KI ist sinnvoll, wenn ein klarer Anwendungsfall, geeignete Daten und überprüfbare Ergebnisse zusammenkommen. Wir starten deshalb beim Prozess und beim Risiko – nicht beim Modell oder beim Hype.
Datenschutz und Kontrolle von Anfang an
Vor einer Umsetzung klären wir Datenklassen, Rechtsgrundlage, Aufbewahrung, Anbieterzugriffe, Modelltraining, Protokollierung und menschliche Kontrolle. Je nach Schutzbedarf vergleichen wir europäisch gehostete Dienste, Microsoft-Optionen, private Endpunkte und lokal betriebene Open-Source-Modelle.
Gezielte Anwendungsfälle
Geeignet sind beispielsweise interne Wissenssuche, Dokumentenklassifikation, Assistenz bei Support und Administration, strukturierte Extraktion oder nachvollziehbare Prozessautomation. Sensible Entscheidungen bleiben überprüfbar und erhalten klare Eskalationswege.
- Use-Case-, Nutzen- und Risikobewertung
- Datenschutzfreundliche Architektur und Datenminimierung
- Private RAG- und Wissenslösungen
- Lokale Open-Source-Modelle und kontrollierte Cloud-Dienste
- Evaluation, Guardrails, Monitoring und menschliche Freigaben