Entscheidungsmatrix für die Bereitstellung privater KI
Verwenden Sie diese Matrix, um anhand der Datensensibilität und Betriebskapazität ein Bereitstellungsmuster auszuwählen.
Datenklassifizierung
| Datenklasse | Beispiele | Standard-KI-Grenze |
|---|---|---|
| Öffentlich | Veröffentlichte Seiten, öffentliche Dokumente | Genehmigter SaaS |
| Intern | Interne Notizen, anonymisierte Beispiele | Enterprise SaaS |
| Vertraulich | Kundendaten, Verträge, Quellcode, Finanzdaten | Enterprise-SaaS mit Kontrollen / VPC / selbst betrieben |
| Eingeschränkt | Gesundheitsdaten, anwaltlich geschützte Informationen, Personaluntersuchungen, Zugangsdaten, regulierte Datensätze | Rechtliche/Sicherheitsprüfung; häufig lokal/VPC/keine KI |
Mustervergleich
| Muster | Datenschutz | Leistungsfähigkeit | Kosten | Betriebsaufwand | Am besten geeignet |
|---|---|---|---|---|---|
| Consumer-SaaS | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig | Öffentliche/persönliche Arbeit |
| Enterprise SaaS | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig | Normale Unternehmensarbeit |
| VPC/private Cloud | Hoch | Mittel/hoch | Hoch | Mittel | Vertrauliche Workflows |
| Selbst betriebene Inferenz | Sehr hoch | Mittel/variabel | Variabel | Hoch | Eingeschränkte/individuelle/skalierte Anwendungen |
| Modell auf lokalem Gerät | Sehr hoch | Niedriger | Niedrig/mittel | Niedrig/mittel | Eng umrissene sensible Aufgaben |
Entscheidungsfragen
- Welche Daten gelangen in das Modell?
- Welche Auswirkungen kann die Ausgabe haben?
- Welche Qualität wird benötigt?
- Welche Latenzanforderungen bestehen?
- Wer betreibt es?
- Welche Nachweise benötigen Kunden oder Regulierungsbehörden?
- Welche Rückfalllösung gibt es, wenn das private Modell nicht gut genug ist?
Routing-Regel
| Anwendungsfall | Daten | Auswirkung der Ausgabe | Gewählte Grenze | Verantwortliche Person |
|---|---|---|---|---|
| Entwurf / Empfehlung / Aktion / Entscheidung |