Architekturvergleich
Public API, dedizierter Dienst, Private Cloud und On-Premises anhand realer Anforderungen bewerten.
AOIT AI Solutions · Sensible Daten schützen
Private AI mit kontrollierten Datenflüssen
Nicht jeder Anwendungsfall gehört in einen öffentlichen KI-Dienst. Wir vergleichen lokale Modelle, Private-Cloud-Plattformen, dedizierte Endpunkte und hybride Architekturen anhand von Datenschutz, Leistungsbedarf, Modellqualität, Kosten und Betriebsaufwand. Datenflüsse, Speicherorte und Aufbewahrung werden vor der Umsetzung dokumentiert.
Ihr Ergebnis
Ein kontrolliertes KI-Betriebsmodell mit transparenten Datenflüssen und passender technischer Souveränität.
Datenklassifizierung
Zulässige Daten, Ausschlüsse, Speicherorte und Löschfristen verbindlich festlegen.
Modellauswahl
Qualität, Kontextfenster, Sprache, Hardwarebedarf, Lizenz und Updatefähigkeit prüfen.
Sicherer Zugang
Identitäten, Netzwerkzonen, Verschlüsselung, Protokollierung und Mandantentrennung umsetzen.
Mögliche Anwendungsfälle
So wird das Thema im Alltag konkret
Die folgenden Beispielszenarien zeigen mögliche Einsätze, keine zugesagten Kundenergebnisse. Machbarkeit und Nutzen werden mit Ihren Systemen und freigegebenen Daten geprüft.
Vertrauliche Dokumente zusammenfassen
- Ausgangslage
- Interne technische Berichte sollen auf einer kontrollierten Plattform bearbeitet werden.
- Möglicher Ablauf
- Ein ausgewähltes Modell wird mit freigegebenen Beispieldokumenten in einer definierten Umgebung getestet; die benötigte Rechenleistung wird dabei gemessen.
- Kontrolle
- Zugriffe, Protokolle, Aufbewahrung und ausgehende Verbindungen werden ausdrücklich festgelegt. Sensible Ausgaben bleiben prüfpflichtig.
- Prüfbares Ergebnis
- Entscheidungsgrundlage sind Ergebnisqualität, Antwortzeit, Datenfluss und tatsächlicher Betriebsaufwand.
Hybride KI bewusst trennen
- Ausgangslage
- Ein Unternehmen möchte allgemeine Texte extern verarbeiten, sensible Inhalte aber in seiner privaten Umgebung belassen.
- Möglicher Ablauf
- Datenklassen und erlaubte Verarbeitungswege steuern, welche Anwendungen welche Modelle nutzen dürfen.
- Kontrolle
- Ein Ausfall der privaten Plattform darf sensible Anfragen nicht automatisch an einen öffentlichen Ersatzdienst weiterleiten.
- Prüfbares Ergebnis
- Geprüft werden die Trennung der Datenwege, abgelehnte Grenzfälle und die Transparenz über beteiligte Dienste.
Projektablauf mit AOIT
Vom klaren Auftrag zum prüfbaren Ergebnis
Jeder Schritt liefert eine dokumentierte Grundlage für die nächste Entscheidung. Ein Pilot wird erst nach fachlicher und technischer Abnahme erweitert.
Schutzbedarf und Datenwege bestimmen
Eingaben, Ausgaben, Protokolle und Sicherungen werden betrachtet. Ergebnis: eine Datenflussübersicht mit zulässigen Standorten, Dienstleistern und Speicherfristen.
Modelle und Betriebsformen vergleichen
On-Premises, Private Cloud und dedizierte Dienste werden anhand von Qualität, Lizenz, Hardware und Wartung bewertet. Ergebnis: eine begründete Architekturentscheidung.
Plattform integrieren und prüfen
Identitäten, Netzwerkregeln, Schlüssel und Modellzugänge werden eingerichtet. Ergebnis: ein Pilot mit dokumentierten Zugriffstests und Leistungsmessungen.
Verantwortung und Updates regeln
Modelländerungen, Sicherheitsupdates, Monitoring und Wiederherstellung erhalten klare Zuständigkeiten. Ergebnis: ein Betriebskonzept mit Kostenrahmen und Rückfallverfahren.