Souveräne KI für regulierte Organisationen: Kontrolle über Daten, Modelle und Inferenzumgebungen Schulung

Grundlagen der Souveränen KI

• Was souveräne KI in regulierten Organisationen bedeutet
• Geschäftliche, rechtliche und operative Treiber
• Kontrollbereiche: Daten, Modelle, Infrastruktur und Betrieb

Regulatorische Anforderungen und Risikomapping

• Datenresidenz, Datenschutz und branchenspezifische Pflichten
• Zuweisung sensibler Daten zu KI-Anwendungsfällen
• Identifizierung grenzüberschreitender, Logging- und Drittanbieter-Risiken

Steuerung von Daten, Prompts und Logs

• Prompt-Governance und akzeptable Nutzungsgrenzen
• Logging-Policies für Prompts, Antworten und Metadaten
• Retention, Redaktion, Maskierung und Zugriffskontroll-Praktiken
• Übung: Überprüfung eines KI-Datenflusses auf Governance-Lücken

Modell-Hosting und Optionen für Inferenzumgebungen

• Öffentliche API, Private Cloud, On-Premise und Hybrid-Deployment-Wahlmöglichkeiten
• Faktoren für die Entscheidung, wo Modelle ausgeführt werden sollen
• Abwägungen zwischen Kontrolle, Sicherheit, Kosten und betrieblicher Verantwortung

Anbieterabhängigkeit und Portabilität

• Häufige Lock-in-Muster bei Modellen, Tools und Plattformen
• Portierbarkeit durch modulare Architektur, offene Schnittstellen und klare Verträge
• Übung: Bewertung eines Anbieters anhand von Souveränitätskriterien

Governance-Modell und Aktionsplanung

• Rollen und Verantwortlichkeiten zwischen IT, Security, Legal und Compliance
• Genehmigungsworkflows für Anwendungsfälle, Modelle und operative Änderungen
• Auditierbarkeit, Überwachung und Erwartungen an das Incident-Response
• Erstellung eines praktischen Fahrplans für souveräne KI und nächste Schritte