Use Cases

Sechs konkrete Use Cases für kontrollierte KI-Systeme

Jeder Entscheidungsfall beschreibt Zielgruppe, Daten, Ergebnis, Integrationen und Kontrollen. Messbare Zielwerte werden im Scoping anhand Ihrer Ausgangslage festgelegt.

⌕
Wissens- und Rechercheassistent
Belegbare Antworten aus freigegebenen internen und externen Quellen statt unkontrollierter Einzelrecherche.
Zielgruppe
Fachbereiche, Compliance, Recht, Revision und Kundenservice
Ausgangsproblem
Wissen ist verteilt; Quellenlage, Aktualität und Herleitung von Antworten bleiben unklar.
Eingaben & Daten
Freigegebene Dokumente, Richtlinien, Fachportale, Suchindizes und Nutzerfragen
Ergebnis
Antwortentwurf mit Quellenbelegen, Unsicherheitskennzeichnung und klarer Übergabe an Menschen
Typische Integrationen
Dokumentenmanagement, Intranet, Enterprise Search, Identity Provider und Ticketing
Notwendige Kontrollen
Berechtigungsprüfung, Quellenfilter, Prompt- und Modellversionierung, Protokollierung und Human Review
Erfolgskriterien, kundenspezifisch festzulegen
Trefferqualität an einem vereinbarten Referenzset
Anteil korrekt belegter Aussagen
Bearbeitungszeit und Eskalationsquote
Rechercheassistenten einordnen →
⌘
Coding- und Entwicklungsagenten
Agenten unterstützen Entwicklungsteams innerhalb definierter Repository-, Tool- und Freigabegrenzen.
Zielgruppe
Softwareentwicklung, Plattformteams, CISO und Engineering Leadership
Ausgangsproblem
Agenten erhalten weitreichende Zugriffe, während Änderungen, Herkunft und Freigaben schwer nachvollziehbar sind.
Eingaben & Daten
Quellcode, Issues, technische Dokumentation, Policies und Testresultate
Ergebnis
Nachvollziehbare Änderungsvorschläge, Tests und Review-Artefakte innerhalb vereinbarter Berechtigungen
Typische Integrationen
Git-Plattform, CI/CD, IDE, Issue-Tracker, Secrets Management und MCP-Tools
Notwendige Kontrollen
Least Privilege, Branch-Schutz, Secret-Scanning, isolierte Ausführung, Human Approval und vollständiges Tracing
Erfolgskriterien, kundenspezifisch festzulegen
Review- und Durchlaufzeit für definierte Aufgabentypen
Testabdeckung und Fehlerquote
Anteil revisionsfähig protokollierter Agentenaktionen
Coding-Agenten kontrolliert pilotieren →
◫
RAG- und Wissensplattform
Ein kontrolliertes Datenfundament für mehrere KI-Anwendungen mit nachvollziehbarer Dokumentherkunft.
Zielgruppe
Daten-, Plattform- und Architekturteams sowie informationsintensive Fachbereiche
Ausgangsproblem
Jeder Pilot baut eigene Ingestion, Berechtigungen und Vektorsuche; Qualität und Betrieb skalieren nicht.
Eingaben & Daten
Dokumente, Metadaten, Zugriffsrechte, Taxonomien und Aktualisierungsereignisse
Ergebnis
Wiederverwendbare Retrieval-Dienste mit Quellennachweis, Mandantentrennung und Betriebsmetriken
Typische Integrationen
DMS, Object Storage, PostgreSQL/pgvector, OpenSearch, Identity Provider und Modell-Gateways
Notwendige Kontrollen
Dokumentklassifizierung, ACL-Propagation, Löschkonzept, Qualitätsbenchmarks, Monitoring und Audit-Logs
Erfolgskriterien, kundenspezifisch festzulegen
Retrieval-Qualität am kundeneigenen Testset
Aktualisierungs- und Löschlatenz
Abdeckung korrekter Berechtigungsfilter
RAG-Plattform bewerten →
▤
Dokumenteneingang und Informationsextraktion
Dokumente werden klassifiziert und strukturierte Informationen für nachgelagerte Prozesse vorgeschlagen.
