Architektur, Zugriff und Betriebsmodelle
Eine Lösung der AI Techno Center GmbH
Die kurze technische Antwort
CIS ist eine graphbasierte, API-orientierte Unternehmensplattform. Sie erschließt relevante Quellen, verbindet semantische Suche und Knowledge Graph zu einem kontrollierten Kontext und stellt diesen für Dialoge, Prozesse und angebundene KI-Dienste bereit. Rollen, Kategorien und Freigaben begrenzen, welche Informationen verwendet und ausgegeben werden dürfen.
Die Architektur wird nicht isoliert um ein Sprachmodell gebaut. Ausgangspunkt sind Unternehmensobjekte, Beziehungen, Verantwortlichkeiten, Regeln und zulässige Datenzugriffe. Das verwendete Modell ist ein austauschbarer Teil dieser Gesamtarchitektur.
Svetlana Badak, Founder und Solution Architect des Company Intelligence Systems. Zuletzt fachlich geprüft: . Aktueller Entwicklungsstand: Version 1.22.
Sechs technische Ebenen
Die Architektur trennt Quellen, Wissensverarbeitung, Unternehmenskontext, KI-Verarbeitung, Steuerung und Nutzung. Dadurch können einzelne Komponenten erweitert werden, ohne das Unternehmensmodell auf ein einzelnes KI-Modell oder Quellsystem zu reduzieren.
Dokumente, Fachanwendungen, Datenbanken, Prozesse, Mitarbeitendenwissen sowie vorhandene Bots, Assistenten und Automatisierungen bilden die angebundenen Quellen.
Erweiterbare Connectoren und definierte Schnittstellen übernehmen Informationen aus vorhandenen Systemen und stellen Daten für freigegebene Prozesse bereit.
Inhalte werden mit Organisation, Personen, Rollen, Produkten, Prozessen, Regeln und weiteren Unternehmensobjekten in Beziehung gesetzt.
Semantische Suche, Knowledge Graph und RAG ermitteln relevante Inhalte und Zusammenhänge für die konkrete Frage oder Aufgabe.
LLM, Agentic AI, Modellpriorisierung und Lifecycle-Regeln unterstützen Dialoge, Auswertungen, Abläufe und angebundene KI-Dienste.
Weboberfläche, Managementsichten, Rollenrechte, Inhaltsfilter und Mandantentrennung steuern den zulässigen Zugriff und die praktische Nutzung.
Mehr als Dokumentensuche
Die drei Ansätze erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Ihre Verbindung ermöglicht Antworten, die sowohl passende Inhalte als auch Beziehungen und den zulässigen Unternehmenskontext berücksichtigen.
| Technologie | Aufgabe im CIS | Beispiel | Beitrag zur Antwort |
|---|---|---|---|
| Semantische Suche | Inhalte nach Bedeutung statt nur nach identischen Suchbegriffen finden | Eine Arbeitsanweisung wird gefunden, obwohl die Frage andere Begriffe verwendet. | Relevante Textstellen und Dokumente |
| Knowledge Graph | Unternehmensobjekte und ihre Beziehungen abbilden | Ein Produkt wird mit Kunden, Prozessen, Normen und Verantwortlichen verbunden. | Zusammenhänge und Unternehmenskontext |
| RAG | Freigegebenen Kontext für ein Sprachmodell bereitstellen | Eine Antwort wird aus ermittelten internen Quellen statt nur aus Modellwissen erzeugt. | Kontextbezogene, quellennahe Formulierung |
| LLM | Fragen verstehen und Ergebnisse in natürlicher Sprache aufbereiten | Komplexe Zusammenhänge werden für eine konkrete Rolle verständlich zusammengefasst. | Dialog und sprachliche Aufbereitung |
Das LLM formuliert und verarbeitet Sprache. Die fachliche Grundlage entsteht aus den erschlossenen Quellen, den modellierten Beziehungen, dem abgerufenen Kontext sowie den geltenden Rollen und Freigaben. Diese Trennung reduziert die Abhängigkeit von einem einzelnen Modellanbieter.
API-First und erweiterbare Connectoren
CIS ist als verbindende Unternehmensschicht konzipiert. Vorhandene Systeme bleiben Datenquelle oder Ausführungssystem; relevante Informationen und Aktionen werden über geeignete Schnittstellen kontrolliert eingebunden.
Richtlinien, Handbücher, Arbeitsanweisungen, Verträge, Präsentationen und weitere freigegebene Inhalte.
Fachanwendungen, Datenbanken und weitere Systeme mit Stamm-, Prozess-, Nutzungs- oder Ergebnisdaten.
Erfahrungswissen, fachliche Prüfungen, Zuständigkeiten und Freigaben ergänzen die technischen Quellen.
Eigene und fremde Bots, Assistenten, Agenten und Automatisierungen können als Datenlieferant und kontrollierter Nutzer angebunden werden.
Zugriff vor Antwort
CIS trennt die technische Auffindbarkeit einer Information von ihrer zulässigen Nutzung. Nicht jede gefundene Information darf jeder Person oder jedem KI-Dienst als Kontext oder Antwort bereitgestellt werden.
