
Software Architektur im Stream How AI Succeeds — Insights from Manufacturing Applications with Nikita Golovko
6 snips
Apr 20, 2026 Nikita Golovko, Industrial AI-Portfolio-Architekt bei Siemens mit 16+ Jahren Erfahrung in AI-Integration für die Fabrik-Edge. Er klärt Unterschiede zwischen LLMs, Generative AI und klassischen Modellen. Diskussionen zu Risiken probabilistischer Modelle in deterministischen Produktionsumgebungen. Architekturmaßnahmen wie Isolation, Fallbacks, Monitor-Pattern und ArcAI42 zur sicheren Integration.
AI Snips
Chapters
Transcript
Episode notes
LLMs Sind Wahrscheinlichkeitsbasierte Textgeneratoren
- LLMs sind probabilistische Textgeneratoren, keine Wahrheitsquellen, und liefern Ausgaben basierend auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
- Nikita erklärt, dass LLM-Antworten Musterfortsetzung sind und keine Garantie für Faktentreue oder Reproduzierbarkeit bieten.
COBOL-Agent Demo Scheiterte Am Verborgenen Wissen
- Anthropics bewarb einen COBOL-Coder-Agenten, doch ein alter COBOL-Entwickler wies darauf hin, dass viel Cobol-Wissen nicht öffentlich verfügbar ist.
- Die Demo funktionierte, echte Produktionscodebasis und verborgenes Wissen verhinderten breite Anwendbarkeit.
Determinismus Konfliktiert Mit LLM-Unsicherheit
- Industrielle Steuerung verlangt Determinismus; LLMs liefern jedoch nicht-deterministische und nicht reproduzierbare Antworten.
- Nikita betont, dass in der Automatisierung Entscheidungen keine "wahrscheinlich"-Antworten akzeptieren dürfen.