Zielgruppe
Operations, Schaden, Marktfolge, Verwaltung und Shared Services
Ausgangsproblem
Manuelle Erfassung ist langsam und fehleranfällig; Ausnahmen und unlesbare Dokumente benötigen klare Behandlung.
Eingaben & Daten
PDFs, Scans, E-Mails, Formularfelder, Stammdaten und Validierungsregeln
Ergebnis
Strukturierter Datensatz mit Konfidenz, Quellenpositionen und Review-Queue für Ausnahmen
Typische Integrationen
Postfach, DMS, OCR, Fachverfahren, Workflow-Engine und Archiv
Notwendige Kontrollen
Malware-Prüfung, Datenminimierung, Feldvalidierung, Konfidenzschwellen, Vier-Augen-Freigabe und Löschregeln
Erfolgskriterien, kundenspezifisch festzulegen
Feldgenauigkeit je Dokumenttyp
Automatisierungs- und Ausnahmequote
Bearbeitungszeit einschließlich manueller Prüfung
Dokumentenprozess scopen →
▣
Policy-, Kontroll- und Evidence-Automation
Kontrollnachweise werden aus vereinbarten Systemen gesammelt, bewertet und zur Prüfung vorbereitet.
Zielgruppe
Governance, Risk, Compliance, CISO, interne Revision und Plattformbetrieb
Ausgangsproblem
Kontrollen und Nachweise liegen in Tabellen, Tickets und Systemen verteilt und werden erst vor Prüfungen zusammengetragen.
Eingaben & Daten
Kontrollkataloge, Policies, Systemereignisse, Tickets, Freigaben und Prüfanforderungen
Ergebnis
Zuordenbare Evidenzpakete mit Status, Herkunft, Verantwortlichkeit und dokumentierten Abweichungen
Typische Integrationen
GRC, SIEM, CI/CD, IAM, Ticketing, Cloud APIs und Dokumentenablage
Notwendige Kontrollen
Quellenintegrität, Rollenfreigaben, unveränderbare Historie, Ausnahmeprozess und Stichprobenprüfung
Erfolgskriterien, kundenspezifisch festzulegen
Abdeckung vereinbarter Kontrollen
Zeit bis zum prüffähigen Evidenzpaket
Quote korrekt erkannter Abweichungen
Evidence-Automation prüfen →
⎈
Self-hosted AI-Plattform
Eine gemeinsame Plattform stellt Modelle, Agenten und Datenzugriffe innerhalb definierter Betriebsgrenzen bereit.
Zielgruppe
CTO, CISO, Enterprise Architecture, Plattform- und Betriebsteams
Ausgangsproblem
Unverbundene Piloten erzeugen doppelte Infrastruktur, uneinheitliche Kontrollen und nicht steuerbare externe Datenflüsse.
Eingaben & Daten
Workload-Portfolio, Schutzbedarfe, Zielumgebung, Modellanforderungen und Betriebsprozesse
Ergebnis
Referenzarchitektur und Pilotplattform mit Mandantentrennung, Modellzugang, Observability und Übergabekonzept
Typische Integrationen
Kubernetes, IAM, Secrets, Netzwerk, Modell-Runtimes, API Gateway, Logging und Kostensteuerung
Notwendige Kontrollen
Netzwerkgrenzen, RBAC, Supply-Chain-Prüfung, Quotas, Modellfreigaben, Monitoring, Backup und Exit-Plan
Erfolgskriterien, kundenspezifisch festzulegen
Erfüllung vereinbarter Sicherheits- und Betriebsanforderungen
Bereitstellungszeit für freigegebene Workloads
Transparenz von Nutzung, Kosten und Störungen
Plattform-Zielbild besprechen →

Sie möchten einen konkreten Use Case priorisieren und belastbar planen?

Use Case einordnen Design-Partner-Angebot

Wissens- und Rechercheassistent

Coding- und Entwicklungsagenten

RAG- und Wissensplattform

Dokumenteneingang und Informationsextraktion

Policy-, Kontroll- und Evidence-Automation

Self-hosted AI-Plattform

Sie möchten einen konkreten Use Case priorisieren und belastbar planen?