Routing Anwendungsfall
KI-Anfragen nach Datensensibilität, Kosten und Risiko routen
Teams beginnen mehrere KI-Tools zu nutzen, bevor sie entscheiden, welche Daten wohin dürfen, welches Modell die Kosten wert ist und was protokolliert werden muss.
AI routing layer compliance Switzerland
Schweizer KMU-Workflow
Workshop-bereit
Menschliche Freigabe vorgesehen
Vor KI
Wie es heute aussieht
- Benutzer fügen Daten in das jeweils offene KI-Tool ein.
- Einfache Aufgaben nutzen teure Modelle.
- Sensible Aufgaben haben unklare Freigaberegeln.
- Niemand kann erklären, welches Modell welche Anfrage bearbeitet hat.
Was KI leisten kann
Der erste nützliche Durchgang
- Anfragen nach Datentyp und Risiko klassifizieren.
- Einfache Aufgaben zu günstigeren Modellen routen.
- Sensible Arbeit durch genehmigte Anbieter oder lokale Routen schicken.
- Anfragen, Modellwahl, Kosten und Freigabeschritte protokollieren.
Mensch entscheidet
Was in menschlicher Hand bleibt
- Datenklassifizierungs-Richtlinie.
- Anbieterliste und Hosting-Annahmen.
- Anfragen mit Kunden-, HR-, Rechts-, Finanz- oder regulierten Daten.
Beteiligte Tools
Der Stack, dem wir meist begegnen
- OpenAI
- Anthropic
- Azure
- Swiss/EU hosting
- Vercel
- Railway
- Postgres
Workshop-Übung
KI-Anfragen sicher routen
Inventarisieren Sie 10 KI-Aufgaben, klassifizieren Sie deren Daten, wählen Sie Routing-Regeln und prototypisieren Sie eine einfache Kosten- und Compliance-Entscheidungstabelle.
Erwartetes Ergebnis
Eine klare KI-Routing-Richtlinie und Umsetzungspfad, der Kosten senkt, ohne ein Datenhandhabungs-Chaos zu erzeugen.
Bringen Sie das in einen Workshop →