KI in bestehende Software integrieren — ohne alles neu zu bauen.
Die Software läuft seit Jahren, alle kennen sie, niemand will sie ersetzen. Trotzdem wäre es schön, wenn sie Texte zusammenfassen, Einträge vorschlagen oder Dokumente auslesen könnte. Die gute Nachricht: Dafür muss sie nicht ersetzt werden. KI lässt sich meist daneben andocken. Hier steht, wie.
KI wird fast nie in die bestehende Software eingebaut, sondern daneben angedockt: über die Schnittstelle der Software, über eine kleine Zwischenschicht oder über ein Automatisierungswerkzeug. Die KI liest Daten, verarbeitet sie und schreibt Ergebnisse zurück. Entscheidend ist, was die Software an Schnittstellen bietet — und welche Aufgabe wirklich gelöst werden soll.
Drei Wege, KI anzudocken.
| Weg | Wie es funktioniert | Passt, wenn |
|---|---|---|
| Über die Schnittstelle | Ein kleiner Dienst liest per API Daten, lässt die KI arbeiten und schreibt zurück | Die Software hat eine REST- oder andere Schnittstelle |
| Mit Automatisierung | n8n oder Make verbinden Software, KI und andere Systeme per Klick-Ablauf | Abläufe über mehrere Systeme, schnelle Umsetzung |
| Als Erweiterung | Plugin, Add-on oder Modul direkt in der Software | Die Software erlaubt Erweiterungen, etwa WordPress, Shopware, viele CRMs |
Für WordPress und WooCommerce ist die Erweiterung per Plugin der natürliche Weg (OpenAI-API in WordPress). Für Branchensoftware und ERP-Systeme ist es meist die Schnittstelle oder eine Automatisierung. Wie Schnittstellen allgemein angebunden werden: API-Anbindung.
Was bei welchen Systemen geht.
- CRM (z. B. HubSpot, Pipedrive, Salesforce): Gesprächsnotizen zusammenfassen, Anfragen einordnen, E-Mail-Entwürfe, Datenpflege. Die meisten haben gute Schnittstellen.
- ERP und Warenwirtschaft: Artikeltexte, Anfragen mit Stammdaten abgleichen, Belege auslesen. Schnittstellen sind je nach System sehr unterschiedlich.
- Branchensoftware (Handwerk, Praxis, Kanzlei): oft eingeschränkte Schnittstellen, dafür häufig Import und Export über Dateien.
- Ticketsysteme und Postfach: Einordnung, Antwortentwürfe, Weiterleitung (Kundenservice).
- Eigenentwicklungen: Volle Freiheit — KI-Funktionen lassen sich direkt einbauen.
- Dokumentenablage: Suche und Assistent über alle Unterlagen (KI-Assistent).
Eigenes Modell oder API?
Die Frage kommt in fast jedem Gespräch. Die Antwort ist fast immer: API. Ein eigenes Modell zu trainieren, kostet viel Geld, Daten und Know-how und liefert selten bessere Ergebnisse als ein großes, fertiges Modell mit guten Anweisungen und den eigenen Daten per RAG. Ein eigenes, offenes Modell auf eigenen Servern lohnt sich vor allem, wenn Daten das Haus unter keinen Umständen verlassen dürfen oder bei sehr großen Mengen gleichartiger Aufgaben. Nachtrainieren (Fine-Tuning) eines bestehenden Modells ist sinnvoll, wenn ein sehr spezieller Stil oder ein festes Ausgabeformat verlangt wird — für Wissen ist RAG der bessere Weg (RAG-System).
Typische Erweiterungen.
| Aufgabe | Was die KI tut | Wer prüft |
|---|---|---|
| Anfragen einordnen | Kategorie, Dringlichkeit, zuständige Person bestimmen | Stichproben |
| Zusammenfassungen | Lange Verläufe, Protokolle, Tickets auf das Wesentliche kürzen | Leser |
| Textvorschläge | Artikelbeschreibungen, Antwortentwürfe, Übersetzungen | Redaktion vor Freigabe |
| Daten extrahieren | Angaben aus E-Mails oder PDFs in Felder übernehmen | Bei Unsicherheit ein Mensch |
| Suche | Fragen in normaler Sprache statt Filter und Stichworte | Nutzer mit Quellenangabe |
Wenn es keine Schnittstelle gibt.
Ältere Software hat manchmal keine Schnittstelle. Dann gibt es Umwege: regelmäßiger Datei-Export und -Import, direkter lesender Zugriff auf die Datenbank, sofern erlaubt und dokumentiert, oder die Anbindung an einer anderen Stelle im Ablauf — etwa beim Postfach statt in der Software selbst. Automatisches Bedienen der Oberfläche ist technisch möglich, aber fehleranfällig und nur die letzte Wahl. Oft lohnt ein Gespräch mit dem Hersteller: Viele bieten Schnittstellen gegen Aufpreis an.
