Analysen und Einordnungen zu Enterprise AI, Governance und Agent Architecture.
Korrekturbuchungen entstehen durch inkonsistente Regelanwendung. Der Decision Layer macht Entscheidungslogik explizit, versioniert und prüfbar. Für CFO, Wirtschaftsprüfer und Shared Service Center.
Wie AI-Agenten und LLMs in SAP-, Workday- und Cloud-Landschaften integriert werden – ohne Greenfield, ohne Schatten-IT, ohne Plattformwechsel.
Der EU AI Act klassifiziert HR-Prozesse als Hochrisiko. Bias-Monitoring, Human Oversight, Transparenz und Dokumentation sind Pflicht. Was CHROs jetzt tun müssen.
Wie ein KI-Governance-Dashboard Agent-Aktivitäten transparent macht – für IT, Betriebsrat und interne Revision. Audit-Trail, Entscheidungsprotokoll, Modell-Monitoring.
Wie CFOs den ROI von Enterprise AI bewerten. Prozesskosten, Fehlerquoten, Audit-Aufwand als messbare KPIs statt vager Produktivitätsversprechen.
Cert-Ready by Design bedeutet: Controls sind First-Class-Datenobjekte, Evidence wird automatisch erzeugt, Prüfer sehen Live-Status statt Snapshot. Architektur für ISA, PS 951, IDW, GoB/GoBD.
Human-in-the-Loop bei KI-Agenten bedeutet architektonisch erzwungene menschliche Prüfung – nicht optionale Freigabe. Confidence Routing, Eskalationsregeln, Bias-Checks.
Wie Unternehmen DeepSeek R1 und andere LLMs DSGVO-konform in Azure, GCP oder Self-Hosted betreiben. Architektur, Datenhoheit, modell-agnostischer Ansatz.
Modell-agnostisch bedeutet: Die Geschäftslogik ist vom Sprachmodell entkoppelt. Wenn das Modell wechselt, bleiben Agenten, Decision Layer und Regelwerke unverändert. Kein Vendor Lock-in.
Betriebsvereinbarungen als technische Constraints im Decision Layer. Nicht den Betriebsrat überzeugen, sondern seine Anforderungen als Regeln implementieren.
Der Decision Layer ist die Governance-Komponente zwischen KI-Agent und Zielsystem. Rules Engine, Confidence Routing, Human-in-the-Loop, Audit Trail – erklärt für CFO, Revision und IT.
Agent Governance ist kein IT-Thema. HR entscheidet über Regelwerke, Bias-Definition, Eskalationsschwellen. Der CHRO muss das Thema führen – nicht delegieren.
Der Unterschied zwischen KI-Tools (ChatGPT, CoPilot) und KI-Infrastruktur: Orchestrierung, Governance, Modell-Agnostik, Audit Trail. Warum Unternehmen eine eigene Infrastrukturschicht brauchen.
Wie hostet man Sprachmodelle in der eigenen Infrastruktur? DeepSeek, Llama, Mistral Self-Hosted. Deployment-Optionen: Azure, GCP, On-Premise, Hybrid. Für CTO und Head of IT Infrastructure.
KI-Agenten sind spezialisierte Softwarekomponenten die fachliche Aufgaben autonom ausführen. Drei Typen: Document Agents, Workflow Agents, Knowledge Agents. Abgrenzung zu Chatbots und RPA.
Wie integriert man KI-Agenten in bestehende Enterprise-Systeme? Integration Layer, API-Entkopplung, Buchungslogik von Exportschicht getrennt. Kein Parallelsystem.
Unkontrollierte KI-Nutzung (Shadow AI) ist ein Governance-Problem. Die Lösung ist nicht Verbot, sondern kontrollierte Infrastruktur mit Audit Trail und Model Routing.
Warum unkontrollierte ChatGPT-Nutzung Unternehmen gefährdet – und wie eine DSGVO-konforme, modell-agnostische Chat-Infrastruktur mit Agenten-Anbindung das Problem löst.
Wie stellt man Datensicherheit bei Enterprise-KI sicher? Data Residency, EU-only Processing, Row-Level Security, Mandantenisolierung. Architekturentscheidungen für CISO und DPO.