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AI Trusted Zone

Sichere, datenschutzkonforme Infrastruktur und Governance für den AI-Einsatz im Unternehmen

Souveräne AI-Infrastruktur für Ihr Unternehmen

AI-Tools finden ihren Weg in Unternehmen und Teams, ob mit oder ohne Freigabe. Die AI Trusted Zone setzt dem eine zentrale, abgesicherte Infrastruktur entgegen, die Datensouveränität erhält, multi-modell-fähig ist, DSGVO-konform agiert und Kosten transparent abbildet. Wir implementieren für Ihr Unternehmen ein eigenes AI Gateway, so dass Ihre Teams produktiv und sicher mit AI arbeiten können, ohne Unternehmensrichtlinien ausser Acht zu lassen.
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AI Trusted Zone im Überblick

Was?
Wir implementieren ein zentrales AI Gateway (auf Basis von LiteLLM) für Ihr Unternehmen. Es verbindet Ihre Teams über eine einheitliche API mit Modellen von Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex oder On-Premises-Lösungen. Dazu gehören zentrales API-Key-Management, Rechte- und Rollenverwaltung, vollständige Audit-Trails und Budget-Limits pro Team oder Nutzer. Bei Bedarf ergänzt um einen eigenen AI-Chat, vergleichbar mit ChatGPT, aber in Ihrer eigenen Umgebung.
Wann?
Die AI Trusted Zone unterstützt Sie beim Aufbau eines einheitlichen und kontrollierten AI-Zuganges im gesamten Unternehmen und versetzt Sie in die Lage, sensible Unternehmensdaten sicher zu verarbeiten. Sie hilft zudem bei AI-Keys für Schulungen und temporäre Projekte oder bei der Präsentations- und Dokumentengenerierung mit internen Daten. Weniger geeignet ist sie für gelegentliche, einfache Textaufgaben ohne Datenschutzbedarf oder für aufwendiges Kontext-Engineering, das eigene Entwicklungsarbeit erfordert.
Warum?
Weil ein Verbot selten funktioniert. Wer keine sichere Alternative zur Hand hat, greift zu dem, was gerade verfügbar ist. Die AI Trusted Zone stellt diese Alternative bereit: Ihre Daten trainieren keine externen Modelle, bleiben in europäischen Rechenzentren und stehen unter Ihrer Kontrolle. Abgerechnet wird nach Nutzung statt über Fixkosten, ein Vendor-Lock-in entsteht nicht und Governance läuft mit, ohne den Einsatz auszubremsen.

Unser Vorgehen

Der Aufbau einer AI Trusted Zone ist ein strukturiertes Projekt mit klarem Ergebnis: einer betriebsfähigen, governance-konformen AI-Infrastruktur, die Ihre Teams vom ersten Tag an nutzen können.
00
Bestands­aufnahme & Anforderungs­analyse
Wir erheben den aktuellen Stand – welche AI-Tools werden bereits eingesetzt, unkontrolliert oder offiziell? Welche regulatorischen und datenschutzrechtlichen Anforderungen gelten? Welche Modelle und Anbieter kommen für Ihren Kontext in Frage? Das schafft die Basis für eine passende Architektur.
01
Architektur & Modellauswahl
Wir entscheiden gemeinsam, welche Modelle und Anbieter (Anthropic, AWS Bedrock, Google Vertex, On-Premises) sinnvoll sind, und legen die Architektur des AI Gateways fest. Dabei berücksichtigen wir Datenschutz, Latenz, Kosten und die Integration in Ihre bestehende Infrastruktur.
02
Gateway-Implementierung
Wir implementieren den zentralen AI Gateway auf Basis von LiteLLM – inklusive Rechte- und Rollenverwaltung, API-Key-Management, Rate-Limiting, Logging und Budget-Limits. Teams können danach über eine einheitliche API auf alle konfigurierten Modelle zugreifen, ohne selbst Credentials verwalten zu müssen.
03
Governance & Nutzungs­richtlinien
Gemeinsam mit technischen Leads und Compliance-Verantwortlichen legen wir fest, wer was nutzen darf, wie mit Prompts und Ergebnissen umgegangen wird und wo die Grenzen liegen. Das Regelwerk ist praxistauglich – kein 50-seitiges Dokument, das niemand liest.
04
Rollout & Enablement
Wir begleiten den unternehmensweiten Rollout, unterstützen bei der internen Kommunikation und erstellen praxisnahe Nutzungsrichtlinien. Optional helfen wir beim Aufbau eines internen KI-Kompetenzzentrums, das die Trusted Zone langfristig betreibt und weiterentwickelt.

AI Transformation Journey

Einordnung in der Journey

Diese Leistung ist Teil des embarc AI Transformation Frameworks. Die hervorgehobene Kachel zeigt, an welcher Stelle der Journey sie ansetzt – und welche weiteren Bausteine sinnvoll ergänzen.

01
Orientierung & Exploration
Ergebnis: Gemeinsames Vokabular, erste Erfahrungen, priorisierte Use-Cases
Wissensaufbau
Nutzenhypothesen, Risiko-Identifikation

Passende Leistungen

Sichere Experimentierräume, Rahmenbedingungen schaffen Aktuelle Leistung

Passende Leistungen

02
Team-Piloten & Validierung
Ergebnis: nachgewiesene Einsatzmuster und belastbare State-of-Practice für die Skalierung
Evaluierung Development practices, Agentic SDLC
Referenz-Use-Cases, Einsatz in realen Umfeldern
03
Plattformisierung & kontrollierte Skalierung
Ergebnis: Ein "Golden Path" für Teams, auf dem Agenten innerhalb klarer Grenzen arbeiten können.
Architektur, Qualität & Observability
Professionalisierung, Security, Governance & Compliance, AI-FinOps Aktuelle Leistung

Passende Leistungen

AI-Entwicklungsplattform (Kontext, Harness, Hooks und Prozesse)
04
AI-native Produkt-Organisation
Ergebnis: Ein neues "AI Engineering Operating Model" für die lernende, AI-native Produktorganisation.
Neue Rollenbilder, Skills & Karrierepfade

Passende Leistungen

Neue Organisationsstrukturen: Teams, Communities, AI-Hubs
Intent-Orientierung und outcome-basierte Steuerung (inkl. Continuous Validation)

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Verwenden Sie das Kontaktformular oder senden Sie Niklas Trentmann eine E-Mail.

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