Künstliche Intelligenz. Unter Ihrer Kontrolle.
Leistungsfähige KI muss kein Kontrollverlust sein. Datenverarbeitung, Infrastruktur und Zugriffsrechte werden bewusst gestaltet.
Wenn KI nützlich ist, aber nicht überall hin darf
Leistungsfähige KI ist verlockend. Gleichzeitig stehen Datenschutz, Vertraulichkeit und Nachvollziehbarkeit im Raum. Typische Anzeichen, dass eine kontrollierte Architektur nötig ist:
Vertrauliche Daten in fremden Diensten
Unternehmensinterne Dokumente, vertrauliche Informationen und personenbezogene Daten gehören nicht unkontrolliert in externe KI-Dienste.
Unklare Datenflüsse
Es ist nicht nachvollziehbar, wohin Eingaben gehen, wo sie verarbeitet werden und wer Zugriff darauf hat.
Kein Überblick über Modelle und Zugriffe
Welches Modell mit welchen Daten arbeitet und wer es nutzen darf, ist weder festgelegt noch dokumentiert.
Regulierung wird konkreter
Datenschutz, EU AI Act und Managementsysteme stellen Anforderungen, die sich nachträglich nur schwer erfüllen lassen.
Drei Betriebsmodelle, eine Frage: Wo bleiben Ihre Daten?
Die Antwort bestimmt die Architektur. Je nach Vorgaben und Möglichkeiten setzen wir leistungsfähige Lösungen um, vom lokalen Betrieb bis zur hybriden Architektur.
Welches Modell passt?
Die Modelle schließen sich nicht aus. Entscheidend sind Ihre Anforderungen an Kontrolle, Leistung und Betrieb, und diese können sich mit der Zeit ändern.
| 01On-Premise AI | 02Private Cloud AI | 03Hybrid AI | |
|---|---|---|---|
| Geeignet für | Besonders hohe Anforderungen an Infrastrukturkontrolle. | Skalierbare KI mit hohen Sicherheitsanforderungen. | Flexible Architekturen mit unterschiedlichen Datenanforderungen. |
| Was dazugehört | Sprachmodelle auf kundeneigener Infrastruktur, lokale RAG-Systeme, abgeschottete Netze und kontrollierte Datenhaltung. | Dedizierte GPU-Instanzen, abgesicherte Netzwerke, definierte Speicherregionen und kontrollierte Modellbereitstellung. | Sensible Daten bleiben in kontrollierten Umgebungen. Externe Modelle oder GPU-Ressourcen werden nur über definierte und geprüfte Schnittstellen eingebunden. |
| Bausteine | Lokale Modelle · RAG · Eigene Hardware | GPU · Netzsegmente · Regionen | Lokale Daten · Gateway · Externe Dienste |
Was in der Architektur mitentschieden wird
KI-Infrastruktur ist mehr als ein Modell. Drei Bereiche müssen von Anfang an zusammen gedacht werden.
Infrastruktur
Wo und wie Modelle laufen und wie die Umgebung nach außen abgeschottet ist.
Daten
Wie Wissen angebunden wird, wo es liegt und wie es wieder gelöscht werden kann.
Zugriff und Nachweis
Wer was darf und wie nachvollziehbar bleibt, was das System tut.
Kontrolle als Architekturprinzip
Datensouveräne KI heißt: Verarbeitung und Infrastruktur bleiben kontrollierbar. Das ist keine Einstellung am Ende, sondern eine Eigenschaft der Architektur, die wir von Beginn an festlegen.
Dazu gehören definierte Datenflüsse, Zugriffsrechte nach dem Rollenkonzept, Protokollierung und dokumentierte Entscheidungen zu Modellwahl und Risiken.
- Daten verlassen die Umgebung nur über definierte Schnittstellen
- Rollen und Rechte gelten auch für die KI
- Anfragen und Antworten werden protokolliert
- Löschkonzepte sind vorgesehen
- Modellwahl und Risiken sind dokumentiert
Beispiele für Leitplanken, die wir je nach Anwendungsfall festlegen.
Lokal oder in der EU heißt nicht automatisch zulässig.
