Über das neue CPSA® – Advanced Level Modul SWARC4AI: Software­architektur für KI

Am 19. Dezember 2025 hat der iSAQB das neue Advanced Level Modul Software Architecture for AI (SWARC4AI) eingeführt.

Das SWARC4AI-Modul führt die Teilnehmer in zeitgemäße, auf KI-Systeme zugeschnittene Software­ar­chi­tek­tur­kon­zepte ein, die die Entwicklung leistungs­starker, skalier­barer und nahtlos integrier­barer KI-Lösungen ermög­lichen. Am Ende des Moduls werden die Teilnehmer über ein solides Verständnis der wichtigsten Prinzipien der Software­architektur für KI-Systeme verfügen und in der Lage sein, diese bei der Entwicklung und Imple­men­tierung von maschi­nellen Lern- und genera­tiven KI-Systemen anzuwenden.

Richard Wallintin (WPS – Workplace Solutions) hat ein Interview mit den Kurator:innen Mahbouba Gharbi (ITech Progress), Sönke Magnussen (WPS – Workplace Solutions) und Larysa Visen­ge­riyeva (INNOQ) geführt.

Ist dieses neue Modul jetzt entstanden wegen der großen Aufmerk­samkeit für LLMs und Diffusion Models oder stand das Thema ohnehin auf der To-do-Liste?

Das Modul „SWARC4AI“ deckt moderne Software­architektur-Konzepte ab, um leistungs­fähige, skalierbare und integrierbare KI-Lösungen zu gestalten. Es legt einen beson­deren Schwer­punkt auf Machine Learning (ML) und Generative KI-Systeme, einschließlich Large Language Models (LLMs) und Diffusion Models. Angesichts der aktuellen Entwick­lungen in der KI-Forschung und ihrer breiten Anwendung scheint es, dass diese Techno­logien eine zentrale Motivation für die Entwicklung des Moduls darstellen. Gleich­zeitig ist das Modul Teil eines umfas­sen­deren Angebots für Softwarearchitekt:innen, das konti­nu­ierlich weiter­ent­wi­ckelt wird, um den neuesten techno­lo­gi­schen Heraus­for­de­rungen gerecht zu werden.

Wo besteht der größte Lern- bzw. Wissens­ver­mitt­lungs-Bedarf im Bereich KI-System-Archi­tektur? Geht es um Grund­lagen, also überhaupt sinnvolle Systeme zu entwerfen, oder eher um erwei­terte Konzepte wie Optimierung, Bewertung und Skalierung?

Das Modul deckt eine breite Palette von Themen ab, die sowohl Grund­lagen als auch fortge­schrittene Konzepte umfassen. Es beginnt mit der Einführung in KI-relevante Software­ar­chi­tek­tur­kon­zepte und führt die Teilneh­menden durch Themen wie den Entwurf und die Entwicklung von KI-Systemen, Daten­ma­nagement und Quali­täts­merkmale im Betrieb. Besonders stark ist der Fokus auf fortge­schrittene Themen wie Skalier­barkeit, Sicherheit, Compliance, Robustheit und Inter­pre­tier­barkeit. Es zielt darauf ab, die Teilneh­menden sowohl in den Grund­lagen als auch in der Optimierung und Bewertung komplexer Systeme zu befähigen.

Reden wir eigentlich grund­sätzlich immer über riesige Daten­mengen, gigan­tische Rechen­zentren und millio­nen­schwere Trainings­auf­wände? Oder gibt es viele Beispiele für “kleine” und “lokale” KI?

Das Curri­culum bietet einen ganzheit­lichen Blick auf KI-Systeme und betont, dass nicht alle Anwen­dungen gigan­tische Daten­mengen oder große Infrastruktur erfordern. Themen wie Embedded Deploy­ments, ressour­cen­ef­fi­ziente Ansätze und SaaS-Lösungen zeigen, dass es viele Anwen­dungs­fälle für „kleine“ und „lokale“ KI gibt. Diese eignen sich besonders für Szenarien, in denen Energie­ver­brauch, Kosten und Daten­schutz entscheidend sind. Gleich­zeitig werden auch großskalige Ansätze wie LLMs und ihre Integration in Cloud-Umgebungen behandelt, um die Vielfalt der KI-Anwen­dungen zu repräsentieren.

