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.
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Episode notes
INSIGHT

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.
ANECDOTE

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.
INSIGHT

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.
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