Nutzer und angebundene KI-Dienste erhalten Rechte entsprechend ihrer Rolle, Aufgabe und organisatorischen Zuordnung.
Zusätzliche Regeln begrenzen Inhalte nach Kategorie, Schutzbedarf, Freigabestatus oder vorgesehenem Verwendungskontext.
Neue Inhalte werden auf Relevanz geprüft und rollenbasiert freigegeben. Ausgaben berücksichtigen die jeweils zulässigen Informationen.
Die Berechtigung kann nicht nur am Dokument, sondern auch an Rollen, Kategorien und verbundenen Unternehmensobjekten ausgerichtet werden.
Für Quellen, Freigaben, Rollen und angebundene Dienste werden fachliche sowie betriebliche Zuständigkeiten festgelegt.
Getrennte Organisationsbereiche oder Gesellschaften können innerhalb einer gemeinsamen Plattformlogik mit eigener Abgrenzung geführt werden.
Konkrete Anforderungen an Identitätsmanagement, Protokollierung, Aufbewahrung, Verschlüsselung, Datensicherung, Löschung, Netzwerkzonen und externe Modelle werden für die gewählte Infrastruktur und den jeweiligen Schutzbedarf festgelegt. Die technische Architektur ersetzt keine Datenschutz-Folgenabschätzung oder regulatorische Prüfung.
Modelle kontrolliert einsetzen
CIS trennt Unternehmenswissen, Berechtigungslogik und Prozesssteuerung von der eigentlichen Modellnutzung. Modelle werden innerhalb der Plattform für definierte Aufgaben eingesetzt und können priorisiert sowie mit einer Ausweichlogik vorgesehen werden.
Die Plattformarchitektur ist darauf ausgelegt, Modellzugriffe nicht unkontrolliert aus einzelnen Anwendungen heraus zu verteilen. Auswahl, zulässiger Kontext und Ausweichroute werden zentraler steuerbar.
Wichtig: Die konkrete Modellauswahl, Datenübertragung und Failover-Konfiguration werden im jeweiligen Betriebs- und Datenschutzkonzept festgelegt.
Self-hosted oder Cloud-managed
Beide Betriebsarten nutzen dasselbe fachliche Stufen- und Lizenzmodell. Der wesentliche Unterschied liegt darin, wer die technische Infrastruktur und den laufenden Plattformbetrieb verantwortet.
| Kriterium | Self-hosted | Cloud-managed |
|---|---|---|
| Betriebsort | In der Infrastruktur des Kunden oder einer von ihm verantworteten Umgebung | In einer durch AI Techno Center betriebenen Instanz |
| Technischer Betrieb | Der Kunde stellt Infrastruktur und eigene Betriebsprozesse bereit. | AI Techno Center übernimmt den vereinbarten Plattformbetrieb. |
| Updates und Monitoring | Werden in das Betriebsmodell des Kunden und die vereinbarten Leistungen eingeordnet. | Updates und Monitoring sind Bestandteil des Cloud-managed Modells. |
| Datensouveränität | Maximale Kontrolle über die eigene Betriebsumgebung und deren technische Vorgaben | Kontrollierter Betrieb mit vertraglich und technisch festzulegenden Rahmenbedingungen |
| Interner IT-Aufwand | Höher, da Infrastruktur und betriebliche Zuständigkeiten beim Kunden liegen | Geringer, da der Plattformbetrieb durch AI Techno Center erfolgt |
| Geeignet, wenn … | eigene Infrastrukturvorgaben oder ein bewusst intern verantworteter Betrieb bestehen | das Unternehmen den technischen Plattformbetrieb, Updates und Monitoring auslagern möchte |
Geeignet für Organisationen, die CIS in einer eigenen oder selbst verantworteten Infrastruktur betreiben und dafür interne technische Zuständigkeiten bereitstellen.
Geeignet für Unternehmen, die eine durch AI Techno Center betriebene CIS-Instanz nutzen und den eigenen technischen Betriebsaufwand reduzieren möchten.
Die passende Betriebsart hängt von Schutzbedarf, bestehender Infrastruktur, internen IT-Ressourcen, Integrationen, regulatorischen Vorgaben und gewünschter Aufgabenverteilung ab. Hostingstandort, Verfügbarkeit, Datensicherung, Wiederherstellung, Support und Reaktionszeiten werden für die konkrete Einführung verbindlich festgelegt.
Vor dem Produktivstart
Technologie allein erzeugt noch keinen sicheren und verlässlichen Betrieb. Zuständigkeiten, Prozesse und messbare Kriterien werden vor der produktiven Nutzung gemeinsam festgelegt.
Betriebsort, Umgebungen, Netzwerkzugänge, Kapazitäten und technische Abhängigkeiten dokumentieren.
Nutzer, Rollen, KI-Dienste, Mandanten, Anmeldewege und Freigabeprozesse eindeutig zuordnen.
Quellen, Schutzbedarf, Aktualisierung, Datenflüsse, Modellzugriffe und zulässige Verwendungszwecke festlegen.
Technische Zustände, Nutzung, Kosten, Fehler und fachliche Qualitätskriterien mit Verantwortlichen verbinden.
