Von der Beraterlösung zum
betreibbaren Produkt
Wir sind Experten darin, KI-Projektlösungen nicht nur zu entwickeln, sondern sie produktiv weiterzuentwickeln, zu betreiben und zu warten – mit vollständiger Governance für sicherheitskritische On-Prem-Umgebungen.
Das Kernproblem
Viele KI-Lösungen entstehen heute als Beraterlösungen:
- Schnell gebaut (PoC/MVP)
- Stark use-case-orientiert
- Oft auf Open Source oder Cloud-Stacks
Aber typischerweise nicht ausreichend:
Reliability, Observability, Patchbarkeit, Runbooks
SLA-fähig, L1-L3-Prozesse, reproduzierbare Builds
Nachweisführung, Audit-Evidenzen, Risikomanagement
Offline-Updates, Artefaktlieferung, Härtung, IAM
Der Übergang von „Beratercode" zu „Produkt im Kundenbetrieb" ist keine Refactoring-Aufgabe – es ist eine Produktions- und Governance-Transformation.
Unser Zielbild: „From Consulting Solutions to Operable AI Products"
Die zwei Instanzen
Second Line of Defense + Policy-as-Code
Die Instanz, die:
- Governance & Compliance definiert
- Kontrollen operationalisiert (Policy-as-Code, Pipeline Gates)
- Audit-Evidenz automatisiert sammelt
- Freigaben erteilt oder verweigert
Artefakt-Kanon:
- Use-Case Cards
- Data Cards & Model Cards
- Risk Register
- Control Library
- SBOM & Audit Evidence Pack
- Red-Team/Abuse-Case Reports
Platform Engineering + SRE/ITSM
Die Instanz, die aus einem Stack eine standardisierte Betriebsplattform macht:
- Kubernetes/OpenShift Baseline
- CI/CD + GitOps
- Artifact Management & Secrets/KMS
- Observability (Logs/Metrics/Traces)
- Policy Enforcement (OPA/Gatekeeper)
Support-Modell:
- L1: Service Desk/Operations
- L2: Productions/SRE
- L3: Engineering + Model Team
Leitprinzipien
Nicht als Nacharbeit, sondern von Anfang an eingebaut.
Air-gapped ready. Cloud ist der Sonderfall, nicht umgekehrt.
Jede Freigabe erzeugt Audit-Evidenz automatisch.
SLOs, Error Budgets, Observability, Incident-Learning.
Platform Engineering statt Projekt-Handarbeit.
Versionierung, Roadmap, Rückwärtskompatibilität.
Deterministische Builds, signierte Artefakte, Offline-Bundles.
Produktisierungslifecycle mit Stage Gates
Stage Gates (Definition of Done)
Gate 0 – Produktkandidatur
- Business Owner, Nutzen, Risiko-Level definiert
- Architektur-Skizze + Abhängigkeitsliste
Gate 1 – Engineering Baseline
- Containerisierung, IaC/Helm, Konfig-Trennung
- Erste SBOM + Lizenzscan
Gate 2 – Security & Compliance Baseline
- Threat Model, Abuse Cases, OWASP-LLM-Risiken
- Data Card/Model Card, Privacy-Prüfung
Gate 3 – Operational Readiness Review (ORR)
- SLOs/SLIs, Runbooks, Alerts, Backup/Restore Test
- Supportmodell (L1-L3) + KB-Artikel
Gate 4 – Production Release
- Signierte Artefakte, Offline-Bundle
- Rollback-Strategie, Change-Prozeduren
Gate 5 – Continuous Compliance
- Regelmäßige Re-Evaluierung
- CVE-Management, Modell-Re-Eval
Referenzarchitektur
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Customer Processes/Users │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Application Layer │
│ APIs/UI · Workflows · Domain Logic · Guardrails · RAG │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Runtime Layer │
│ Model Serving (LLM/Embeddings) · Vector DB · Retrieval │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Platform Layer ("Productions") │
│ K8s/OpenShift · CI/CD & GitOps · Artifact Registry │
│ Secrets/KMS/HSM · Observability · IAM · Policy Engine │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Infrastructure Layer │
│ Compute (CPU/GPU) · Storage · Network · OS Hardening │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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Cross-cutting:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Cognitive Hive │
│ Governance · Risk · Compliance · Assurance │
│ Policy-as-Code Gates · Audit Evidence · Model/Data Cards │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Compliance-Domänen
Zugriff, Logging, Hardening, Vulnerability Management
Datenminimierung, Zweckbindung, Löschung, DPIA
Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Bias/Qualität, Human Oversight
OSS-Lizenzen, SBOM, Abhängigkeitsrisiken
Referenz-Frameworks:
- ISO/IEC 42001 für AI Management Systems
- NIST AI RMF als risikobasiertes Vorgehensmodell
- OWASP LLM Top 10 als GenAI-Security-Risikoliste
- EU AI Act (stufenweise Wirksamkeit 2025-2027)
Erfolgskriterien
PoC → Prod sinkt, ohne Risiko zu erhöhen
Vollständige Audit-Evidenz pro Release
Mean Time to Recovery sinkt
Reduzieren sich Release über Release
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