MEHR PLANUNGSSICHERHEIT
PREDICTIVE ANALYTICS IN DER LIQUIDITÄTSPLANUNG
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DATENSICHERHEIT BEI KI USE CASES
Ein Entscheidungsrahmen entlang der Datenpipeline
Datensicherheit bei KI Use Cases ist oft mit Unsicherheit verbunden. Entweder wird der Start aus Sorge vor Risiken wie RAG Poisoning oder Indirect Prompt Injection vertagt. Oder es sind bereits erste Lösungen im Einsatz, aber es bleibt ein ungutes Gefühl, weil Datenflüsse und Zuständigkeiten nicht sauber geprüft und dokumentiert sind.
Dieses Whitepaper zeigt, wie sich KI Use Cases als Datenpipeline verstehen lassen und an welchen Stellen entlang von Input, Verarbeitung, Output, Betrieb und Kostenpfad Risiken typischerweise entstehen. So wird es leichter, den eigenen Use Case realistisch einzuordnen und den passenden Umsetzungsweg fundiert zu wählen.
Das erwartet Sie im Whitepaper
KI Use Cases lassen sich auf Data Leaks prüfen. Systematisch.
Das Whitepaper ist als kompakter Orientierungsrahmen aufgebaut. Es liefert keine pauschalen Empfehlungen, sondern macht typische Muster und Entscheidungsfragen sichtbar, die bei der Planung und Umsetzung von KI Use Cases relevant werden.
- Ein klares Denkmodell, um KI Use Cases als Datenpipeline zu verstehen
- Die fünf Bausteine der Pipeline und typische Bruchstellen in der Praxis
- Eine Architektur-Landkarte mit Ebenen, um Risiken und Verantwortlichkeiten einzuordnen
- Fünf zentrale Risikoszenarien, die sich auf den eigenen Use Case übertragen lassen
- Drei Umsetzungsansätze im Vergleich: SaaS, Eigenentwicklung und hochsensible Szenarien
- Ein Entscheidungsrahmen mit Leitfragen, um den passenden Weg fundiert abzuleiten