Eine eigene Instanz für KI-Agenten ist eine für ein Unternehmen eingerichtete Umgebung. Welche Bestandteile tatsächlich getrennt sind und wer sie betreibt, muss im Angebot und in der technischen Architektur konkret beschrieben sein. Eine eigene Instanz kann lokal, in einer Cloud oder hybrid betrieben werden. Welches Betriebsmodell passt, hängt vom Anwendungsfall ab.
Das Wichtigste vorab:
- Eine eigene Anwendung bedeutet nicht automatisch einen eigenen physischen Server. Datenbank, Infrastruktur, Sicherungen und Modelldienste können unterschiedlich organisiert sein.
- Eine gemeinsam genutzte SaaS-Lösung kann für standardisierte Aufgaben eine passende Wahl sein. Eine eigene Instanz lohnt sich besonders, wenn individuelle Prozesse und klar vereinbarte Kontrolle über die Umgebung wichtig sind.
- Datenschutz entsteht durch das Zusammenspiel von Datenflüssen, Zugriffsrechten, Verträgen, technischen Schutzmaßnahmen und Betrieb.
- Bei AI Cowork ergänzen wir diese Maßnahmen durch Platzhalter für personenbezogene Angaben vor der Modellverarbeitung – auch bei lokalen Modellen sowie Azure und Amazon Bedrock.
Wir zeigen im Folgenden, welche Fragen Unternehmen vor einer Entscheidung stellen sollten. AI Cowork ist unser eigenes Produkt. Die Beispiele und Prüflisten sind Planungsvorschläge, keine dokumentierten Kundentests.
Was ist eine eigene Instanz für KI-Agenten?
Eine Instanz ist eine eingerichtete Betriebsumgebung einer Anwendung. Für ein Unternehmen können dort beispielsweise KI-Agenten, Rollen, freigegebene Wissensquellen und Prozessregeln konfiguriert werden. Die Umgebung kann auf einem eigenen Server, in einem kundenspezifischen Cloud-Aufbau oder bei einem Dienstleister betrieben werden.
Ein KI-Agent kann innerhalb vorgegebener Grenzen Informationen auswerten, Werkzeuge oder APIs nutzen und Schritte in Workflows vorbereiten oder ausführen. Wie autonom er handeln darf, hängt von den zugewiesenen Rechten und Freigaben ab. Die Entscheidungsfindung sollte bei folgenreichen Schritten nachvollziehbar bleiben und anhand der festgelegten Regeln geprüft werden. Die Instanz bildet die Betriebsumgebung, in der solche Agenten und ihre Prozesse eingerichtet werden.
Ein Agent kann strukturierte Aufgaben übernehmen, etwa eine Anfrage einordnen, passende Informationen abrufen und einen Antwortentwurf vorbereiten. Künstliche Intelligenz (KI) hilft bei der Verarbeitung und Formulierung. Welche Entscheidungen er eigenständig treffen darf und welche Schritte ein Mensch freigibt, wird für den jeweiligen Prozess festgelegt. Die KI kann Vorschläge liefern; verantwortliche Personen legen fest, wann autonome Systeme Entscheidungen treffen dürfen.
Der Begriff allein beschreibt noch nicht alle Details. Eine eigene Anwendung kann etwa auf gemeinsam genutzter physischer Hardware laufen. Ebenso können einzelne Dienste – zum Beispiel ein externes Sprachmodell – außerhalb der Instanz liegen. Fragen Sie deshalb immer: Welche Komponente ist für uns reserviert, welche wird gemeinsam genutzt und welche Rechte haben wir daran?
Microsoft unterscheidet bei Cloud-Architekturen gemeinsam genutzte, dedizierte und teilweise isolierte Rechenressourcen. Die Wahl hat Auswirkungen auf Betrieb, Kosten und die Möglichkeiten zur Trennung.
Wie werden Agenten und Tools für die Automatisierung eingerichtet?
Am Anfang steht ein konkreter Arbeitsablauf: Welche Informationen braucht der Agent, welches Ergebnis soll er bereitstellen und welche Aktionen darf er ausführen? Daraus ergeben sich benötigte Datenquellen, Schnittstellen, Rechte und Freigaben. Für den eigenen KI-Agenten wird festgelegt, wer die fachlichen Regeln verantwortet und wer die technische Lösung betreibt. Eine Instanz kann mehrere Agenten und Workflows enthalten; welche davon tatsächlich zusammenarbeiten, hängt vom Aufbau ab. Für die Automatisierung wird ein Agent je nach Lösung konfiguriert oder individuell entwickelt.
