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.
Checkliste zum Einstieg
- Zulässige Daten
- Freigabe
- Modell-Datenziel
Funktionen und Bereitstellung werden pro Projekt bestätigt. Keine unbelegten Zertifizierungs-, ROI- oder Kundenaussagen.
Wichtige Erkenntnisse
- Dokumente wählen
- Verantwortliche bestimmen
- Referenzfragen erstellen
- Verweigerung und Löschung testen
- Qualität, Tempo und Kosten messen
RAGBOX-Planungshilfe, kein externer Zertifizierungsstandard. Jede Ebene benötigt Verantwortliche, Nachweise und Tests.
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.