Daten zuerst klassifizieren
Vor der Modellauswahl klären wir, welche Daten verarbeitet werden, ob Personen identifizierbar sind, wer Zugriff erhält und ob Eingaben zum Training genutzt werden. Erst danach lässt sich eine sinnvolle Architektur wählen.
Lokal ist eine Option, kein Zauberwort
Ein lokales Modell kann Datenabflüsse reduzieren und Kontrolle erhöhen. Es braucht dennoch Zugriffsschutz, Updates, Protokollierung, Tests und klare Löschregeln. Je nach Aufgabe kann ein vertraglich kontrollierter EU-Dienst wirtschaftlicher sein.
Transparenz mitplanen
Nutzer müssen erkennen können, wann sie mit KI interagieren oder KI-generierte Inhalte sehen, soweit die anwendbaren Regeln dies verlangen. RYZEON plant deshalb Kennzeichnung, menschliche Kontrolle und Eskalationswege als Produktbestandteil.
Die Checkliste für dein Erstgespräch
Notiere Datenarten, Nutzerrollen, Speicherorte, externe Empfänger und erlaubte Aktionen. Muss das Modell nur Vorschläge erzeugen oder darf es tatsächlich E-Mails senden und Daten verändern? Definiere für jede Aktion eine Freigabegrenze. Plane einen kleinen Test mit synthetischen Daten, nachvollziehbaren Qualitätskriterien und einem manuellen Ersatzprozess. Erst nach Auswertung entscheidet sich, ob lokal, kontrollierte Cloud oder ein hybrider Aufbau geeignet ist.
Projekt anfragen ↗