Intelligente Agenten können mit freigegebenen Werkzeugen interagieren, zum Beispiel über APIs mit einem Kundenmanagementsystem. Die Berechtigung für jede Interaktion muss zum Auftrag passen. Ob Unternehmen einen Agenten visuell konfigurieren können oder Funktionen programmieren müssen, richtet sich nach der gewählten Lösung und den benötigten Anbindungen. Für einen ersten Pilot sollten Teams außerdem Fehlerbehandlung, Protokollierung und eine Möglichkeit zum Stoppen des Ablaufs vereinbaren. Technische Leitplanken begrenzen, welche Aktionen autonom ausgeführt werden und wann eine zuständige Person eingreift.
Was unterscheidet eine Instanz von einem KI-Chatbot?
KI-Angebote wie ChatGPT oder Claude umfassen Chatoberflächen und je nach Angebot weitere Funktionen. Über diese Oberflächen können Nutzer mit einem KI-Dienst interagieren. Eine eigene Kundeninstanz beschreibt die vereinbarte Umgebung für Anwendung, Daten und Abläufe. Welche Sprachmodelle (LLMs) und Tools sich dort anbinden lassen, hängt von den verfügbaren Schnittstellen, Verträgen und der Konfiguration ab. Zum Vergleich gehören auch die Rechte der Nutzer und die Frage, wie sich die Nutzung im Team organisieren lässt. Ein Agent kann darüber hinaus freigegebene Werkzeuge aufrufen und Arbeitsschritte in einem Workflow vorbereiten oder ausführen. Die konkrete Autonomie wird durch den Auftrag und die vergebenen Rechte begrenzt. Für einen Vergleich sollten Unternehmen deshalb sowohl die Benutzeroberfläche als auch Betrieb, Berechtigungen und Datenwege betrachten.
Eigene Instanz, eigener Server und lokales Modell
| Begriff | Was er beschreibt | Was zusätzlich zu klären ist |
|---|---|---|
| Eigene Instanz | Eine für ein Unternehmen eingerichtete Anwendungsumgebung | Welche Daten, Dienste und Ressourcen sind tatsächlich getrennt? |
| Eigener Server | Eine zugewiesene Serverumgebung; je nach Angebot physisch oder virtuell | Wem gehört die Infrastruktur, und wer wartet sie? |
| Lokales KI-Modell | Ein Modell, das in der eigenen beziehungsweise vereinbarten lokalen Umgebung ausgeführt wird | Welche anderen Schnittstellen und Dienste sind angebunden? |
| Cloud-Modell | Modellverarbeitung über einen externen Cloud-Dienst | Welcher Dienst, Standort und Deployment-Typ gelten? |
| Hybrid | Eine Kombination unterschiedlicher Betriebs- oder Modellwege | Welche Aufgabe darf welche Informationen wohin senden? |
Die Begriffe können zusammen auftreten. Eine eigene Instanz kann beispielsweise ein lokales Modell nutzen oder einen externen Modelldienst aufrufen. Auch bei einem lokalen Modell sind weitere Datenwege und Schnittstellen zu prüfen.
Was bedeutet Single Tenant?
Bei einem Single-Tenant-Ansatz wird eine Anwendung oder Ressource einem Kunden zugeordnet. Der Begriff allein legt jedoch nicht fest, ob auch Datenbank, Rechenleistung, Backups oder externe Dienste separat bereitgestellt werden. Ein eigener physischer Server folgt daraus ebenfalls nicht. Lassen Sie sich daher für jede wichtige Komponente zeigen, wie sie abgegrenzt und betrieben wird.
Welche Bestandteile sollten Unternehmen getrennt betrachten?
Für die Entscheidung hilft ein Blick auf die einzelnen Schichten. Die folgende Matrix ist eine Vorlage für das Gespräch mit einem Anbieter, keine Aussage über die konkrete Implementierung eines bestimmten Produkts.
| Bereich | Fragen an den Anbieter |
|---|---|
| Anwendung und Konfiguration | Gibt es eine eigene Anwendung oder einen logisch abgegrenzten Mandanten? Wer darf Einstellungen ändern? |
| Datenbank und Wissensindex | Werden Daten gemeinsam oder getrennt gespeichert? Wie wird Zugriff zwischen Kunden verhindert? |
| Nutzer und Berechtigungen | Wer verwaltet Konten, Gruppen, Agentenrechte und Freigaben? |
| Schlüssel und Zugangsdaten | Wer erstellt, verwahrt, nutzt und erneuert Schlüssel und Zugangsdaten? |
| KI-Modelle und Schnittstellen | Welche Anbieter verarbeiten welche Inhalte? Welche externen Systeme werden aufgerufen? |
| Protokolle und Sicherungen | Wo liegen Logs und Backups, wer hat Zugriff, und wie werden sie gelöscht? |
| Betrieb und Updates | Wer überwacht, aktualisiert und behebt Fehler? Welche Servicezeiten sind vereinbart? |
| Export und Vertragsende | In welchen Formaten sind Daten, Dokumente und Konfigurationen erhältlich? Wie läuft ein Wechsel ab? |
Eine Trennung auf Anwendungsebene beantwortet also noch nicht automatisch die Frage nach Datenbank, Modell oder Backup. Dazu gehört auch die Skalierbarkeit: Wenn die Zahl der Anfragen wächst, müssen Kapazität, Betriebskosten und Antwortzeiten für die vereinbarten Aufgaben geprüft werden. Eine gewünschte Verarbeitung in Echtzeit setzt passende Ressourcen und Schnittstellen voraus; die eigene Umgebung allein garantiert diese Reaktionszeit nicht. Lassen Sie sich für die wichtigen Komponenten den tatsächlichen Aufbau und die Verantwortlichkeiten dokumentieren.
Eigene KI-Instanz oder gemeinsam genutzte SaaS-Plattform?
Eine SaaS-Plattform stellt Software als Dienst bereit. Kunden können sich technische Ressourcen teilen und dennoch logisch voneinander getrennt sein. Auch eine SaaS-Lösung kann dedizierte Ressourcen vorsehen; umgekehrt kann eine eigene Instanz auf gemeinsam genutzter Infrastruktur laufen. AWS beschreibt mehrere Modelle zur Aufteilung von Kundendaten.
| Frage | Gemeinsam genutzte Plattform | Eigene oder dedizierte Umgebung |
|---|---|---|
| Einstieg | Häufig schnell, wenn Standardfunktionen zum Prozess passen | Einrichtung und Projektklärung können mehr Zeit benötigen |
| Anpassung | Im Rahmen der vom Anbieter bereitgestellten Funktionen | Individuelle Konfiguration kann möglich sein; Umfang vertraglich klären |
| Ressourcen | Je nach Dienst geteilt oder teilweise reserviert | Einzelne Ressourcen können zugewiesen sein; genaue Ebene prüfen |
| Betrieb | In der Regel vom Plattformanbieter organisiert | Je nach Vereinbarung beim Unternehmen, Dienstleister oder gemeinsam |
| Kosten | Häufig laufende Nutzungs- oder Lizenzentgelte | Projekt-, Infrastruktur- und Betriebskosten hängen vom Aufbau ab |
| Sicherheit | Abhängig von Architektur, Anbieter und Konfiguration | Abhängig von Architektur, Anbieter und Konfiguration |
Eine sauber betriebene Plattform kann für viele Unternehmen genügen. Eine eigene Umgebung kann sinnvoll sein, wenn Regeln, Integrationen oder Betriebsverantwortung individuell vereinbart werden müssen. Die Wahl allein garantiert weder Datenschutz noch bessere Leistung.
Wann lohnt sich eine eigene Instanz für KI-Agenten?
Besonders interessant wird eine dedizierte Umgebung, wenn mehrere der folgenden Anforderungen zusammenkommen:
- Mehrere Teams arbeiten mit unterschiedlichen Informationen. Vertrieb, Service und Geschäftsführung benötigen abgestimmte Rollen und freigegebene Wissensbereiche.
- Agenten sollen in individuelle Abläufe eingebunden werden. Etwa wenn eine Kundenanfrage Dokumente, Fachregeln und eine Freigabe vor dem Versand verbindet.
- Betrieb und Datenwege müssen konkret vereinbart werden. Das Unternehmen möchte Modellanbieter, Speicherorte und Zuständigkeiten nachvollziehen.
- Das System soll schrittweise erweitert werden. Weitere Aufgaben und Anbindungen werden entlang der tatsächlichen Prozesse geplant.
- Ein Wechsel oder Export muss vorbereitet sein. Daten, Dokumente, Abhängigkeiten und Zuständigkeiten sollen bei Vertragsende geregelt sein.
