Private AI einführen: Anforderungen, Infrastruktur und Pilotprojekt

Mit einem klaren Anwendungsfall beginnen

Wähle eine wiederkehrende Aufgabe, für die geeignete Daten und eine fachliche Ansprechperson vorhanden sind. Beispiele sind die Suche in freigegebenen Handbüchern, die Vorstrukturierung eingehender Dokumente oder ein Assistent für interne Prozesse. Beschreibe den heutigen Aufwand und das gewünschte Ergebnis.

Trenne Vorschläge von Entscheidungen: Soll die KI nur einen Entwurf erstellen, eine Quelle finden oder tatsächlich eine Änderung in einem System ausführen? Je größer die Wirkung einer Aktion, desto wichtiger werden Berechtigungen, Freigaben und nachvollziehbare Protokolle. Für einen ersten Pilot kann eine lesende Integration sinnvoller sein als ein Agent mit weitreichenden Schreibrechten.

Datenzugriff und Verantwortlichkeiten vorab klären

Erstelle eine Liste der vorgesehenen Quellen und ihrer Zugriffsregeln. Ein Suchassistent darf nicht allein deshalb vertrauliche Inhalte preisgeben, weil er sie technisch abrufen kann. Berechtigungen müssen beim Abruf und bei der Ausgabe berücksichtigt werden. Kläre auch, wie gelöschte oder geänderte Dokumente aus Suchindizes und Zwischenspeichern übernommen werden.

• Welche Daten sind für den Anwendungsfall wirklich erforderlich?
• Wer darf welche Quellen und Ergebnisse sehen?
• Welche Inhalte dürfen in Protokollen oder Fehlermeldungen stehen?
• Wie lange werden Daten, Sicherungen und Gesprächsverläufe aufbewahrt?
• Wer ist für fachliche Freigaben, Sicherheit und Datenschutz zuständig?

Die Antworten gehören in die Projektanforderungen. Eine bestimmte Hosting-Form allein beantwortet diese organisatorischen und rechtlichen Fragen nicht.

Eigene Infrastruktur oder individuell gehostete Lösung?

On-Premises kann passen, wenn deine Organisation eine geeignete Umgebung betreibt und die Zuständigkeiten für Kapazität, Updates und Überwachung übernehmen kann. Für eine gehostete Lösung müssen unter anderem Standort, Zugangswege, Datenverarbeitung und Betriebsverantwortung konkret vereinbart werden. Entscheidend ist, welche Variante deine Anforderungen tatsächlich erfüllt.

Schätze nicht nur die Zahl der Nutzer, sondern auch gleichzeitige Anfragen, Dokumentmengen, gewünschte Antwortzeiten und Spitzenlasten. Ein einzelner erfolgreicher Test sagt wenig darüber aus, wie sich die Anwendung bei vielen parallelen Nutzern verhält. Auf unserer Seite zu Private AI und On-Premises findest du die Möglichkeiten für ein gemeinsam geplantes Projekt.

Den Pilot anhand echter Aufgaben bewerten

Stelle einen kleinen, repräsentativen Prüfsatz zusammen. Er sollte einfache, schwierige und bewusst unbeantwortbare Fragen enthalten. Lege vor dem Test fest, was als brauchbare Antwort zählt: beispielsweise eine richtige Aussage mit nachvollziehbarer Quelle, ein korrekt ausgefülltes Datenfeld oder eine ausdrücklich erkannte Wissenslücke.

Vergleiche Ergebnisse mit dem bisherigen Ablauf. Erfasse neben der Antwortqualität auch Korrekturaufwand, Bearbeitungszeit und Fehlertypen. Teste den Zugriff mit unterschiedlichen Rollen. Ein gutes Ergebnis für Administratoren reicht nicht aus, wenn die Anwendung im Alltag andere Daten sehen darf.

Vom Pilot zum dauerhaften Einsatz

Plane den Umgang mit neuen Dokumenten, Modelländerungen, Ausfällen und Rückmeldungen. Bewahre den Prüfsatz auf und führe ihn nach wesentlichen Änderungen erneut aus. Benenne Verantwortliche für die Anwendung und für ihre Inhalte; veraltete Quellen können auch bei einer technisch funktionierenden Suche falsche Ergebnisse erzeugen.

Für ein erstes Gespräch reichen Anwendungsfall, Datenquellen, Nutzerzahl, gewünschte Integration und wichtige Einschränkungen. Beschreibe diese Punkte im Enterprise-Kontaktformular. Vertrauliche Dokumente oder Zugangsdaten solltest du nicht unaufgefordert mitsenden. Gemeinsam lässt sich daraus der Umfang einer individuellen KI-Lösung ableiten.