Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz hält Einzug in produktive Geschäftsprozesse: als Wissensassistent, Claims-Bot, Decision Engine oder datengetriebene Auswertungshilfe. Doch gerade in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, Public oder Telco steigen damit auch die Anforderungen an Governance, Sicherheit und Qualität.
Was, wenn ein Modell halluziniert? Falsche Entscheidungen trifft? Oder sensible Daten ungewollt verarbeitet?
Gerichte, Aufsichtsbehörden und Kunden urteilen längst nicht mehr kulant: Wer KI einsetzt, muss nachweisen, dass sie zuverlässig, regelkonform und erklärbar funktioniert – vom Use-Case bis zum Live-Betrieb. Mit AI for Enterprise bieten wir Services für Unternehmen, die souveräne, auditierbare KI-Anwendungen betreiben wollen. Unsere Lösungen sind unabhängig von Cloud-Anbietern, rechtssicher dokumentiert und geprüft auf Robustheit, Halluzinationen sowie Datenschutzkonformität.
Zielsetzung
Einstieg & Use-Case-Fokus
In 10 Tagen vom ersten Ideenraum zum validierten KI-Use-Case inkl. Business Impact, Datenlage und regulatorischer Einordnung.
Zielsetzung
Produktivbetrieb & Datenhoheit
Entwicklung und Integration von LLM-Anwendungen wie Support- oder Wissensbots – DSGVO-konform, ohne Vendor-Lock-in, als SaaS, EU-Cloud oder On-Prem.
Zielsetzung
Qualität & Regulatorik
Automatisiertes Testing auf Halluzinationen, Prompt Injection, Bias, Datenschutzkonformität und Branchenregeln mit prüffähiger Audit-Dokumentation.
Zielsetzung
Modernisierung & Wissensnutzung
Erschließung bestehender Daten- und Dokumentenlandschaften durch GenAI – z. B. über RAG-basierte Retrieval-Bots in regulatorischen Umfeldern.
Lösungen ohne Vendor-Lock-in, die wahlweise On-Premises, in der EU-Sovereign-Cloud oder in der Private Cloud genutzt werden können.
Nachweise für die Einhaltung der DSGVO, des EU-AI Act, von DORA, von NIS2 und von ISO 27001.
Die Anbindung an CI/CD, ITSM und GRC erfolgt mit klaren Übergaben und SLA-Fähigkeit.
Die Planung, Messung und Berichterstattung von klaren KPIs, Qualitätszielen und Einsparpotenzialen ist ein wichtiger Bestandteil des Prozesses.
Eine Datenstrategie, die Zugriff, Qualität und Schutz von Anfang an berücksichtigt.
7P schließt Skill-Lücken und entlastet Teams im laufenden Betrieb.
Erfahren Sie mehr, wie Finanzinstitute durch den gezielten Einsatz von AIOps die Transparenz in ihrer IT-Infrastruktur erhöhen, Reaktionszeiten im Incident Management verbessern und regulatorische Anforderungen erfüllen.
AI for Enterprise macht Ihre KI gegenüber Kunden, Auditoren und intern belastbar. Mit 7P sichern Sie nicht nur Systeme ab, sondern stärken auch vier Hebel mit direkter Wirkung.
1. Zeitgewinn & Effizienz
2. Regulatorische Sicherheit
3. Betriebssicherheit & Skalierung
4. Vertrauen & Akzeptanz
Weitere Schritte:
