Wie sichern Chemie-, Pharma- und Prozessunternehmen in Frankfurt am Main ihre KI-Systeme rechtskonform und robust?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Frankfurt ist nicht nur Finanzmetropole, sondern auch ein Knotenpunkt für Unternehmen mit hochspezialisierten Prozessen und strengen regulatorischen Anforderungen. Für die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie bedeuten ungesicherte KI-Modelle ein reales Risiko: fehlerhafte Empfehlungen in Laborabläufen, fehlerhaft klassifizierte Prozessdaten oder unkontrollierte Datenflüsse können Produktion, Compliance und Sicherheit gefährden. Unternehmen brauchen deshalb eine klare, technisch belastbare und auditfähige Sicherheitsstrategie.
Warum wir die lokale Expertise haben
Unsere Zentrale liegt in Stuttgart; trotzdem sind wir regelmäßig vor Ort in Frankfurt am Main und arbeiten direkt mit lokalen Entscheiderteams. Wir verstehen die besondere Nähe von Frankfurter Industrien zur Finanzwelt, die strikten Compliance-Erwartungen und die Notwendigkeit, technische Lösungen so zu bauen, dass sie auch internen und externen Audits standhalten. Wir reisen regelmäßig nach Frankfurt am Main und arbeiten vor Ort mit Kunden.
Die Anforderungen in Hessen zeichnen sich durch hohe Audit-Frequenz, Anforderungen an Datenisolation und häufige Schnittstellen zu externen Dienstleistern aus. Deshalb kombinieren wir technische Maßnahmen — sichere Self-Hosting-Architekturen, strenge Zugriffssteuerung, Audit-Logging — mit organisatorischen Maßnahmen wie klaren Data-Governance-Prozessen und Privacy Impact Assessments.
Unsere Arbeit orientiert sich an Industriestandards wie TISAX und ISO 27001 sowie an branchenspezifischen Anforderungen der Prozess- und Pharmaindustrie. Wir entwickeln auditfähige Implementierungen und Templates, die sich nahtlos in bestehende QM‑ und Compliance‑Strukturen einfügen, so dass die Prüfpfade für Aufsichten, Kunden und interne Auditoren klar erkennbar sind.
Unsere Referenzen
Für die Prozess- und Fertigungsindustrie haben wir mit Unternehmen wie Eberspächer an Lösungen gearbeitet, die Produktion und Maschinenverhalten analysieren und gleichzeitig Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen einhalten. Projekte zur Analyse von Schall- und Sensordaten sowie zur Optimierung von Produktionsprozessen lieferten uns wichtige Erkenntnisse für sicherheitskritische KI‑Pipelines.
Unsere Arbeit mit STIHL umfasst über Jahre hinweg Produkt- und Trainingslösungen in der Fertigung und Weiterbildung, bei denen wir robuste Datenflüsse, sichere Modellbereitstellungen und protokollierte Nutzerinteraktionen sicherstellen mussten — Erfahrungen, die direkt in Compliance‑Projekte für Chemie und Pharma übertragbar sind. Zudem bringt das TDK‑Projekt zur PFAS-Entfernung technisches Wissen aus der Chemie-Technologie und Spin-off‑Begleitung, das uns einen guten Blick auf regulatorische und wissenschaftliche Anforderungen gibt.
Über Reruption
Reruption baut als Co‑Preneur‑Team nicht nur Strategien, sondern liefert technische Exekution: wir entwickeln Prototypen, bauen sichere Architekturen und implementieren Compliance‑Mechanismen in Ihren Betrieb. Unsere Arbeitsweise ist unternehmerisch, schnell und auf Ergebnislieferung ausgerichtet — wir operieren in der P&L des Kunden, nicht in Slide‑Decks.
Wir kombinieren Engineering‑Tiefe mit klaren Governance‑Frameworks, damit Unternehmen in Frankfurt ihre KI‑Initiativen skalieren können, ohne die Anforderungen von Aufsichten, Kunden oder internen Qualitätssystemen zu gefährden. Wir sind pragmatisch, audit‑orientiert und bereit, Verantwortung für reale Outcomes zu übernehmen.
