ipopba - stock.adobe.com
Skalierbare KI-Strukturen mit Governance und Kontrolle
Schatten-KI führt zu Datenrisiken, Kostenexplosionen und Regelverstößen. Ein zentralisiertes KI-Gateway bündelt Kontrolle, Governance und Effizienz für eine sichere KI-Strategie.
Unternehmen entwickeln ihre KI-Strategien aktuell mit enormem Tempo. Die unmittelbare Verfügbarkeit leistungsfähiger Large Language Models (LLMs), der schnelle Zugang zu API-basierten Diensten und der Druck, Prozesse zu automatisieren, führen vielerorts jedoch zu ungeplantem Einsatz verschiedenster KI-Werkzeuge. Dieser Wildwuchs, häufig als Schatten-KI bezeichnet, birgt erhebliche Risiken für Sicherheit, Datenschutz, Kostenkontrolle und Compliance.
Verheerende Folgen von Schatten-KI
Schatten-KI entsteht etwa, wenn Fachbereiche und Mitarbeiter ohne zentrale Abstimmung externe KI-Dienste nutzen und Firmendaten unkontrolliert an private KI-Tools übermitteln. Indem Mitarbeiter Firmendaten in kostenlosen KI-Angeboten verarbeiten lassen, übermitteln diese die Daten etwa in die USA oder nach China und trainieren damit ihre jeweiligen Modelle. Die Folgen reichen von unbeabsichtigten Datenabflüssen bis hin zu massiven Budgetüberschreitungen. Sensible Inhalte wie interne Berichte, Kundendaten und strategische Dokumente landen häufig in öffentlich zugänglichen Modellen und entgleiten dadurch der Kontrolle des Unternehmens.
Gleichzeitig eskalieren die Kosten, wenn leistungsstarke Modelle mit hohen Token-Preisen ohne Monitoring und Optimierung genutzt werden. Hinzu kommen regulatorische Herausforderungen: Der EU AI Act definiert klare Anforderungen für Systeme, die als hochriskant gelten, und fordert umfassende Transparenz-, Dokumentations- und Monitoring-Pflichten. Ohne konsistentes Erfassen und Klassifizieren aller eingesetzten KI-Systeme ist regelkonformes Arbeiten kaum möglich.
KI-Gateway als zentrale Kontrollinstanz
Eine skalierbare, regelkonforme KI-Infrastruktur benötigt deshalb eine zentrale Instanz, die Transparenz schafft, Risiken begrenzt und Innovation strukturiert ermöglicht. Ein zentralisiertes KI-Gateway übernimmt hierfür die Rolle des technischen und organisatorischen Dreh- und Angelpunkts. Es bündelt sämtliche KI-Anfragen, steuert sie nach definierten Richtlinien, überwacht Nutzung und Kosten und wird dadurch zum Fundament einer belastbaren Governance-Strategie. Ein KI-Gateway führt sämtlichen KI-Traffic durch eine einzige, zentral administrierte Plattform.
Technisch handelt es sich um einen Vermittlungs- und Kontrollknoten, der ähnlich wie ein API-Gateway arbeitet, jedoch speziell für KI-Modelle und inferenzbasierte Workloads optimiert ist. Er analysiert jede Anfrage und priorisiert, routet und kontrolliert die Interaktionen zwischen Anwendern, Anwendungen und verschiedenen Modellen. Das zentrale Routing sorgt dafür, dass das jeweils bestgeeignete Modell zum Einsatz kommt. Leichte Aufgaben delegiert es an kostengünstige Open-Source-Modelle im eigenen Cluster, komplexe Szenarien hingegen an hochperformante Cloud-LLMs. Dieser Mechanismus des intelligenten LLM-Routings schafft eine Balance zwischen Kosten, Latenz und Ergebnisqualität.
