Private AI lässt Unternehmen Datengrenzen, Nutzer, Modelle und Bereitstellung definieren. Datenschutz entsteht durch Architektur und Betrieb, nicht den Produktnamen.
Praktische Umsetzung
Mit Richtlinienfragen oder Vertragssuche beginnen. Öffentliche und vertrauliche Daten trennen, Verantwortliche und Umgebung wählen. Rechteentzug und Löschung vor Skalierung testen.
| Optionen vergleichen | Public AI | Private AI |
|---|---|---|
| Umfang | Allgemeine Aufgaben und für den Dienst zugelassene Daten | Ausgewähltes Firmenwissen mit definierten Rechten |
| Datengrenze | Anbieterbedingungen, Tarif und Einstellungen prüfen | Datenorte, Betrieb und ausgehende Daten festlegen und prüfen |
| Berechtigung | Abhängig von Dienst und Unternehmenstarif | Rechte nach Rolle, Kunde und Quelle gestalten |
Public AI hängt von Anbieter und Vertrag ab, Private AI von Architektur und Konfiguration. Kein Ansatz passt zu jeder Aufgabe.
Checkliste zum Einstieg
- Zulässige Daten
- Freigabe
- Modell-Datenziel
Funktionen und Bereitstellung werden pro Projekt bestätigt. Keine unbelegten Zertifizierungs-, ROI- oder Kundenaussagen.
Häufige Fragen
Müssen Daten das Netzwerk verlassen?
Abhängig von Bereitstellung und Diensten. Modell-, OCR-, Embedding-, Backup- und Log-Datenwege vorab erfassen.
Kann man einer KI-Antwort sofort vertrauen?
Original, Vollständigkeit und Version prüfen, besonders bei Recht, Buchhaltung und wichtigen Entscheidungen. Quellen garantieren keine Richtigkeit.
Wie sollte ein Projekt beginnen?
Einen Anwendungsfall, Dokumente, Verantwortliche und Abnahmekriterien wählen. Qualität, Rechte und Kosten klein testen, dann erweitern.
Referenzen
Öffentliche Quellen erläutern Prinzipien und zertifizieren RAGBOX nicht.
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
Vor operativer Nutzung fachlich prüfen. Keine individuelle Rechts- oder Steuerberatung.