Interessiert an einem Sicherheits-Check für Ihre KI-Systeme in Frankfurt?
Buchen Sie ein kurzes Vorgespräch: Wir reisen regelmäßig nach Frankfurt und prüfen Risiken, Architektur und Compliance-Anforderungen vor Ort.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
Umfassender Leitfaden: KI-Security & Compliance für Chemie, Pharma & Prozessindustrie in Frankfurt am Main
This section should be a TRUE DEEP DIVE - 8-12 paragraphs minimum!
Sicherheits- und Compliance-Landschaft: regulatorische Rahmenbedingungen
Die Chemie-, Pharma- und Prozessindustrie steht unter hohem regulatorischem Druck: Datenschutzgesetze, produktspezifische Vorgaben, regulatorische Aufsichten und interne Qualitätsstandards greifen ineinander. In Frankfurt kommen zusätzliche Anforderungen aus der Nähe zur Finanzwelt und ihren sensiblen Partnern hinzu — Austausch mit Banken, Versicherern und Logistikdienstleistern verlangt oft zusätzliche Absicherungen und Nachweise zur Datenisolation.
Eine valide KI‑Sicherheitsstrategie beginnt mit dem Abgleich gegen Standards wie ISO 27001 und branchenspezifischen Kontrollzielen. Für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Geheimhaltung und Sicherheitsklassifikation ist zudem die Umsetzung von kontrollierter Datenhaltung und rollenbasierter Zugriffskontrolle essenziell. Nur wenn technische Maßnahmen und organisatorische Prozesse synchronisiert sind, werden Audits und Zertifizierungen tragfähig.
Konkrete Use Cases und ihre Sicherheitsanforderungen
Typische Use Cases in dieser Branche — Labor‑Prozess‑Dokumentation, Safety Copilots, hochsichere Wissenssuche und interne Modelle für Prozessoptimierung — stellen sehr unterschiedliche Anforderungen an Sicherheit und Compliance. Eine Labor‑Prozess‑Dokumentation muss unveränderlich und nachweisbar versioniert werden, Safety Copilots benötigen deterministic traceability für Empfehlungen, und Wissenssuchen müssen Zugriffssperren, Klassifizierung und Data Loss Prevention (DLP) integrieren.
Für jedes dieser Szenarien skizzieren wir konkrete Sicherheitsmaßnahmen: Datenklassifikation und -tagging vor dem Modelltraining, getrennte Umgebungen für Training und Inferenz, verschlüsselte Speicherung sensibler Messdaten, sowie vollständige Audit-Logs für alle Modellabfragen. Nur so lassen sich Fehlerquellen identifizieren und Verantwortlichkeiten im Fall von Vorfällen nachweisen.
Technische Architektur: sichere Self‑Hosting & Daten‑Separation
Viele Unternehmen verlangen, dass kritische Modelle und Daten on‑premise oder in dedizierten VPCs laufen. Unsere Module "Secure Self-Hosting & Data Separation" und "Model Access Controls & Audit Logging" adressieren genau das: Wir entwerfen Infrastrukturen, die Daten physisch und logisch trennen, rollenbasierte Zugänge sicherstellen und alle Zugriffe vollständig protokollieren.
Eine sichere Architektur umfasst außerdem Hardware‑basierte Sicherheitsmechanismen (HSM), verschlüsselte Kommunikationskanäle, sowie differenzierte Deployment‑Pipelines, die Training, Testing und Produktion separieren. Für Labors und Produktionseinrichtungen planen wir zudem Edge‑Installationen mit lokalen Inferenz‑Containern, um Latenz und Datenexfiltration zu minimieren.
Privacy Impact Assessments und Data Governance
Ein fundiertes Privacy Impact Assessment (PIA) ist kein Nice‑to‑have, sondern Voraussetzung für viele regulatorische Freigaben. Unser Modul "Privacy Impact Assessments" führt den Prozess von der Dateninventur bis zur Risikoabschätzung durch und leitet angemessene Kontrollen ab. Das schließt minimale Datenerhebung, Pseudonymisierung und Datenaufbewahrungsregeln ein.
Parallel errichten wir Data‑Governance‑Frameworks mit Datenklassifikation, Retention Policies und Lineage‑Tracking. Diese Maßnahmen sind entscheidend, um Anforderungen sowohl interner Auditoren als auch externer Behörden und Geschäftspartnern nachvollziehbar zu erfüllen. Nur mit klaren Governance‑Pfaden werden KI‑Modelle audit‑ready.
Operationalisierung: Safe Prompting, Output Controls und Red‑Teaming
Die operative Sicherheit von KI‑Systemen endet nicht nach dem Deployment. Unsere Module "Safe Prompting & Output Controls" und "Evaluation & Red-Teaming von AI-Systemen" sorgen dafür, dass Modelle kontinuierlich getestet und gegen Manipulation oder Fehlverhalten abgesichert werden. Safe Prompting reduziert Risiko, dass Modelle unerwünschte oder gefährliche Anweisungen generieren.
Regelmäßige Red‑Teaming‑Sprints und automatisierte Evaluationen messen Robustheit, Bias und Angriffsszenarien. Wir simulieren reale Angriffsvektoren — from data poisoning to prompt injection — und bauen Monitoring‑Regeln, die Anomalien sofort sichtbar machen. Für Safety Copilots entwickeln wir Explainer‑Funktionen, die nachvollziehbare Begründungen für Empfehlungen liefern.
Compliance Automation und Audit‑Readiness
Manuals und Excel‑Sheets reichen nicht: Compliance muss automatisiert belegbar sein. Mit unserem Modul "Compliance Automation (ISO/NIST Templates)" liefern wir Vorlagen, Continuous‑Compliance‑Checks und Reporting, die interne Auditoren und externe Prüfer zufriedenstellen. Automatisierte Checks für Konfigurationshygiene, Zugriffskontrollen und Verschlüsselungsstatus reduzieren manuellen Aufwand und verbessern Nachvollziehbarkeit.
Wir erstellen Audit‑Pakete mit allen relevanten Artefakten: Architekturdiagramme, Änderungsprotokolle, Training‑Datasets‑Meta, PIA‑Berichte und Testresultate. Diese Pakete beschleunigen Zertifizierungsprozesse und minimieren den operativen Aufwand bei Prüfungen durch Kunden oder Behörden.
Integration in bestehende Systeme: MES, LIMS und ERP
In der Praxis integrieren sich KI‑Lösungen in bestehende Management‑Systeme wie MES (Manufacturing Execution Systems), LIMS (Laboratory Information Management Systems) und ERP. Jede Schnittstelle ist ein potenzielles Risiko: Wir konzipieren sichere API‑Gateways, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Message‑Broker mit Authentifizierungs- und Verschlüsselungsmechanismen, um Datenfluss und Verantwortlichkeit zu sichern.
Wichtig ist, dass Integrationen nicht die Compliance‑Grenzen verwässern: Datenklassifikation muss über Systemgrenzen hinweg konsistent bleiben, und Logging‑Standards müssen vereinheitlicht werden. Wir liefern Integrationsmuster, die Sicherheit und Nachvollziehbarkeit gewährleisten, ohne die Produktivität der Fachabteilungen zu beeinträchtigen.
Erfolgsmessung: ROI, Zeitplan und Teamanforderungen
Kurzfristig liefert ein PoC Sicherheit über Machbarkeit und Risiko, mittelfristig reduzieren automatisierte Prüfprozesse Aufwand und Auditkosten. Wir setzen messbare KPIs: Fehlerraten in Empfehlungen, Zeit bis zur Audit‑Freigabe, Anzahl erkannter Anomalien und Kosten pro Anfrage. Ein typischer PoC (wie unser Angebot) liefert binnen Wochen belastbare Antworten für Architektur, Kosten und Risiken.
Organisatorisch brauchen Projekte ein kleines cross-funktionales Kernteam: Security‑Lead, Data‑Engineer, Domänenexperte aus Labor/Prozess und ein Compliance‑Manager. Wir arbeiten in Co‑Preneur‑Form mit Ihrem Team, bringen Engineering‑Kapazitäten mit und übergeben eine umsetzbare Roadmap, die von Prototyp zum produktiven, auditfähigen Betrieb führt.
Bereit für ein KI-Security & Compliance Proof-of-Concept?
Starten Sie ein 9.900€ PoC: funktionierender Prototyp, Sicherheitsarchitektur, Audit-Plan und Live-Demo — abgestimmt auf Chemie, Pharma und Prozesse.
Schlüsselbranchen in Frankfurt am Main
Frankfurt ist seit jeher ein Knotenpunkt der Finanzwelt, doch seine wirtschaftliche Bedeutung reicht weit darüber hinaus: Logistik, Versicherungen, Life‑Sciences und zunehmend auch industrielle Dienstleister prägen die Region. Die Nähe zu internationalen Verkehrswegen und ein dichtes Netz an spezialisierten Zulieferern hat die Stadt zu einem attraktiven Standort für anspruchsvolle, regulierte Branchen gemacht.
Die Chemie‑ und Prozessindustrie in der Rhein‑Main‑Region profitiert von einer dichten Infrastruktur aus Forschungseinrichtungen, Dienstleistern und spezialisierten Maschinenbauern. Historisch gesehen haben sich hier zahlreiche mittelständische Unternehmen etabliert, die als Zulieferer für internationale Player fungieren; diese Unternehmen stehen heute vor der Aufgabe, ihre Produktionsprozesse zu digitalisieren, ohne Compliance oder Produktsicherheit zu gefährden.
Die Pharmabranche in und um Frankfurt ist stärker fragmentiert als in klassischen Pharmastandorten, aber eng vernetzt mit der Logistik‑ und Verpackungsindustrie. Gerade für pharmazeutische Hersteller sind Nachvollziehbarkeit, Chargenrückverfolgbarkeit und sichere Datenhaltung existenziell — Anforderungen, die durch KI‑Lösungen sowohl unterstützt als auch komplizierter werden können, wenn sie nicht korrekt umgesetzt sind.
Logistik und Supply‑Chain‑Management sind zentrale Themen in der Region. Ein Großteil der pharmazeutischen und chemischen Produkte durchläuft komplexe Lieferketten, in denen Temperatur, Haltbarkeit und rechtliche Dokumentation zu überwachen sind. KI kann diese Prozesse vereinfachen, doch erfolgreiche Lösungen erfordern robuste Data‑Governance und sichere Integrationen in TMS und WMS‑Systeme.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Versicherungs‑ und Finanzdienstleistungsbranche, die als Abnehmer von Chemie‑ und Pharmaunternehmen fungiert. Das führt zu zusätzlichen Compliance‑Anforderungen: Geschäftspartnerprüfungen, Risikobewertungen und vertragliche Nachweise müssen auch in technischen Projekten berücksichtigt werden, wenn sensible Daten zwischen Unternehmen ausgetauscht werden.
Aus Sicht der Technik ergeben sich große Chancen: Predictive Maintenance für Prozessanlagen, automatisierte Qualitätskontrolle, digitale Laborassistenten und sichere Wissensspeicher. Wer hier in Frankfurt erfolgreich sein will, muss technologische Innovation mit nachweisbarer Compliance verbinden — ein Balanceakt, der strategische Planung und operative Exzellenz verlangt.
Interessiert an einem Sicherheits-Check für Ihre KI-Systeme in Frankfurt?
Buchen Sie ein kurzes Vorgespräch: Wir reisen regelmäßig nach Frankfurt und prüfen Risiken, Architektur und Compliance-Anforderungen vor Ort.
Wichtige Akteure in Frankfurt am Main
Deutsche Bank hat Frankfurt als globale Drehscheibe etabliert. Ihre Rolle als Großkunde und Partner prägt die Sicherheitsanforderungen vieler Dienstleister in der Region. Die Bank selbst setzt stark auf datengesteuerte Prozesse und hat interne Compliance‑Teams, die von externen Technologiepartnern nachvollziehbare Sicherheitsmaßnahmen verlangen. Für KI‑Projekte in der Supply Chain oder bei Dienstleistern bedeutet das: Ein hohes Maß an Auditierbarkeit und Nachweisbarkeit muss von Anfang an eingeplant werden.
Commerzbank ist ein weiterer zentraler Finanzakteur, der mit strikten Vorgaben für Informationssicherheit und Third‑Party‑Risk‑Management arbeitet. Für Chemie‑ und Pharmaunternehmen in der Region sind die Schnittstellen zu Finanzdienstleistungen oft kritisch; deshalb achten Banken auf klare Data‑Handling‑Vereinbarungen und sichere Datenübertragungen, die auch für KI‑Systeme Relevanz haben.
DZ Bank ist in der Handels‑ und Kooperationslandschaft der Region stark vernetzt, was Einfluss auf Wirtschaftsprüfungen und regulatorische Anforderungen hat. Projekte, die Markt- oder Partnerdaten verarbeiten, müssen hier besonders sauber klassifiziert werden, damit Kommunikation mit kooperierenden Finanzinstituten rechtssicher erfolgt.
Helaba als Landesbank ist nicht nur Kreditgeber, sondern auch Impulsgeber für regionale Industrieprojekte. Investitionsentscheidungen in Technologie‑ und Infrastrukturprojekte orientieren sich oft an klaren Compliance‑Kriterien. Helaba verlangt belastbare Risikenachweise und oftmals auch die Einhaltung industrieller Sicherheitsstandards, was direkte Auswirkungen auf KI‑Vorhaben hat.
Deutsche Börse repräsentiert die Schnittstelle zu internationalen Kapitalmärkten; ihre Ansprüche an Transparenz und Auditierbarkeit sind hoch. Unternehmen in der Region, die capital market‑bezogene Daten oder Modelle betreiben, müssen besonders strikte Kontrollen vorhalten — ein Umfeld, in dem Präzision, Nachvollziehbarkeit und Sicherheitszertifikate den Unterschied machen.
Fraport als Betreiber des Flughafens Frankfurt ist ein logistikzentraler Akteur, dessen Infrastruktur und Dienstleister zahlreiche Lieferketten berühren. Für chemische und pharmazeutische Lieferketten sind stabile, sichere IT‑Prozesse und nachvollziehbare Ketteninformationen unverzichtbar. Fraport‑nahe Ökosysteme treiben damit die Nachfrage nach sicheren, auditfähigen Datenplattformen und KI‑gestützten Monitoring‑Lösungen an.
Bereit für ein KI-Security & Compliance Proof-of-Concept?
Starten Sie ein 9.900€ PoC: funktionierender Prototyp, Sicherheitsarchitektur, Audit-Plan und Live-Demo — abgestimmt auf Chemie, Pharma und Prozesse.
Häufig gestellte Fragen
Die Chemie‑ und Pharmaindustrie hat spezifische Anforderungen, die über allgemeine IT‑Sicherheitsfragen hinausgehen. Neben Datenschutz stehen Produktsicherheit, Chargenrückverfolgbarkeit und regulatorische Prüfpfade im Vordergrund. Während ein Finanzdienstleister primär auf Vertraulichkeit und Integrität sensibilisiert ist, verlangt die Pharma‑Produktion zusätzlich Nachvollziehbarkeit für jede Prozessentscheidung: welche Daten wurden genutzt, welches Modell hat eine Empfehlung gegeben, und wer hat die Entscheidung freigegeben?
Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal ist die Art der Daten: Labor- und Prozessdaten können Messwerte, Reihenaufzeichnungen und sensorische Metadaten enthalten, die bei falscher Handhabung Prozesssicherheit gefährden. In der Praxis bedeutet das, dass Datenklassifikation, Retention und Lineage‑Tracking zwingend und technisch durchgesetzt werden müssen, um sichere und reproduzierbare KI‑Ergebnisse zu erhalten.
Regulatorische Aspekte spielen eine zentrale Rolle — Behörden verlangen oft nachvollziehbare Audits und Validierungen. Modelle, die Einfluss auf Produktqualität oder Sicherheit haben, müssen validierbar, versioniert und getestet werden, ähnlich wie regulierte Software in der Pharmaindustrie. Die Integration von PIA, Validierungsplänen und dokumentierten Testfällen ist deshalb normaler Bestandteile solcher Projekte.