Ablauf.
- Bestandsaufnahme: Welche Software, welche Schnittstellen, welche Daten, welcher Ablauf?
- Aufgabe festlegen mit messbarem Ziel, etwa „Einordnung von Anfragen in unter einer Minute“.
- Prototyp neben dem Live-System, mit Kopien echter Daten.
- Anbindung an das Live-System mit eigenem, eingeschränktem Zugang.
- Einführung und Betrieb mit Überwachung, Protokoll und Möglichkeit zum Abschalten.
Datenschutz und Betrieb.
Die KI bekommt nur die Daten, die sie für die Aufgabe braucht — nicht den ganzen Datenbestand. Personenbezogene Daten werden, wo möglich, vorher entfernt. Der Zugang zur Software ist auf lesende oder eng begrenzte schreibende Rechte beschränkt. Jede Verarbeitung wird protokolliert. Und es gibt immer einen Schalter, mit dem sich die KI-Funktion abschalten lässt, ohne dass die Software selbst betroffen ist. Mehr: KI und Datenschutz.
Kosten.
Ein abgegrenzter Anwendungsfall mit echten Daten, um zu prüfen, ob die KI die Aufgabe zuverlässig löst.
Eingebunden in Website oder Software, mit Rechten, Protokollierung, Fehlerbehandlung und Oberfläche.
Anbindung an mehrere Systeme wie ERP, CRM oder Warenwirtschaft, Agenten mit mehreren Schritten.
Orientierungswerte, keine Fixpreise. Dazu kommen laufende Kosten für die Nutzung der KI-Modelle, die nach Verbrauch abgerechnet werden. Nach einem kurzen Gespräch bekommst du ein Festpreisangebot.
Wer dahinter steht.
Ich bin Manuel Killert, Web- und KI-Entwickler aus Quakenbrück. Ich verbinde Sprachmodelle wie die von OpenAI und Anthropic mit Websites, WordPress, Shops und bestehender Software — über Schnittstellen, eigene Plugins und Automatisierungen mit Werkzeugen wie n8n. Für Unternehmen im Raum Osnabrück bin ich auch vor Ort erreichbar, alle anderen Projekte laufen remote. Ich sage dir ehrlich, wenn eine Aufgabe ohne KI besser gelöst ist.
KI in echten Projekten.
Ein eigener KI-Rezeptgenerator im Live-Betrieb und der Webauftritt eines KI-Unternehmens.
FAQ — KI in bestehende Software integrieren.
Kann ich KI in meine bestehende Software integrieren?
Meist ja, ohne die Software zu ersetzen. Die KI wird über die Schnittstelle der Software, über ein Automatisierungswerkzeug wie n8n oder als Erweiterung angedockt, liest Daten und schreibt Ergebnisse zurück.
Brauche ich dafür ein eigenes KI-Modell?
Fast nie. Ein fertiges Sprachmodell mit guten Anweisungen und den eigenen Daten per RAG ist in den meisten Fällen schneller, günstiger und besser. Eigene Modelle lohnen sich vor allem bei besonders sensiblen Daten oder sehr großen Mengen.
Was, wenn meine Software keine Schnittstelle hat?
Dann helfen Datei-Export und -Import, ein erlaubter lesender Datenbankzugriff oder die Anbindung an einer anderen Stelle im Ablauf, etwa am Postfach. Viele Hersteller bieten Schnittstellen auch gegen Aufpreis an.
Welche Aufgaben kann KI in CRM oder ERP übernehmen?
Anfragen einordnen, Verläufe zusammenfassen, Texte vorschlagen, Angaben aus E-Mails und PDFs in Felder übernehmen und eine Suche in normaler Sprache bereitstellen.
Wie bleibt die Integration datenschutzkonform?
Die KI bekommt nur die nötigen Daten, personenbezogene Daten werden wo möglich entfernt, der Zugang ist eingeschränkt, jede Verarbeitung wird protokolliert, und die Funktion lässt sich jederzeit abschalten.
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?
RAG gibt dem Modell bei jeder Anfrage passende Stellen aus den eigenen Dokumenten mit und eignet sich für Wissen. Fine-Tuning trainiert ein Modell nach und eignet sich für einen speziellen Stil oder ein festes Ausgabeformat.
Das bin ich – rechts im BildErzähl mir, was die KI erledigen soll.
Beschreib kurz die Aufgabe oder den Ablauf, der dich Zeit kostet — du bekommst eine ehrliche Einschätzung, ob und wie KI hilft und was es kostet.
Antwort meist innerhalb von 24 Stunden · hallo@manuelkillert.de