gezielten Einsatz von KI neue Aufga­ben­ver­tei­lungen. Es entsteht eine neue Art hybrider Systeme, in denen algorith­mische Kompo­nenten mit trainierten Modellen inter­agieren. Die Frage, wo genau die KI verortet wird – ob als Micro­service, als einge­bet­tetes Modul oder als externer Dienst (MaaS = Model as a Service) –, ist dabei ebenso archi­tek­to­nisch zu klären wie die Aspekte der Daten­an­bindung, Zustän­digkeit und Verantwortlichkeit.

Archi­tek­tur­arbeit wird dynami­scher und datengetriebener

Entscheidend ist dabei weniger die Größe oder Komple­xität der KI-Kompo­nente, sondern ihre funktionale Rolle im Gesamt­system. In vielen Fällen reicht schon ein einfaches Klassi­fi­ka­ti­ons­modell oder eine heuris­tische Anoma­lie­er­kennung aus, um einen hohen Mehrwert zu erzielen. Der entschei­dende Punkt ist: Die Fähigkeit, diese Kompo­nenten zielge­richtet in bestehende Software­ar­chi­tek­turen zu integrieren, wird zur Kernkom­petenz moderner Archi­tek­tur­arbeit. Dabei spielen Frage­stel­lungen eine Rolle, die in der tradi­tio­nellen Archi­tektur selten im Fokus standen – etwa wie sich Trainings­daten versio­nieren lassen, wie Modell-Updates in produktive Systeme integriert werden können, oder wie sich die Leistung eines Modells auch unter verän­derten Bedin­gungen dauerhaft sicher­stellen lässt.

Neue Rollen und Verantwortungsbereiche

Mit dieser Entwicklung verändert sich auch das Rollenbild von Softwarearchitekt:innen. Sie sind nicht mehr nur Strukturgestalter:innen techni­scher Systeme, sondern zunehmend auch Schnitt­stelle zwischen Daten­wis­sen­schaft, Entwicklung, Betrieb und Gover­nance. Sie müssen die Poten­ziale von KI ebenso verstehen wie ihre Grenzen – und in der Lage sein, diese in konkrete System­ent­würfe zu übersetzen. Dabei steht nicht nur die Funktio­na­lität im Vorder­grund, sondern auch das Vertrauen in die Systeme. Denn viele KI-Kompo­nenten treffen Entschei­dungen, die nicht mehr im Detail nachvoll­ziehbar sind und nicht in allen Fällen korrekte Antworten liefert. Umso wichtiger ist es, auf archi­tek­to­ni­scher Ebene Trans­pa­renz­me­cha­nismen, Monitoring, Logging und Absicherung vorzu­sehen, die den Betrieb dieser Systeme robust und vertrau­ens­würdig machen.

Der Betrieb wird Teil der Architektur

Hinzu kommt eine betrieb­liche Dimension, die in der klassi­schen Software­architektur bisher wenig Beachtung fand. Während klassische Anwen­dungen primär über Code-Änderungen gepflegt und weiter­ent­wi­ckelt werden, verändern sich KI-Systeme häufig durch neue Daten, aus denen eine neue Modell­version trainiert wird. Der Betrieb eines lernenden Systems verlangt daher neue Struk­turen, etwa für konti­nu­ier­liches Training, Perfor­mance­über­wa­chung und Modell­va­li­dierung. Hier entstehen mit Konzepten wie MLOps neue Verant­wor­tungs­be­reiche, die sowohl technische als auch organi­sa­to­rische Impli­ka­tionen haben. Architekt:innen sind gefragt, diese Prozesse frühzeitig in ihre Archi­tek­tur­über­le­gungen einzu­be­ziehen, um später skalierbare und wartbare Betriebs­mo­delle zu ermöglichen.

KI als gezielte Entscheidung – nicht als Selbstzweck

Ein zentraler Punkt ist auch die Frage, wann der Einsatz von KI überhaupt sinnvoll ist. Denn nicht jedes Problem erfordert ein neuro­nales Netz oder ein Sprach­modell. Vielmehr gilt es, den Einsatz von KI-Kompo­nenten gezielt dort zu prüfen, wo Regel­ba­sierung an ihre Grenzen stößt, hohe Daten­mengen verfügbar sind oder sich Entschei­dungs­lo­giken regel­mäßig ändern. Die Fähigkeit, diese Einschätzung fundiert zu treffen, ist eine weitere neue Kompetenz für Architekt:innen – und zugleich ein Feld, auf dem sie strate­gische Weichen­stel­lungen maßgeblich mit beein­flussen können.

Archi­tektur als Ort der Verantwortung

Nicht zuletzt wirft die Integration von KI auch ethische und regula­to­rische Fragen auf, die sich direkt auf archi­tek­to­nische Entschei­dungen auswirken. Fragen der Fairness, der Erklär­barkeit, der Daten­sou­ve­rä­nität oder der Energie­ef­fi­zienz sind keine rein politi­schen Diskurse mehr, sondern wirken sich auf System­design, Techno­lo­gie­ent­schei­dungen und Betriebs­ar­chi­tektur aus. Die Archi­tektur wird damit auch zum Ort gesell­schaft­licher Verantwortung.

Fazit: Der archi­tek­to­nische Blick auf KI entscheidet über den Erfolg

Die Künst­liche Intel­ligenz ist dabei nicht nur techno­lo­gische Innovation – sie ist ein kultu­reller Umbruch in der Art, wie wir Software denken, entwi­ckeln und betreiben. Für Softwarearchitekt:innen bedeutet das eine doppelte Bewegung: Zum einen dürfen sie sich auf neue Werkzeuge und Methoden einlassen, zum anderen müssen sie ihre Rolle und Verant­wortung im Kontext dieser neuen Systeme aktiv mitge­stalten. Es ist ein Wandel, der nicht nur techno­lo­gi­sches Know-how verlangt, sondern auch gestal­te­ri­schen Mut, kommu­ni­kative Fähig­keiten und ein tiefes Verständnis dafür, wie Techno­logie in Organi­sa­tionen wirkt.
Die Arbeitswelt von Softwarearchitekt:innen wird sich weiter verändern. Wer KI nicht als Fremd­körper, sondern als gestal­te­ri­sches Werkzeug versteht, wird in der Lage sein, Systeme zu schaffen, die nicht nur leistungs­fähig sind, sondern auch zukunfts­fähig – und die den Menschen in den Mittel­punkt stellen, für den sie letztlich gebaut werden.

Autor:

Dr. Sönke Magnussen ist Software­ar­chitekt mit langjäh­riger Erfahrung in der Trans­for­mation komplexer IT-Systeme und der Entwicklung moderner Archi­tek­turen mit DDD, Cloud und DevOps. Sein Schwer­punkt liegt auf der Integration von KI – von Klassi­fi­ka­ti­ons­mo­dellen bis zu GenAI-Chatbots. Seine KI-Expertise vertiefte er u. a. durch einen AI-Nanodegree (Udacity) und die Mitent­wicklung des iSAQB-Moduls SWArch4AI. Als Trainer und Berater verbindet er techni­sches Know-how mit strate­gi­schem Blick für Softwarearchitektur.