Auch für einen kleinen Einstieg kann eine eigene Instanz sinnvoll sein. Ob sich der Aufwand rechnet, hängt allerdings von Anforderungen, internen Ressourcen und dem geplanten Betrieb ab. Die Effizienz lässt sich im Pilot anhand konkreter Kriterien beurteilen, etwa der Zeit für die Bearbeitung einer Anfrage und der Qualität der vorgeschlagenen Antwort. Für einen fairen Vergleich gehören auch Prüfaufwand und Fehlerkorrekturen zur Messung.
Ein Beispiel aus dem Kundenservice
Ein mittelständisches Unternehmen möchte wiederkehrende Anfragen schneller beantworten. Ein Agent soll freigegebene Produktinformationen durchsuchen, einen Entwurf erstellen und ihn einer zuständigen Person zur Prüfung vorlegen.
Für eine eigene Umgebung wären unter anderem diese Entscheidungen zu treffen: Welche Unterlagen darf der Agent lesen? Welche Mitarbeiter sehen welche Vorgänge? Welche Angaben werden vor der Modellverarbeitung ersetzt? Wo läuft das Modell? Wer prüft die Antwort und wer überwacht die Anbindung?
Das ist ein fiktives Planungsbeispiel. Es zeigt mögliche Fragen für ein Projekt, keine bereits durchgeführte Implementierung oder nachgewiesene Zeitersparnis.
Automatisierung mit KI-Agenten: Welche Prozesse eignen sich für den Einstieg?
Für eine agentenbasierte Prozessautomatisierung sind klar umrissene Aufgaben mit einem überprüfbaren Ergebnis hilfreich. Mögliche Anwendungsfälle hängen von Branche, Daten und verfügbaren Schnittstellen ab:
- Kundenservice: Ein Agent ordnet eine Anfrage ein und erstellt anhand freigegebener Informationen einen Antwortentwurf.
- Vertrieb: Ein Agent sammelt Angaben für ein Angebot; Preis und Versand bleiben an die vereinbarten Regeln und Freigaben gebunden.
- Internes Wissen: Ein Assistent beantwortet Fragen anhand der Informationen, für die die fragende Person berechtigt ist.
Auch komplexe Geschäftsprozesse lassen sich schrittweise aufteilen. Teams können einzelne Aufgaben delegieren und im Pilot messen, ob die Bearbeitung effizient erfolgt. Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten, sollte für jeden Schritt feststehen, welche Informationen sie erhalten und wer das Ergebnis prüft. Ein proaktiv gestarteter Ablauf braucht einen definierten Auslöser und dieselben Zugriffskontrollen wie eine manuell gestartete Aufgabe. Für den operativen Betrieb ist festzulegen, wer bei Fehlern benachrichtigt wird und wie eine Aufgabe erneut gestartet werden darf.
Wie berücksichtigt AI Cowork Datenschutz und personenbezogene Daten?
AI Cowork wird laut unserer Produktbeschreibung zur eigenen Instanz für das jeweilige Unternehmen eingerichtet. Welche Umgebung, Anbindungen, Rollen und Betriebsaufgaben konkret vereinbart werden, hängt vom Projekt ab.
Zusätzlich ersetzen wir bei AI Cowork personenbezogene Angaben vor der Modellverarbeitung durch Platzhalter. Gibt das Modell die Platzhalter zurück, werden die Originalangaben im Ergebnis wieder zugeordnet. Diese Maßnahme verwenden wir sowohl bei lokalen KI-Modellen als auch bei Azure oder Amazon Bedrock. Weil eine Rückzuordnung möglich bleibt, sprechen wir von Pseudonymisierung. Der Europäische Datenschutzausschuss erläutert den Unterschied zur Anonymisierung.
Wenn Azure oder Amazon Bedrock genutzt werden, verwenden wir Server in Deutschland. Falls diese für den vorgesehenen Einsatz dort nicht verfügbar sind, wählen wir alternativ einen Standort innerhalb der EU. Welche Dienste, Datenarten und Verarbeitungsorte im konkreten Projekt tatsächlich beteiligt sind, wird für den vereinbarten Ablauf geprüft.
Die Platzhalter sind eine zusätzliche Schutzmaßnahme. Auch verbleibender Kontext, Anhänge und nicht erkannte Angaben können personenbezogene Informationen enthalten. Suchindex, Protokolle und die geschützte Zuordnung der Platzhalter gehören deshalb ebenfalls in die Datenschutzprüfung. Eine eigene Instanz oder Pseudonymisierung allein belegt keine DSGVO-Konformität.