Spielen Fragen wie Angemes­senheit, Ethik, verant­wor­tungs­be­wusster Techno­lo­gie­einsatz (auch: Folgen­ab­schätzung) eine Rolle im Lehrplan? Und Ökologie?

Absolut, das Modul integriert diese Themen umfassend. Es behandelt ethische Heraus­for­de­rungen wie Bias, Fairness und Trans­parenz und stellt Ansätze für Respon­sible AI sowie AI Gover­nance vor. Es werden auch inter­na­tionale Leitlinien wie die „EU-Ethik-Leitlinien für vertrau­ens­würdige KI“ und andere Gover­nance-Dokumente vermittelt. Zusätzlich ist Green IT ein zentraler Bestandteil, um nachhaltige und ressour­cen­scho­nende Ansätze bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Systemen zu fördern. Dies zeigt, dass das Curri­culum sowohl techno­lo­gische als auch gesell­schaft­liche und ökolo­gische Aspekte berücksichtigt.

Wie praxis­ori­en­tiert ist der Lehrplan? Kann ich konkrete Hilfe für die Umsetzung von Ideen erwarten?

Das Modul ist stark praxis­ori­en­tiert. Es bietet Übungen, Fallstudien und Praxis­pro­jekte, bei denen die Teilneh­menden das Gelernte in realen Szenarien anwenden können. Themen wie MLOps, Design Patterns und die Integration von ML-Modellen in bestehende Systeme stellen sicher, dass die Teilneh­menden konkrete Werkzeuge und Ansätze für die Umsetzung von Ideen erhalten. Die praxis­ori­en­tierte Gestaltung ermög­licht es, direkt auf Heraus­for­de­rungen in der beruf­lichen Praxis einzugehen.

Stellt sich Security bei KI-Systemen völlig anders dar als bei klassi­schen IT-Systemen?

Ja, KI-Systeme bringen spezi­fische Sicher­heits­an­for­de­rungen mit sich. Das Modul behandelt Bedro­hungen wie Advers­arial Attacks, Data Poisoning und Model Inversion, die bei tradi­tio­nellen IT-Systemen weniger relevant sind. Außerdem werden Strategien für KI-Sicherheit vorge­stellt, darunter Maßnahmen für robuste Modelle, trans­pa­rente Entwicklung und der Schutz vor Angriffen durch erklärbare KI (Explainable AI). Diese Unter­schiede verdeut­lichen, dass Sicher­heits­kon­zepte für KI-Systeme auf die spezi­fi­schen Eigen­schaften von ML-Modellen abgestimmt sein müssen.

Wie viel setzt das Modul voraus? Richtet es sich nur an Menschen, die bereits KI-Systeme entworfen und entwi­ckelt haben, oder auch an solche, die es nur in Betracht ziehen?

Das Modul richtet sich an Personen mit grund­le­genden Kennt­nissen in KI, Machine Learning und Data Science. Erfah­rungen mit gängigen Frame­works wie beispiels­weise TensorFlow oder PyTorch sowie grund­le­gendes Wissen über ML-Methoden wie Super­vised Learning und Deep Learning werden voraus­ge­setzt. Es ist jedoch nicht ausschließlich für erfahrene KI-Entwickler gedacht, sondern auch für Architekt:innen und Ingenieur:innen, die ihre Kennt­nisse in der Gestaltung und Integration von KI-Systemen vertiefen möchten.

Wann ist mit den ersten Schulungs­an­ge­boten zu rechnen? Gibt es schon Ankün­di­gungen oder Erfah­rungs­werte, wann die ersten Trainings zerti­fi­ziert sein könnten?

Die erste Version des Moduls steht ab 12/2024 zur Verfügung. Die Schulungen sollen mindestens drei Tage dauern und können je nach Anbieter variieren. Es gibt keine spezi­fi­schen Angaben zu den ersten Zerti­fi­zie­rungen, aber die Schulung ist Teil des Advanced-Level-Programms des iSAQB und trägt Credit Points zur Zerti­fi­zierung bei. Daher ist zu erwarten, dass Anbieter zeitnah entspre­chende Schulungs­an­gebote veröf­fent­lichen werden.