Praktisch raten wir Unternehmen in Frankfurt, bereits in der Konzeptphase Compliance‑ und Sicherheitsanforderungen fest zu verankern. Das reduziert spätere Iterationen und senkt das Risiko von Verzögerungen während Audits oder bei der Markteinführung neuer Lösungen. Die Nähe zu prüfenden Institutionen und zu kapitalmarktorientierten Partnern erhöht nur die Erwartungshaltung an Dokumentation und Transparenz.
Ob Modelle on‑premise betrieben werden müssen, hängt von mehreren Faktoren ab: Datenklassifikation, Verträge mit Partnern, regulatorische Vorgaben und unternehmensinterne Risikotoleranz. Für besonders sensitive Prozessdaten oder wenn gesetzliche Vorgaben lokale Datenhaltung verlangen, ist ein On‑Premise‑Betrieb oft die sicherste Wahl. Er bietet maximale Kontrolle über Datenzugriff und Infrastruktur.
Allerdings sind hybride Ansätze häufig praktikabel: Training in abgesicherten Cloud‑Umgebungen mit strikter Tenant‑Isolation und On‑Premise‑Inferenz für Produktionssysteme kombiniert die Flexibilität der Cloud mit der Kontrolle lokaler Infrastruktur. Entscheidend ist dabei die technische Umsetzung: Verschlüsselung, sichere Key‑Management‑Konzepte und klare Netzwerkgrenzen müssen vorhanden sein.
Für Unternehmen in Frankfurt, die mit Banken oder Logistikpartnern zusammenarbeiten, sind zudem vertragliche Aspekte relevant — Dienstleister erwarten oft Nachweise über Datenverarbeitung und -lokation. Wir empfehlen daher, Architekturentscheidungen frühzeitig mit Compliance‑ und Rechtsabteilungen abzustimmen und Proof‑of‑Concepts zu nutzen, um technische und regulatorische Machbarkeit nachzuweisen.
Kurz gesagt: On‑Premise ist nicht zwingend immer erforderlich, aber in vielen sicherheitskritischen Szenarien empfehlenswert. Eine fundierte Risikoanalyse und ein durchdachtes Datenfluss‑Design sind die Basis einer belastbaren Entscheidung.
Vorbereitung auf ein Audit beginnt mit einem Abgleich Ihrer bestehenden Sicherheitsmaßnahmen gegen die Anforderungen des jeweiligen Standards. Für ISO 27001 benötigen Sie ein Informationssicherheits‑Managementsystem (ISMS) mit dokumentierten Prozessen, Verantwortlichkeiten und nachweisbaren Kontrollen. Für TISAX, das in der Automobil‑ und Zulieferindustrie verbreitet ist, werden zusätzlich spezifische Schutzbedarfe für Prototypen- und Entwicklungsdaten abgefragt.
Konkrete Schritte umfassen eine initiale Gap‑Analyse, die Identifikation kritischer Assets und die Implementierung technischer Controls: Verschlüsselung, Access‑Control, Logging und Change‑Management. Parallel dazu müssen organisatorische Maßnahmen wie Trainings, Incident‑Response‑Pläne und regelmäßige Reviews etabliert werden.
Wir liefern neben der technischen Umsetzung auch vorkonfigurierte Templates für Policies, Nachweis‑Reports und Audit‑Pakete. Diese automatisieren Teile der Dokumentation und liefern Prüfern einen klaren, strukturierten Überblick über Sicherheitskontrollen, Verantwortlichkeiten und Testresultate.
Wichtig ist, Audits nicht als einmaliges Ziel zu sehen, sondern als kontinuierlichen Prozess. Nach der Erstzertifizierung empfiehlt sich ein kontinuierliches Monitoring und regelmäßige interne Audits, um die Compliance dauerhaft aufrechtzuerhalten und Sicherheitslücken schnell zu schließen.
Data Governance ist das Rückgrat jeder sicheren KI‑Einführung in Laboren und Produktionslinien. Sie sorgt dafür, dass Daten konsistent klassifiziert, versioniert und nachverfolgbar sind. Ohne klare Governance entstehen inkonsistente Trainingsdaten, unsichere Zugriffsrechte und unklare Verantwortlichkeiten — Faktoren, die Modelle unzuverlässig oder audit‑anfällig machen können.
