Policy-Framework
Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabepfade gemeinsam definieren und über den gesamten Lebenszyklus verbindlich machen.
KI-Beratung für regulierte Unternehmen
KI-Systeme kontrolliert in den Betrieb bringen
Ich unterstütze CISO, CTO, Compliance und Plattformteams bei Strategie, Architektur und Umsetzung, damit KI-Use-Cases kontrolliert freigegeben, integriert und auditierbar betrieben werden können.
- Governance.
- Architektur.
- Betrieb.
Viele KI-Piloten kommen niemals in den produktiven Betrieb, weil Kontrolle, Compliance und Skalierung zu spät geklärt werden.
Kein gemeinsames Zielbild
PoCs laufen isoliert, ohne klare Priorisierung, Ownership und messbare Governance-Ziele.
Compliance bleibt abstrakt
EU AI Act, DSGVO und DORA sind bekannt, aber nicht in technische Kontrollen übersetzt.
Produktion scheitert an Standards
Es fehlen Leitplanken für Freigaben, Monitoring, Audit-Trails und kontrollierten Plattformbetrieb.
Ansatz
Compliance & Governance by Design
Sicherheit und Compliance werden von Beginn an in Architektur, Freigabeprozessen und Betrieb verankert.
Daten- & Modell-Governance
Training, Fine-Tuning und Produktivbetrieb nachvollziehbar machen - von der Datenherkunft bis zur Modellversion.
Technische Leitplanken
Guardrails, Monitoring, Logging und Zugriffskontrollen als feste Bestandteile der Architektur definieren.
Audit-Readiness
Evidenz, Dokumentation und Kontrollkatalog so aufbauen, dass sie für Revision, Datenschutz und Aufsicht strukturiert prüfbar sind.
Nachweise
Konkrete Liefergegenstände für belastbare Entscheidungen
Ziel meiner Beratung ist ein klarer Übergabepunkt, der Ihre Teams handlungsfähig macht. Mit Ergebnissen, die Management, Compliance, Security und Plattformteams als gemeinsame Grundlage nutzen.
- 01
Referenzarchitektur für kontrollierte KI-Workloads
Zielbild, Plattform-Layer, Datenflüsse und Kontrollpunkte werden so dokumentiert, dass technische und regulatorische Entscheidungen zusammenhängen.
OutputArchitektur-Map mit Betriebs-, Integrations- und Kontrollentscheidungen - 02
Technische Leitplanken für Freigabe und Betrieb
Use Cases werden mit Rollen, Datenklassen, Logging, Monitoring, Zugriffen und Eskalationspfaden verbunden, bevor sie produktiv werden.
OutputKontrollmatrix für Pilot, Freigabe und produktiven Betrieb - 03
90-Tage-Plan vom Pilot zur produktionsreifen Plattform
Priorisierte Schritte machen sichtbar, welche Entscheidungen, Nachweise und Plattformfähigkeiten vor dem nächsten KI-Rollout geklärt werden müssen.
OutputRoadmap mit Verantwortlichkeiten, Risiken und Meilensteinen
Vorgehen
Von KI-Pilot zu belastbarem Betrieb
Produktiv einsetzbare KI entsteht, wenn Nutzen, Risiken und Betrieb gemeinsam entschieden werden.
Zielbild
2–3 WochenPriorisierte Use Cases, Risikoklassen und ein gemeinsames Zielbild bilden die Grundlage für alle weiteren Entscheidungen.
Freigabe: Use-Case-Portfolio und Risikoklassen abgestimmt- Use-Case-Register
- Risikoklassifizierung EU AI Act
- Datenzugriff-Mapping
- 90-Tage-Roadmap
ErgebnisZielbild-DokumentArchitektur
3–4 WochenReferenzarchitektur, Datenflüsse und technische Leitplanken, die Compliance- und Betriebsanforderungen von Beginn an abbilden.
Freigabe: Architekturentscheid und Kontrollkonzept abgenommen- Architektur-Map
- Kontrollkonzept
- Technische Leitplanken
- Datenschutz-Review
ErgebnisReferenzarchitektur-BlueprintPoC
4–6 WochenEin fokussierter Proof of Concept validiert Nutzen, Kontrollen und Integration unter realen Bedingungen.
