Das Geheimnis der Skalierung von KI liegt darin, Conways Gesetz zu überwinden

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Erkenntnisse aus dem Bericht „State of Application Strategy 2026“

Jahrzehntelang galt das Conway’sche Gesetz als kluge Beobachtung zum Softwaredesign. Demnach spiegeln Systeme die Kommunikationsstrukturen der Organisationen wider, die sie entwickeln. Nützlich. Gelegentlich hinderlich. Weitgehend zu vernachlässigen.

Diese Ära ist vorbei.

Aktuelle Betriebsdaten machen aus dem Conway’schen Gesetz eine messbare Realität. Betrachtet man, wie viele Tools erforderlich sind, um eine Anwendung zu ändern, und wie viele Teams an der Umsetzung dieser Änderung beteiligt sind, zeigt sich eine nahezu identische Verteilung. Wenn Workflows auf ein oder zwei Tools angewiesen sind, sind in der Regel auch ein oder zwei Teams beteiligt. Steigt die Zahl der Tools auf fünf bis zehn, nimmt die Zahl der beteiligten Teams im Gleichschritt zu. Die Kurven verlaufen so ähnlich, dass Zufall keine plausible Erklärung mehr ist.

Dies ist das quantitativ ausgedrückte Gesetz von Conway: Die Organisationsstruktur beeinflusst die Architektur nicht nur, sie bestimmt sie. Unternehmen bilden ihre Organigramme direkt in ihren Bereitstellungs- und Sicherheits-Stacks ab. Die Ausuferung der Toollandschaft und der Koordinationsaufwand sind ein und dasselbe Phänomen, nur aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet.

KI-Inferenz hält in diesem Umfeld nicht als Störfaktor Einzug, sondern als Beschleuniger.

Inferenz etabliert sich als neue Anwendungsebene, und Unternehmen behandeln sie bereits als solche. Die Daten aus unserem aktuellen „State of Application Strategy Report“ machen dies unmissverständlich deutlich:

• 55 % der Befragten geben an, dass Authentifizierung und API-Zugriff für KI-Dienste verwaltet werden müssen.
• 54 % betonen die Notwendigkeit, Einblick in den KI-Datenverkehr und die Nachfrage zu erhalten.
• 51 % konzentrieren sich darauf, den Abfluss von Daten aus KI-Systemen zu verhindern.
• 43 % betonen die Notwendigkeit, Modelle vor eingehendem Missbrauch zu schützen.
• 40 % wünschen sich eine zentrale Kontrollinstanz für den KI-Datenverkehr über verschiedene Modelle und Backends hinweg.
• Fast alle Befragten geben an, die Inferenzinfrastruktur selbst zu hosten, anstatt sie vollständig auszulagern.

Keiner dieser Aspekte ist ungewöhnlich. Sie lassen sich eindeutig den seit Langem bestehenden Aufgaben in den Bereichen Anwendungsbereitstellung und Sicherheit zuordnen. Datenverkehrssteuerung, Identitätsmanagement, Transparenz, Schutz und Governance sind vertrautes Terrain. Neu ist die Art dessen, was kontrolliert wird.

Inferenz ersetzt deterministische Dienste durch probabilistische Systeme. Anfragen werden zu Prompts. Sitzungen werden zu Tokens. Ausgaben sind keine vorhersehbaren Zeichenfolgen mehr, sondern statistisch plausible Antworten. Kosten werden zu einer Einschränkung für die Zuverlässigkeit. Drift wird zu einem Betriebsrisiko. Missbrauch verlagert sich von syntaktischer Ausnutzung hin zu semantischer Manipulation.

Jede dieser Veränderungen erweitert den Verantwortungsbereich, ohne sich klar in die Grenzen bestehender Tools einzufügen.

Und genau hier macht sich das Conway’sche Gesetz wieder mit Nachdruck bemerkbar.

Die Auswirkungen des Conway’schen Gesetzes

Unternehmen reagieren auf erweiterte Verantwortlichkeiten nicht, indem sie bestehende Tools stillschweigend ausbauen und bestehende Teams bitten, die zusätzliche Arbeit zu übernehmen. Sie reagieren mit Spezialisierung. Wenn die Authentifizierung Modelle berücksichtigen muss, entstehen spezialisierte Zugriffsebenen. Wenn die Observability die Token-Nutzung und semantische Abweichungen erfassen muss, kommen neue Telemetrieplattformen auf. Wenn der Datenschutz generierte Ausgaben statt geprüfter Eingaben bewerten muss, werden bestehende Kontrollen für unzureichend erklärt. Jede wahrgenommene Lücke rechtfertigt ein neues Tool. Jedes neue Tool erfordert klare Zuständigkeiten. Aus Zuständigkeiten werden feste Teams.

Die Inferenzdaten zeigen bereits, dass die Konsolidierung mit der Expansion nicht Schritt hält. Nur 28 % der Befragten geben an, die Arbeitsabläufe von KI-Entwicklern über eine zentrale Verwaltungsstelle zu optimieren. Die übrigen arbeiten bereits mit mehreren Tools und Steuerungsoberflächen. Im Zusammenhang mit den zuvor genannten Daten zu Conways Gesetz zeichnet sich eine klare Entwicklung ab: Mit der Zunahme der Verantwortlichkeiten im KI-Bereich wächst parallel auch die Zahl der Tools und Teams.

Dieses Ergebnis ist kein Zufall. Es ist die natürliche Folge der Einführung einer semantischen Schicht, die sich über alle bestehenden Bereitstellungs- und Sicherheitsbereiche erstreckt. Inferenz lässt sich weder eindeutig Plattformteams noch Sicherheits- oder Anwendungsteams zuordnen. Sie betrifft sie alle. Ohne eine einheitliche Steuerungsebene führt dies in Unternehmen zwangsläufig zu Fragmentierung.

Das Ergebnis ist eine explosionsartige Zunahme der organisatorischen Komplexität.

KI wird die Komplexität erhöhen, wenn Unternehmen nicht aktiv gegensteuern

KI macht Unternehmen nicht flacher. Sie macht ihre Strukturen sichtbar, messbar und unausweichlich. Komplexität wird fraktal und wiederholt sich auf jeder Ebene der Bereitstellung, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Governance. Dasselbe Muster, das bisher Anwendungsstacks bestimmte, prägt nun Inferenz-Pipelines – nur schneller und mit weitreichenderen Konsequenzen.

Die zusammengeführten Daten lassen wenig Raum für Optimismus hinsichtlich einer spontanen Vereinfachung. Das Conway’sche Gesetz wird durch KI nicht außer Kraft gesetzt, sondern verstärkt. Und wenn Unternehmen nicht gezielt die Grenzen zwischen Tools und Zuständigkeiten abbauen, wird Inferenz zur koordinationsintensivsten, störanfälligsten und teuersten Ebene ihres Betriebs.

KI wird der Organisationsgestaltung nicht davoneilen. Die Organisationsgestaltung wird darüber entscheiden, ob KI überhaupt jemals skaliert werden kann.

Weitere Informationen finden Sie im vollständigen „State of Application Strategy Report 2026“.

Über den Autor

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.

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