In der Praxis beginnen Governance‑Initiativen mit einer Dateninventur: Welche Systeme halten welche Daten, wer hat Zugriff, und welche gesetzlichen Anforderungen gelten? Darauf aufbauend definieren wir Klassifikationsregeln (z. B. vertraulich, intern, öffentlich), Retention‑Policies und Regeln für Datenanreicherung und -bereinigung.
Lineage‑Tracking ist für Labor‑ und Prozessdaten besonders wichtig: Jede Transformation, jede Annotation und jede Aggregation muss dokumentiert werden, damit im Falle von Abweichungen die Ursache zurückverfolgt werden kann. Technisch nutzen wir dazu Metadatenspeicher, automatisierte Pipelines und Instrumentierung auf Datenebene.
Governance ist nicht rein technisch: Sie benötigt Gremien, Domänenexperten und klare Eskalationspfade. Nur so lassen sich Regeln in den täglichen Betrieb integrieren und langfristig durchhalten.
Safety Copilots unterstützen Bediener bei sicherheitskritischen Entscheidungen, deshalb ist ihr Fehlermanagement besonders sensibel. Wir bauen mehrere Verteidigungslinien ein: präventive Maßnahmen wie konservative Modelloutputs, einschränkende Prompt‑Guards und explizite Warnungen; detektive Maßnahmen wie Anomalieerkennung und Monitoring; sowie reaktive Maßnahmen inklusive Rollback‑Mechanismen und klar definierter Eskalationspfade.
Vor dem produktiven Einsatz führen wir umfangreiche Testläufe und Red‑Teaming‑Szenarien durch, die mögliche Fehlverhalten simulieren. Diese Tests sind dokumentiert und bilden einen zentralen Bestandteil der Validierung gegenüber Auditoren. Modelle erhalten klare Betriebsgrenzen, und Empfehlungen werden mit Confidence‑Werten und Fehlerquellen ausgewiesen.
Operativ definieren wir Playbooks für den Fall eines Vorfalls: wer informiert wird, welche Systeme isoliert werden und welche Schritte zur forensischen Analyse erfolgen. Die Playbooks sind routinemäßig zu testen, damit im Ernstfall schnelle und koordinierte Maßnahmen möglich sind.
Transparenz gegenüber Anwendern ist ebenfalls wichtig: Safety Copilots müssen erklären können, warum sie eine Empfehlung aussprechen. Diese erklärbaren Komponenten helfen, Vertrauen aufzubauen und ermöglichen es Bedienern, automatisierte Vorschläge verantwortungsvoll zu nutzen.
Unser standardisiertes AI PoC‑Angebot hat einen Festpreis von 9.900€ und ist darauf ausgelegt, in kurzer Zeit technische Machbarkeit und erste Sicherheitsbewertungen zu liefern. Ziel des PoC ist ein funktionierender Prototyp, Performance‑Metriken, eine Sicherheitsarchitektur‑Skizze und ein umsetzbarer Implementierungsplan. Typischerweise erreichen wir diese Ergebnisse innerhalb weniger Wochen, abhängig von Datenlage und Zugriffsfreigaben.
Der PoC beinhaltet in der Regel: Use‑Case‑Scoping, Feasibility‑Check, Rapid Prototyping, Sicherheitsprüfung (inkl. grundlegender PIA) und eine Roadmap zur Produktivsetzung. Für Unternehmen mit höheren Anforderungen an Isolierung oder zusätzliche Integrationen passen wir das Sizing an, und der Zeitraum kann sich entsprechend verlängern.
Wichtig ist: Der PoC schafft Entscheidungssicherheit. Er zeigt, ob eine Lösung technologisch funktioniert, welche Datenqualität nötig ist, welche Sicherheitsmaßnahmen Pflicht sind und welche Budgets für eine sichere Produktionserweiterung zu erwarten sind. Das reduziert das finanzielle Risiko gegenüber einem direkten Full‑Scale‑Rollout.
Wenn Sie in Frankfurt sind, kommen wir gern vorbei: Wir arbeiten regelmäßig vor Ort mit Kunden, um Anforderungen und Risiken direkt mit Ihren Fachabteilungen zu klären und schnelle, belastbare Ergebnisse zu liefern.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon