KI-Governance
KI, für die Sie geradestehen können. Jedes Modell, jeder Agent und jeder Prompt läuft innerhalb der Grenzen, die Sie setzen — und hinterlässt den Nachweis, der es belegt.
Sie behalten die Kontrolle
Ihre Schlüssel (BYOK/HYOK), Ihr Perimeter und Opt-in für jeden externen KI-Anbieter — keine Daten verlassen die Plattform und kein Modell wird aufgerufen ohne Ihr Einverständnis.
DLP & Leitplanken
Ausgaben werden auf personenbezogene Daten geprüft, auf Halluzinationen kontrolliert und gegen Regex-/JSON-Gates validiert, bevor sie die Plattform verlassen.
Konform durch Architektur
Controls bilden auf die KI-Verordnung, ISO 27001/42001, DSGVO, SOC 2 und SecNumCloud ab, mit Evidence Packs als Nachweis.
Die meisten Organisationen können eine einfache Frage zu ihrer KI nicht beantworten: Welche Daten haben welches Modell erreicht — und wer hat das erlaubt? Dies ist der Teil der Plattform, der sie beantwortet: Er steuert, was KI sehen und tun darf, und hält jede Entscheidung fest. So können Sie einer Aufsicht Nachweise vorlegen, statt sie zu beruhigen.
Lesenswert, wenn Sie für KI-Risiken geradestehen — als CISO, Datenschutzbeauftragte oder als die Person, die für die KI-Verordnung unterschreibt.
KI-Governance ist die Gesamtheit der Controls, die eine Organisation darüber bestimmen lassen, wie KI ihre Daten nutzt und auf ihren Systemen handelt — Data Loss Prevention, Durchsetzung von Richtlinien, Identitäts- und Zugriffskontrolle, Audit und menschliche Aufsicht. Auf dem AI OS sind diese Controls in die Laufzeitumgebung eingebaut statt nachträglich aufgesetzt: Jeder Agent und jeder Workflow läuft fail-closed unter Richtlinien, Ausgaben werden auf sensible Daten geprüft, externe KI-Anbieter sind Opt-in, und die Plattform bildet ihre Controls auf Frameworks wie die KI-Verordnung, ISO 42001, DSGVO und SOC 2 ab.
KI in Produktion zu bringen wirft eine unbequeme Frage auf: Wer hat eigentlich die Kontrolle über Ihre Daten und darüber, was die KI damit tut? Scrydon beantwortet sie, indem Governance Teil der Laufzeitumgebung wird. Das AI OS lässt Sie bestimmen — Ihre Schlüssel, Ihr Perimeter, Opt-in für jedes externe Modell — während DLP, Policy-as-Code, eng gefasste Identität und ein vollständiger Audit-Trail jede Aktion steuern. Dieselben Controls, die Agenten sicher halten, erzeugen auch die Nachweise, die Sie für die Aufsichtsbehörden und Frameworks brauchen, denen Sie verpflichtet sind.
KI-Governance in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich KI-Governance ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Controls eingebaut, nicht aufgesetzt
Jede Anfrage passiert mehrere Kontrollpunkte, bevor sie einen Dienst erreicht, und die Plattform ist fail-closed ausgeliefert: Ungültige oder nicht autorisierte Anfragen werden standardmäßig abgelehnt. Governance wird bei jedem Modellaufruf, jeder Agentenaktion und jedem Workflow-Schritt durchgesetzt — konsistent über App- und Data-Plane hinweg.
Richtlinien sind etwas, das man lesen kann, keine Einstellung, die in den Voreinstellungen eines Anbieters vergraben ist. Erkennungsregeln legen fest, was als sensibel gilt, wie es klassifiziert wird und was in jeder Richtung damit geschieht — maskiert, geschwärzt oder blockiert auf dem Weg hinein und noch einmal auf dem Weg hinaus. Europäische nationale Identifikationsnummern werden ab Werk erkannt, und jede Regel zählt mit, was sie tatsächlich gefangen hat.
Erkennungsregeln im Richtlinien-Editor: was erkannt wird, wie es klassifiziert wird, was eingehend und ausgehend damit geschieht — und wie oft jede Regel gegriffen hat.
Inhalt ist die eine Hälfte der Frage, das Ziel die andere. Die Egress-Richtlinie regelt, was gesteuerter Code nach außen erreichen darf — ein gesandboxtes Notebook, ein Agent, der Code ausführt, eine geprüfte Integration. Voreingestellt ist, dass nichts hinausgeht: Ausgehender Verkehr wird abgelehnt, bis ein Ziel benannt ist, und die erlaubte Menge wird an einer Stelle bearbeitet und gilt ab der nächsten gesteuerten Ausführung, statt Projekt für Projekt neu ausgehandelt zu werden.
Egress-Richtlinie: erst alles ablehnen, dann benennen, was erreicht werden darf. Cloud-Metadaten, Link-Local- und reservierte Bereiche bleiben abgelehnt, was auch immer sonst aktiviert ist, und Zugriff aus der Compute und aus dem Browser sind getrennte Schalter statt einer pauschalen Erlaubnis.
Die andere Hälfte einer Kontrolle ist, was passiert, wenn sie greift. Eine blockierte Anfrage ist kein stiller Fehlschlag und keine unerklärte Fehlermeldung: Wer die Workload ausführt, sieht, welche Hosts die Richtlinie abgelehnt hat, welcher Schalter dafür zuständig ist und wer ihn ändern kann — damit die Antwort auf „warum lädt das nicht“ auf dem Bildschirm steht und nicht in einem Ticket.
Dieselbe Richtlinie aus der Workload heraus gesehen: genau welche Ziele abgelehnt wurden, warum, und wo die Entscheidung fällt. Durchsetzung, die sich erklärt, ist das, was Leute davon abhält, sie zu umgehen.
Umgebungen gehören zur Plattform, statt um sie herum zusammengebaut zu werden. Ein Workflow wandert per Promotion von der Entwicklung über Staging in die Produktion, jede Stufe hinter der vorherigen, und es gibt keine zweite Toolchain, die man aufsetzen und getrennt steuern müsste. Jede Promotion trägt eine Version, einen Zeitpunkt und die Person, die sie ausgelöst hat; jede Stufe deklariert, unter welcher Identität ihre Läufe ausgeführt werden; und die Historie ist zugleich der Weg zurück. Exposition ist ein eigener, bewusster Akt — einen Agent-Endpunkt oder ein gehostetes Formular zu veröffentlichen ist eine eigene Entscheidung, und sie nennt, welche Stufe damit bedient wird.
Promotion ist der einzige Weg nach vorn: Entwicklung, dann Staging, dann Produktion — jeder Schritt versioniert, zugeordnet und umkehrbar, und jede Stufe nennt die Identität, unter der sie läuft. Nichts erreicht die Produktion, weil es jemand vom Laptop ausgerollt hat.
Data Loss Prevention — Eine DLP-Leitplanken-Engine scannt Ausgaben auf personenbezogene Daten und Halluzinationen und setzt Regex-/JSON-Validierungsgates durch, bevor etwas hinausgelangt.
Policy-as-Code — Ein einziger Policy Decision Point (Rego) autorisiert jede Aktion konsistent über App- und Data-Plane hinweg.
Eng gefasste Identität & Zugriff — Ein dreistufiges Modell — Organisationsrollen, Workspace-Mitgliedschaft und Team-Berechtigungen — gibt jedem Nutzer und Agenten Least-Privilege-Zugriff.
Unveränderliches Audit — Jede Aktion wird unveränderlich und abfragbar protokolliert, mit vollständigem Akteurs- und IP-Kontext, wobei sensible Felder geschwärzt werden.
Ihre Schlüssel — Die Schlüsselstrategien LOCAL, BYOK oder HYOK lassen Sie entscheiden, wo Verschlüsselungsschlüssel liegen; Zugangsdaten sind im Ruhezustand verschlüsselt und in Logs geschwärzt.
Standardmäßig fail-closed — Ist eine Anfrage ungültig oder nicht autorisiert, wird sie abgelehnt statt zugelassen — sichere Voreinstellungen überall.
Ihre Daten, Ihre Modelle, Ihre Entscheidung
Governance sollte Kontrolle bedeuten, nicht nur Papierkram. Das AI OS lässt die Organisation genau bestimmen, wie KI ihre Daten berührt: Externe KI-Anbieter werden nur dann erreicht, wenn Sie sich ausdrücklich dafür entscheiden, sensible Inhalte werden per DLP geprüft, bevor sie hinausgelangen können, und Sie können überall dort Menschen einbeziehen, wo eine Entscheidung es erfordert — standardmäßig deterministisch, agentisch nur dort, wo es sich lohnt. Alles läuft innerhalb Ihres Perimeters mit Schlüsseln, die Sie halten.
Tempo ohne Kontrollverlust. Autonomie für Agenten bedeutet keinen Kontrollverlust für Sie: Sie delegieren die Ausführung, nie die Befugnis.
- Sie entscheiden, worüber die KI entscheidet. Agenten handeln nur innerhalb der Richtlinien, die Sie setzen; Ermessensfragen und die Zuordnung der Entscheidungsrechte bleiben bei Ihren Leuten.
- Sie sehen alles. Jede Handlung von Mensch und Agent wird als typisiertes, prüfbares Ereignis festgehalten — fragen Sie „warum ist das passiert?“ und erhalten Sie eine vollständige Antwort.
- Sie setzen die Grenzen. Rollenbasierter, jurisdiktionsbewusster Zugriff, Ihre Schlüssel, Ihre Data-Loss-Kontrollen. Daten gehen nie über Ihre Regeln hinaus.
- Sie können es jederzeit stoppen. Jeder Workflow lässt sich anhalten oder stoppen, und die Plattform fällt geschlossen aus, nicht offen. Bei Ihnen läuft nichts, was Sie nicht stoppen können.
Kontrolle ist nicht die Bremse der KI — sie ist es, was Sie aufs Gas treten lässt.
Externe KI per Opt-in — Frontier- oder Drittanbietermodelle werden nur aufgerufen, wenn Sie es wählen; standardmäßig verlässt nichts Ihren Perimeter.
Human-in-the-Loop — Fügen Sie Genehmigungen und menschliche Prüfpunkte überall dort in Workflows ein, wo Aufsicht erforderlich ist.
Dokumentenfreigabe — Freigabe- und Klassifizierungs-Controls regeln, welche Daten und Dokumente die KI nutzen darf.
Souverän by default — Läuft von air-gapped on-premises bis in die Cloud, sodass Kontrolle nie davon abhängt, wo Sie bereitstellen.
Compliance, die Sie nachweisen können
Die Plattform bildet ihre Controls auf die Standards ab, unter denen regulierte Organisationen arbeiten — die KI-Verordnung, ISO 27001, ISO 42001, DSGVO, SOC 2, SecNumCloud, NIST, den Cyber Resilience Act und AIUC-1 — und erzeugt Framework-Evidence-Packs aus derselben Audit- und Richtlinienmechanik, die den Tagesbetrieb steuert. Compliance wird zum Nebenprodukt der Funktionsweise des Systems, nicht zu einer separaten, manuellen Übung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist KI-Governance und was bietet die Plattform?+
Wie hilft die Plattform bei der Konformität mit der KI-Verordnung?+
Was leistet die DLP-Funktion (Data Loss Prevention)?+
Wie behalte ich die Kontrolle über meine Daten und darüber, welche KI genutzt wird?+
Wie werden KI-Agenten gesteuert?+
Auf welche Compliance-Frameworks bildet sie ab?+
Gibt es einen vollständigen Audit-Trail?+
Können wir Menschen einbeziehen?+
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