Sicherheit und Governance technisch durchsetzen
Gleichzeitig setzt ein Gateway verbindliche Sicherheitsmaßnahmen durch und erzwingt unternehmensweit Identity- und Access-Management, Autorisierung, Datenmaskierung und Anonymisierung sensibler Inhalte (PII Redaction). Angriffe wie Prompt Injection und Manipulationsversuche an Modellen lassen sich dadurch zentral erkennen und abwehren. Umfassendes Monitoring und Logging erschafft einen vollständigen Audit-Trail aller Anfragen.
Das zentralisierte Gateway ermöglicht transparentes Dokumentieren von: Token-Verbrauch, Fehlerraten, Modellperformance, Latenzen und Nutzungsmustern. Das verbessert die Kostensteuerung und die Compliance signifikant. Gleichzeitig ermöglicht es das technische Durchsetzen definierter Governance-Regeln. Das KI-Gateway entscheidet, welche Nutzergruppen welche Modelle für welche Geschäftsvorfälle einsetzen dürfen und welche regulatorischen Auflagen für bestimmte Risikoklassen gelten.
Governance als Basis skalierbarer KI-Infrastrukturen
Für den Aufbau einer skalierbaren KI-Infrastruktur empfiehlt sich ein Vorgehen, das Governance, Architekturentscheidungen und MLOps-Prozesse eng miteinander verzahnt. Eine tragfähige Governance-Strategie definiert Rollen, Verantwortlichkeiten und Risikokategorien und verbindet rechtliche Anforderungen mit technischen Richtlinien. Erst darauf aufbauend lässt sich entscheiden, welche Technologien und Plattformkomponenten sinnvollerweise zum Einsatz kommen.
„Technisch handelt es sich bei KI-Gateways um einen Vermittlungs- und Kontrollknoten, der ähnlich wie ein API-Gateway arbeitet, jedoch speziell für KI-Modelle und inferenzbasierte Workloads optimiert ist. Er analysiert jede Anfrage und priorisiert, routet und kontrolliert die Interaktionen zwischen Anwendern, Anwendungen und verschiedenen Modellen.“
Daniel Weise, MAKONIS
Viele Unternehmen wählen hybride Modelle, die ein bestehendes API-Gateway durch KI-spezifische Erweiterungen ergänzen oder Open-Source-Bausteine, um KI-Funktionalitäten zu erweitern. Für besonders hohe Anforderungen bei Skalierbarkeit und Isolation hat sich die Bereitstellung von Diensten als containerisierte Microservices etabliert. Der Betrieb erfolgt typischerweise auf Kubernetes, das horizontales Skalieren und dynamisches Orchestrieren GPU-intensiver Workloads ermöglicht.
Professionalisierte KI-Nutzung als Wettbewerbsfaktor
Unregulierte KI-Nutzung bleibt ein Sicherheits- und Compliance-Risiko, das langfristig nicht ignoriert werden kann. Fehlende Transparenz führt zu unkontrollierten Datenabflüssen, ungeplante Kosten erodieren Budgets und nicht dokumentierte Modelle schaffen regulatorische Unsicherheiten. Ein zentralisiertes KI-Gateway schafft dagegen eine technische und organisatorische Grundlage, um Innovation zu bündeln, zu kontrollieren und nachhaltig in Unternehmensprozesse zu integrieren.
Ein zentralisiertes KI-Gateway beschleunigt eine skalierbare, sichere und gesetzes- und regelkonforme KI-Landschaft. Unternehmen, die jetzt eine belastbare Architektur etablieren, Governance und Compliance fest verankern und ihre KI-Infrastruktur effizient ausbauen, sichern sich einen entscheidenden Vorteil im Wettbewerb.
Über den Autor:
Daniel Weise ist Geschäftsführer von MAKONIS, einem führenden Unternehmen bei der Entwicklung von Software und KI unter höchsten Sicherheitsanforderungen. Technologisch setzt der IT-Sicherheitsexperte dabei bevorzugt auf eine Europäische Infrastruktur, Open-Source-Lösungen und eine hohe Souveränität über alle Komponenten. Daniel Weise ist ein versierter Wegweiser, um wirkungsvolle Anwendungsfälle mit zuverlässigen KI-Systemen zu realisieren und vertrauliche Daten zu schützen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