Den Datenfluss und mögliche Prüffälle erläutern wir ausführlicher im Beitrag KI-Agenten und personenbezogene Daten.
Lokal, Cloud oder hybrid: Wo werden Daten verarbeitet?
Der Standort der Anwendung und der Ort der Modellverarbeitung können unterschiedlich sein. Bei der Planung sollten Unternehmen für jeden Schritt erfassen, welche Daten wohin übertragen oder gespeichert werden.
Lokal: Das Modell läuft in der vereinbarten lokalen Umgebung. Unternehmen gewinnen dadurch Kontrolle über den Modellbetrieb, müssen aber Hardware, Wartung, Kapazität und angebundene Dienste berücksichtigen.
Cloud: Ein externer Dienst verarbeitet den Modellaufruf. Dabei sind gewählter Dienst, Region, Vertragsbedingungen und konkrete Einstellungen relevant. Nicht jede angebotene Option verarbeitet automatisch nur in der Region, in der die Anwendung liegt.
Hybrid: Aufgaben werden auf mehrere Wege verteilt. Dafür braucht es Regeln, welche Informationen ein lokales Modell und welche ein externer Dienst erhalten dürfen.
Bei Azure hängt der mögliche Verarbeitungsort vom Deployment-Typ ab. Bei Amazon Bedrock unterscheidet AWS geografische und globale Inferenzprofile. Diese Anbieteroptionen sind technische Hintergrundinformationen; welche davon ein konkretes AI-Cowork-Projekt nutzt, wird dort festgelegt und geprüft.
Welche Kosten entstehen für eine eigene KI-Instanz?
Ein aussagekräftiger Vergleich betrachtet sowohl die Einführung als auch den laufenden Betrieb. Wenn Unternehmen Prozesse automatisieren, sollten sie die Kosten pro bearbeitetem Vorgang ebenso berücksichtigen wie die Zeit für menschliche Freigaben und die laufende Wartung. Typische Kostenbestandteile sind:
- Aufbau: Anforderungsanalyse, Konfiguration und gegebenenfalls Entwicklung individueller Prozesse.
- Infrastruktur: Server oder Cloud-Ressourcen, Speicher, Sicherungen und bei lokalen Modellen gegebenenfalls geeignete Hardware.
- Modelle und externe Dienste: Nutzungsabhängige Modellaufrufe oder andere vertraglich vereinbarte Leistungen.
- Betrieb: Überwachung, Updates, Fehlerbehebung, Sicherheitsmaßnahmen und Support.
- Weiterentwicklung: Neue Datenquellen, Schnittstellen, Rollen oder zusätzliche Agenten.
Eine Software ohne laufende Lizenzgebühr kann trotzdem Betriebs- und Nutzungskosten verursachen. Bei AI Cowork beschreibt die Investitionsseite die angebotenen Pakete und Kostenarten. Für eine konkrete Entscheidung sollten Leistungen, Annahmen und laufende Kosten im Angebot stehen.
Checkliste für Angebot und Pilot
Vor der Beauftragung empfiehlt sich ein überschaubarer Pilot mit einem klar abgegrenzten Prozess. Die folgenden Fragen helfen beim Vergleich:
- Trennung: Welche Komponenten sind ausschließlich unserem Unternehmen zugeordnet, welche werden geteilt?
- Daten: Wo liegen Dokumente, Index, Protokolle und Sicherungen? Wie werden Löschung und Export geregelt?
- Modell: Welches Modell verarbeitet welche Informationen, an welchem Ort und unter welchen Bedingungen?
- Zugriff: Wer verwaltet Benutzer, Gruppen, Agentenaktionen und menschliche Freigaben?
- Schutz: Welche Angaben werden ersetzt? Wie werden Zuordnung, nicht erkannte Inhalte und Ausnahmen behandelt?
- Betrieb: Wer verantwortet Updates, Backups, Wiederherstellung und Fehlerbehebung?
- Kosten: Welche einmaligen und laufenden Kosten entstehen bei der vorgesehenen Nutzung?
- Wechsel: Welche Daten und Konfigurationen können wir exportieren, und welche Abhängigkeiten bleiben bestehen?