Updates, Connector-Anpassungen, neue Datenquellen und Modellwechsel kontrolliert testen und freigeben.
Meldewege, Prioritäten, Sicherung, Wiederherstellung und zulässige Ausweichverfahren verbindlich vereinbaren.
Auch bei Cloud-managed Betrieb bleiben fachliche Verantwortung, Datenfreigaben und unternehmensinterne Entscheidungen beim Kunden. AI Techno Center übernimmt die im Betriebsmodell ausdrücklich vereinbarten technischen Leistungen.
Fragen aus Google und KI-Suche
Die Antworten ordnen Architektur, RAG, Knowledge Graph, Zugriffsrechte, Datenquellen, Modellnutzung und Betriebsformen verständlich für IT-Verantwortliche und Entscheider ein.
Geeignet ist eine modulare Architektur, die Quellen, Wissensspeicherung, Retrieval, KI-Modelle, Berechtigungen und Nutzeroberflächen klar trennt. CIS kombiniert dafür eine graphbasierte Wissensarchitektur mit semantischer Suche, RAG, API-First-Integration und rollenbasierter Informationskontrolle.
RAG stellt einem Sprachmodell relevante Inhalte für eine konkrete Anfrage bereit. Ein Knowledge Graph bildet dagegen Entitäten und Beziehungen ab, zum Beispiel zwischen Produkten, Kunden, Prozessen, Normen und Verantwortlichen. CIS verbindet beide Ansätze, damit Antworten passende Quellen und den Unternehmenszusammenhang berücksichtigen können.
Eine vektorbasierte Suche findet semantisch ähnliche Inhalte, bildet aber nicht automatisch belastbare organisatorische Beziehungen, Zuständigkeiten oder Prozesszusammenhänge ab. CIS ergänzt die semantische Suche deshalb um Knowledge Graph, Rollen, Kategorien und Freigaben.
Zugriffsrechte müssen vor der Kontextübergabe und Antwortausgabe geprüft werden. CIS berücksichtigt Rollen, Berechtigungen, Kategorien und Freigaben. Welche Identitäts-, Protokollierungs- und Sicherheitsmaßnahmen zusätzlich erforderlich sind, wird im unternehmensspezifischen Betriebs- und Datenschutzkonzept festgelegt.
Ja. CIS ist als Self-hosted Betriebsmodell für eine vom Kunden verantwortete Infrastruktur vorgesehen. Infrastruktur, Netzwerk, Datensicherung, Monitoring, Updates und Support müssen dafür technisch und organisatorisch abgestimmt werden.
Beim Self-hosted Modell betreibt der Kunde CIS in seiner eigenen oder selbst verantworteten Infrastruktur. Beim Cloud-managed Modell betreibt AI Techno Center die CIS-Instanz; Updates und Monitoring sind darin enthalten. Das fachliche Stufen- und Lizenzmodell bleibt gleich.
Die technologische Basis sieht eine priorisierte Modellnutzung und eine Ausweichlogik vor. Welche Modelle eingesetzt werden, welche Daten sie erhalten und welche Route bei einem Ausfall zulässig ist, wird für den konkreten Anwendungsfall und das gewählte Betriebsmodell konfiguriert.
CIS nutzt eine API-First- und erweiterbare Connector-Architektur. Für jede Quelle werden Zweck, Schnittstelle, Datenumfang, Aktualisierung, Schutzbedarf und Zugriffsrechte geprüft. Bestehende Systeme können Quelle oder Ausführungssystem bleiben und müssen nicht pauschal ersetzt werden.
Nein. Die Betriebsform allein belegt keine DSGVO-Konformität. Entscheidend sind unter anderem Zweck, Datenarten, Rollen, Rechtsgrundlagen, Auftragsverarbeitung, Speicher- und Löschkonzept, technische Schutzmaßnahmen sowie die konkret eingesetzten Infrastruktur- und Modelldienste. Diese Punkte müssen für den jeweiligen Einsatz geprüft und dokumentiert werden.
Benötigt werden ein klarer Anwendungsfall, verantwortete Datenquellen, Rollen und Freigaben, ein abgestimmtes Infrastruktur- und Sicherheitskonzept, festgelegte Modellzugriffe, Monitoring, Update- und Störungsprozesse sowie messbare Kriterien für Qualität, Nutzung und Wirtschaftlichkeit.
CIS weiter erkunden
Unternehmenswissen, Knowledge Graph, Dialog, Informationskontrolle und Prozesse im Detail kennenlernen.
Lifecycle, Datenzugriffe, Nutzung, Qualität, Kosten und Ergebnisse von Bots, Assistenten und Agenten steuern.
Den passenden Einstieg und den modularen Ausbau vom Unternehmenswissen bis zur strategischen Ebene planen.
AI Techno Center GmbH
Gemeinsam bewerten wir Datenquellen, Integrationen, Schutzbedarf, Rollen, bestehende Infrastruktur und interne Betriebsressourcen. Daraus entsteht ein belastbarer technischer Einführungsrahmen.
Technische Ebenen des CIS – von den Datenquellen bis zum rollenbasierten Unternehmensdialog.