Freigabe: PoC-Bewertung und Pilotfreigabe erteilt- PoC-Bewertung
- Kontrolltest-Protokoll
- Pilotfreigabe
ErgebnisKontrollkatalogBetrieb
2–4 WochenÜbergang in den produktiven Betrieb mit Monitoring, Audit-Trails und klaren Freigabe- und Eskalationspfaden.
Abnahme: Betriebsübergabe mit Audit-Trail und Monitoring- Betriebshandbuch
- Monitoring-Konzept
- Audit-Trail-Nachweis
ErgebnisBetriebsroadmap
Lösungen
Lösungen für Ihre Branche und Ihren Reifegrad
Fokussierte Angebote für regulierte Sektoren und Schwerpunkte, von Strategie bis zum kontrollierten Betrieb.
- Das FundamentCoreSichere KI-Grundlagen: Strategie, Governance und Plattform-Basis für regulierte Organisationen.Passend, wenn ein gemeinsames KI-Fundament und wiederverwendbare Kontrollen fehlen.
- Beratung & StrategieConsultingStrategische Begleitung vom Zielbild bis zum regulatorisch fundierten KI-Betriebsmodell.Passend, wenn Strategie, Rollen und Umsetzungsroadmap zusammengeführt werden müssen.
- Neue Use CasesInnovationVon der Idee zum auditierbaren Piloten: Agentic-AI-Innovation mit Leitplanken.Passend, wenn ein neuer Use Case sicher und ergebnisoffen validiert werden soll.
- GesundheitswesenHealthKI für das Gesundheitswesen mit Datenschutz, fachlicher Validierung und auditierbarem Betrieb.Passend, wenn Gesundheitsdaten, Validierung und Betriebsverantwortung zusammen gedacht werden müssen.
- Financial ServicesFinanceDORA, IKT-Risiko und KI-Governance für Banken und Versicherer.Passend, wenn KI-Vorhaben in IKT-Risiko, MaRisk und Aufsichtsnachweise eingebettet werden müssen.
- Agentic AIAIAgentenbasierte KI sicher in Produktion: Observability, Guardrails, Drift-Kontrolle.Passend, wenn Agenten Werkzeuge nutzen und ihre Aktionen kontrollierbar bleiben müssen.
Ausgewählte Erfahrung
Platform, Data & AI Infrastructure
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.
Open-Source Platform Foundations
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
Distributed Data & AI Pipelines
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
AI Platform Enablement
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
Open Source IntegrationDistributed Data TechnologiesKafka / Cassandra / PostgreSQLOpenSearch & Vector SearchEnterprise Data PlatformsSearch & Vector RetrievalRAG Reference ArchitecturesPrompt Engineering PlatformWorkflow OrchestrationGovernance-ready AI Architecture
FAQ
Häufige Fragen aus Erstgesprächen
Wie starten wir kontrolliert und regelkonform aufgesetzt mit Agentic AI in 90 Tagen?
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.
Welche Nachweise erwarten Revision und Aufsicht konkret?
Typisch sind nachvollziehbare Entscheidungen, Rollen und Freigaben, Datenherkunft, Modell- und Prompt-Versionierung, Logging, Monitoring, Risikoanalysen und dokumentierte Kontrollen für den produktiven Betrieb.
Wie bewerten wir ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot oder Azure OpenAI für regulierte Teams?
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.
Wie harmonisieren wir bestehende Security Controls mit AI-Systemen?
Bestehende IAM-, Logging-, DLP-, Netzwerk- und Change-Prozesse werden auf KI-Workloads übertragen, fehlende Kontrollen ergänzen wir als technische Leitplanken in der Plattformarchitektur.
Brauchen wir zuerst eine eigene KI-Plattform oder reicht ein kontrollierter Tool-Start?
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.
Wie vermeiden wir Schatten-KI (Shadow AI) in Fachbereichen?
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.
Wie schnell lässt sich ein belastbarer erster Use Case umsetzen?
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