Ein lokal betriebenes Sprachmodell oder ein Cloud-Server in der EU ist nicht von allein DSGVO-konform. Rechtsgrundlage, Verarbeitungszweck, Auftragsverarbeitung, Schutzmaßnahmen und gegebenenfalls internationale Datentransfers müssen zusätzlich geprüft werden. Diese Prüfung gehört zur Spezialisierung, zusammen mit den Anforderungen der Informationssicherheit und, soweit der Anwendungsfall sie trifft, des EU AI Acts.
In vier Schritten zur kontrollierten KI
Wir klären zuerst, was die KI wissen und tun soll und welche Daten sie dafür braucht. Erst dann wählen wir das Betriebsmodell.
- 01
Anwendungsfall einordnen
Daten, Schutzbedarf und Nutzen klären
Ergebnis Klare Anforderungen - 02
Betriebsmodell wählen
On-Premise, Private Cloud oder hybrid abwägen
Ergebnis Dokumentierte Architekturentscheidung - 03
Aufbau und Absicherung
Infrastruktur, Datenanbindung und Zugriffskonzept umsetzen
Ergebnis Lauffähige, abgesicherte KI-Umgebung - 04
Betrieb und Governance
Monitoring, Protokollierung und Dokumentation übergeben
Ergebnis Prüfbereite Unterlagen
Typische Vorhaben
Vier Szenarien, die uns in dieser Form immer wieder begegnen.
- 01
Interner Wissensassistent
AusgangslageHandbücher, Verträge und Berichte sind vertraulich und verstreut.
ErgebnisEin lokal betriebenes Modell mit RAG, das Fragen mit Quellen beantwortet und Rollen respektiert.
- 02
Dokumente mit personenbezogenen Daten
AusgangslagePersonenbezogene Inhalte dürfen nicht an externe Dienste gehen.
ErgebnisVerarbeitung in kontrollierter Umgebung mit Protokollierung und Löschkonzept.
- 03
Skalierbare KI mit hohen Anforderungen
AusgangslageViele Nutzer brauchen Leistung, aber die Daten müssen geschützt bleiben.
ErgebnisDedizierte GPU-Instanzen in abgesicherten Netzen und definierter Region.
- 04
Externe Modelle kontrolliert nutzen
AusgangslageEin leistungsstarkes Cloud-Modell wäre hilfreich, sensible Daten dürfen aber nicht hinaus.
ErgebnisEine hybride Architektur, in der nur geprüfte Daten über ein Gateway das Haus verlassen.
Beispielhafte Szenarien, keine veröffentlichten Referenzen.
Häufige Fragen
Ist ein lokales Modell automatisch DSGVO-konform?
Nein. Ein lokal betriebenes Sprachmodell oder ein Cloud-Server in der EU ist nicht von allein DSGVO-konform. Rechtsgrundlage, Verarbeitungszweck, Auftragsverarbeitung, Schutzmaßnahmen und gegebenenfalls internationale Datentransfers müssen zusätzlich geprüft werden.
Brauchen wir eigene Hardware?
Nicht zwingend. Je nach Anforderung kann das Modell auf Ihrer Infrastruktur, in einer dedizierten privaten Cloud-Umgebung oder hybrid laufen. Die Entscheidung dokumentieren wir mit den Gründen.
Welche Modelle setzen Sie ein?
Die Modellwahl richtet sich nach Anwendungsfall, Datenanforderungen, Leistung und Lizenz. Wir dokumentieren Auswahl und Risiken, damit sie später nachvollziehbar bleibt.
Wie wird der EU AI Act berücksichtigt?
Soweit der Anwendungsfall betroffen ist, fließen Risikoklassifizierung, Nachvollziehbarkeit und die daraus folgenden Anforderungen von Beginn an in die Konzeption und Dokumentation ein.
Wie starten wir?
Mit einem unverbindlichen Gespräch von 30 Minuten. Wir klären Anwendungsfall, Daten und Vorgaben und sagen ehrlich, ob und wie wir helfen können.
KI nutzen, ohne die Kontrolle aufzugeben
Schildern Sie Anwendungsfall und Datenlage. In 30 Minuten klären wir, welches Betriebsmodell zu Ihnen passt.