Policy-Framework
Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabepfade gemeinsam definieren und über den gesamten Lebenszyklus verbindlich machen.
KI-Beratung für regulierte Unternehmen
Ich unterstütze CISO, CTO, Compliance und Plattformteams bei Strategie, Architektur und Umsetzung, damit KI-Use-Cases kontrolliert freigegeben, integriert und auditierbar betrieben werden können.
PoCs laufen isoliert, ohne klare Priorisierung, Ownership und messbare Governance-Ziele.
EU AI Act, DSGVO und DORA sind bekannt, aber nicht in technische Kontrollen übersetzt.
Es fehlen Leitplanken für Freigaben, Monitoring, Audit-Trails und kontrollierten Plattformbetrieb.
Ansatz
Sicherheit und Compliance werden von Beginn an in Architektur, Freigabeprozessen und Betrieb verankert.
Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabepfade gemeinsam definieren und über den gesamten Lebenszyklus verbindlich machen.
Training, Fine-Tuning und Produktivbetrieb nachvollziehbar machen - von der Datenherkunft bis zur Modellversion.
Guardrails, Monitoring, Logging und Zugriffskontrollen als feste Bestandteile der Architektur definieren.
Evidenz, Dokumentation und Kontrollkatalog so aufbauen, dass sie für Revision, Datenschutz und Aufsicht strukturiert prüfbar sind.
Nachweise
Ziel meiner Beratung ist ein klarer Übergabepunkt, der Ihre Teams handlungsfähig macht. Mit Ergebnissen, die Management, Compliance, Security und Plattformteams als gemeinsame Grundlage nutzen.
Zielbild, Plattform-Layer, Datenflüsse und Kontrollpunkte werden so dokumentiert, dass technische und regulatorische Entscheidungen zusammenhängen.
Use Cases werden mit Rollen, Datenklassen, Logging, Monitoring, Zugriffen und Eskalationspfaden verbunden, bevor sie produktiv werden.
Priorisierte Schritte machen sichtbar, welche Entscheidungen, Nachweise und Plattformfähigkeiten vor dem nächsten KI-Rollout geklärt werden müssen.
Vorgehen
Produktiv einsetzbare KI entsteht, wenn Nutzen, Risiken und Betrieb gemeinsam entschieden werden.
Priorisierte Use Cases, Risikoklassen und ein gemeinsames Zielbild bilden die Grundlage für alle weiteren Entscheidungen.
Referenzarchitektur, Datenflüsse und technische Leitplanken, die Compliance- und Betriebsanforderungen von Beginn an abbilden.
Ein fokussierter Proof of Concept validiert Nutzen, Kontrollen und Integration unter realen Bedingungen.
Übergang in den produktiven Betrieb mit Monitoring, Audit-Trails und klaren Freigabe- und Eskalationspfaden.
Lösungen
Fokussierte Angebote für regulierte Sektoren und Schwerpunkte, von Strategie bis zum kontrollierten Betrieb.
Ausgewählte Erfahrung
Ich bringe Erfahrung aus produktiver Plattformarchitektur, dem Einsatz von Open-Source-Technologien im Enterprise-Kontext, verteilten Datenflüssen und KI-Plattform-Enablement in regulierte Organisationen ein.
Kubernetes-basierte Plattformen, Open-Source-Integration, Automatisierung, Security und Observability werden so aufgebaut, dass sie sicher betrieben und erweitert werden können.
Damit AI- und RAG-Workloads den Übergang vom PoC auf eine skalierbare und auditierbare Plattform schaffen.
Beispiel-Stack: Kubernetes-Distributionen (OpenShift, Rancher) · Service Mesh & Registry (Istio, Harbor) · GitOps & DevSecOps
Datenplattformen, Suchsysteme und Retrieval-Pfade werden so gestaltet, dass KI-Anwendungen kontrolliert auf aktuelle und nachvollziehbare Informationen zugreifen.
RAG- und Agentic-AI-Systeme werden dadurch nachvollziehbarer, aktueller und besser in bestehende Datenlandschaften integrierbar.
Beispiel-Stack: Streaming & Storage (Kafka, Cassandra, PostgreSQL) · Suche & Retrieval (OpenSearch, Vector Search) · RAG-Datenpfade
Neue KI-Muster werden in Plattformfähigkeiten übersetzt, die Teams sicher nutzen, betreiben und weiterentwickeln können.
Mehrstufige Agentenprozesse brauchen klare Datenflüsse, Policies, Observability, Rollback-Strategien und technische Betriebsverantwortung.
Schwerpunkte: LLM-Workloads & Orchestrierung · Prompt-/Policy-Management · Observability & Governance
Häufige Fragen aus Erstgesprächen
Der Startpunkt ist ein fokussiertes Zielbild: priorisierte Use Cases, Risikoklasse, Datenzugriff, Freigabeprozess und ein erster Kontrollkatalog. Daraus entsteht ein 90-Tage-Plan mit Pilotumfang, Verantwortlichkeiten und Nachweisen.
Typisch sind nachvollziehbare Entscheidungen, Rollen und Freigaben, Datenherkunft, Modell- und Prompt-Versionierung, Logging, Monitoring, Risikoanalysen und dokumentierte Kontrollen für den produktiven Betrieb.
Wir bewerten solche Dienste als Architektur- und Governance-Entscheidung. Datenflüsse, Berechtigungen, Logging, Kosten, Drittparteienrisiko und Betriebsmodell müssen vor der Freigabe geklärt sein. Erst danach lässt sich seriös sagen, welcher Dienst für welchen Anwendungsfall vertretbar ist.
Bestehende IAM-, Logging-, DLP-, Netzwerk- und Change-Prozesse werden auf KI-Workloads übertragen, fehlende Kontrollen ergänzen wir als technische Leitplanken in der Plattformarchitektur.
Das hängt von Datenklassen, Integrationsbedarf und Betriebsverantwortung ab. Häufig ist ein kontrollierter Einstieg mit klaren Freigaben sinnvoll, während parallel das Zielbild für Plattform, Governance und Skalierung entsteht.
Teams brauchen einen erlaubten Weg. Dazu gehören klare Tool-Freigaben, verständliche Datenregeln und sichere Experimentierumgebungen. Genauso wichtig ist ein Prozess, mit dem gute Use Cases aus solchen Experimenten offiziell weitergeführt werden können.
Ein erster Pilot ist oft in wenigen Wochen realistisch, wenn Ziel, Datenzugriff, Risikoklasse und Freigabekriterien früh geklärt werden. Der Pilot sollte dabei bereits die späteren Betriebsanforderungen vorbereiten.
Nächster Schritt