Testen Sie den Pilot mit künstlichen oder freigegebenen Beispieldaten. Legen Sie vorab fest, wie Auffälligkeiten oder Anomalien erkannt werden, wer Ergebnisse prüft und wie sich Fehler beheben lassen. Dabei sollten Teams beispielsweise testen, was bei einem Ausfall einer Schnittstelle oder einer wiederholten Anfrage geschieht. So wird das Verhalten von Agenten im laufenden Prozess nachvollziehbar. Dokumentieren Sie erwartetes Verhalten und tatsächliche Ergebnisse – etwa für unberechtigte Zugriffe, fehlende Platzhalter oder eine erforderliche menschliche Freigabe. Wie sich Wissenszugriff und Rollen prüfen lassen, vertiefen wir im Artikel zur berechtigungsbasierten KI-Suche.
Den Wechsel schon im Pilot mitdenken
Ein zugesagter Export ist besonders hilfreich, wenn sich die Übergabe auch praktisch nachvollziehen lässt. Vereinbaren Sie beispielsweise einen Probeexport mit künstlichen Dokumenten und prüfen Sie, ob Dateien, zugehörige Metadaten und benötigte Konfigurationen verständlich vorliegen. Klären Sie außerdem, welche Schnittstellen oder Funktionen beim Wechsel neu eingerichtet werden müssen und wer die Wiederherstellung übernimmt. Der genaue Umfang hängt von der Lösung und den vereinbarten Rechten ab.
Häufige Fragen
Bedeutet eine eigene KI-Instanz automatisch On-Premises?
Nein. Eine eigene Instanz kann lokal oder in einer Cloud betrieben werden. Maßgeblich ist der vereinbarte Aufbau der einzelnen Komponenten.
Ist eine eigene Instanz immer sicherer als eine SaaS-Plattform?
Nein. Sicherheit hängt unter anderem von Architektur, Konfiguration, Zugriffskontrollen und laufendem Betrieb ab. Beide Betriebsmodelle können passend abgesichert werden, wenn sie zum konkreten Einsatz passen.
Können KI-Agenten auf einer eigenen Instanz externe Modelle nutzen?
Ja. Eine Anwendung auf eigener Instanz kann externe Modelle anbinden. Dabei sollten Datenübertragung, Verarbeitungsort, Verträge und Berechtigungen je Dienst geprüft werden.
Was passiert mit personenbezogenen Daten bei AI Cowork?
AI Cowork ersetzt personenbezogene Angaben vor der Modellverarbeitung durch Platzhalter und ordnet zurückgegebene Platzhalter anschließend den Originalangaben zu. Das gilt nach unserem beschriebenen Ansatz auch bei lokalen Modellen sowie Azure und Amazon Bedrock. Welche Datenarten und Kanäle ein konkreter Ablauf erfasst, wird im Projekt geklärt.
Wem gehören Daten und Konfigurationen?
Für Daten, Software, individuelle Entwicklungen und Konfigurationen können unterschiedliche Rechte gelten. Lassen Sie sich für jeden Bestandteil Nutzungsrechte, Zugänge, Exportformate und das Vorgehen bei Vertragsende konkret erläutern. So wird sichtbar, was Sie selbst weiterverwenden können und wofür Unterstützung des Anbieters nötig ist.
Brauche ich Programmierkenntnisse für einen eigenen KI-Agenten?
Das hängt von der Lösung und dem gewünschten Ablauf ab. Manche Systeme bieten eine visuelle Konfiguration; individuelle Schnittstellen oder komplexe Aufgaben können technische Entwicklung erfordern. Auch ohne eigene Programmierung müssen Datenzugriff, Tests und laufender Betrieb geklärt werden.
Wie starte ich mit einer eigenen KI-Instanz?
Wählen Sie einen klar abgegrenzten Prozess, benennen Sie verantwortliche Personen und erfassen Sie Datenquellen, Rechte und gewünschte Ergebnisse. Ein Pilot hilft, den vereinbarten Ablauf und die benötigten Schutzmaßnahmen zu prüfen. Dabei können Unternehmen den Prozess schrittweise erweitern und die Freigaben an die gewünschte Autonomie anpassen.
Sie möchten herausfinden, ob eine eigene KI-Instanz zu Ihrem Unternehmen passt? In einer AI-Cowork-Demo besprechen wir Ihren Anwendungsfall, die Datenwege und die Anforderungen an Betrieb und Berechtigungen.
Quellenstand: 3. November 2026. Beispiele und Prüflisten dienen der Planung; die konkrete technische und rechtliche Bewertung hängt vom jeweiligen Einsatz ab.