Produktionsreife Governance für KI-Traffic und angebundene APIs.
Bündeln Sie LLM- und Integrationsaufrufe hinter Identität, Policies und Audit - ein Durchsetzungspunkt statt verteilter Schattenkanäle.
AI Trust Gateway prüft und routet jede Anfrage vor dem Modell; Anbieter und Modelle bleiben austauschbar.
check_circleIdentität und Regeln an einem technischen Ort
check_circleNachvollziehbarkeit für Reviews und Abstimmung
KI-Governance legt Rahmen, Rollen und Nachweise fest: zur Beratungsleistung. Das AI Trust Gateway setzt dieselben Vorgaben dort durch, wo Traffic die Modelle erreicht.
Teams nutzen KI bereits über Chat, Browser und APIs oft ohne gemeinsame Kontrollinstanz und ohne belastbare Daten für Security und Compliance.
Tagesgeschäft und externe KI sind verbunden, ohne gemeinsame Kontrollinstanz.
Schatten-KI wächst neben dem offiziellen Weg.
Compliance und Security fehlen belastbare Querschnittsdaten.
Die typische Reaktion: KI pauschal verbieten oder Risiko stillschweigend akzeptieren, beides bremst Innovation und schafft keine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Aufruf bei Anbietern ohne gemeinsame Identität, Policies oder nachvollziehbaren Audit-Pfad
Ohne Gateway verläuft der Pfad direkt von Nutzern und Systemen in die KI-Cloud ohne zentralen Durchsetzungspunkt für Identität, Regeln und Protokolle.
KI-Governance braucht technische Leitplanken: Agentische Workflows und KI-Traffic lassen sich nur dann verlässlich steuern, wenn Identität, Policies und Audit an der Schwelle zum Modell greifen nicht nur als Richtlinien auf Folien.
Lösung
Unternehmens-KI sicher, nachvollziehbar und planbar machen
AI Trust Gateway adressiert das als einheitliche Kontrollschicht für API- und KI-Traffic: Zugriffe bündeln, absichern und ausrollen, ohne Innovation pauschal zu verbieten.
Gemeinsam mit der Leistung KI-Governance bilden Beratung (Rahmen, Risiko, Compliance) und Produkt (technische Durchsetzung) eine durchgängige Linie vom Entwurf bis zur produktiven Nutzung.
hub
Multi-LLM-Sicherheit, Routing und Richtlinien
Ein Durchgang für mehrere Anbieter und Modelle, mit Policies und Prüfungen vor jedem Aufruf.
monitoring
Sichtbarkeit in die KI-Nutzung
Audit-Logs und nachvollziehbare Entscheidungen für Security, Compliance und Fachbereiche.
savings
Effizientere Rollouts ohne Kontrollverlust
Offizielle Kanäle statt Schatten-KI: Kosten und Modellwahl entlang Ihrer Vorgaben steuern.
integration_instructions
APIs und Integrationspfade vereinheitlichen
Chat, Browser und bestehende Services an einer technischen Schwelle statt verteilter Sonderwege.
Architektur
KI-Traffic lenken und belastbar machen
AI Trust Gateway wird zum Durchsetzungspunkt für Identität, Kontext und Routing: Jede Anfrage läuft zuerst durch Regeln und Weiterleitung, erst danach ans Modell.
Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder lokale Endpoints bleiben austauschbar, die Kontrollschicht bleibt bestehen.
Flow-Tester
Anfragepfad einmal durchspielen
Szenarien wechseln und den Ablauf von Nutzer über Identität und Policies bis zum Modell nachvollziehen, rein lokal, ohne echtes Gateway.
Nutzer
Anfrage
Identität
Prüfung
Policy + Guardrail
Regelprüfung
Routing
Modellwahl
KI-Modell
Antwort
Noch keine Simulation. Szenario wählen und Anfrage senden drücken.
Demonstration zur Einordnung; kein produktiver Traffic.
Lösung im Detail
Kontrollschicht für den KI-Lebenszyklus
Sechs Blöcke von Traffic und Policies bis Betrieb und Multi-LLM für schnelle Orientierung von Architektur bis Pilot.
01
KI-Traffic steuern, verwalten und absichern
LLM-Policies technisch durchsetzen
Identität, Kontext und Routing vor dem Modell binden.
Guardrails und Regeln reduzieren unbeabsichtigte Datenweitergabe; Ergänzung zu DLP, kein Ersatz.
02
Integrationen produktionsreif absichern
Einheitliche Schwelle für gebundene Tools
API- und Proxy-Pfade bündeln, statt pro Team andere Endpunkte ohne gemeinsame Kontrolle.
Nachvollziehbarkeit: wer ruft was auf, mit welchen Policies.
03
Wissens- und Kontextpfade ordnen
RAG und Assistenten nicht neben dem Gateway
Kontext und Quellen über dieselbe Kontrollschicht führen, wo Sie es wollen.
Weniger isolierte „Schatten“-Assistenten ohne gemeinsame Regeln.
04
Metriken und Observability
Nutzung messen und abstimmen
KI-Nutzung als nachvollziehbare Ereignisse als Grundlage für FinOps und interne Steuerung.
Logging und Spuren für Reviews und Fehleranalyse, nach Ihrer Konfiguration.
05
Multi-LLM und Ausfallsicherheit
Jeden relevanten Use Case abdeckbar
Anbieter und Modelle wechselbar, ohne die Kontrollschicht neu zu bauen.
Routing zu Alternativen, wenn ein Endpoint ausfällt oder Limits greifen.
06
Schneller betreiben mit wenig Neuentwicklung
Konfiguration statt Großprojekt
Policies, Routing und Integration über Konfiguration und bestehende Muster (API, Proxy, Container).
Schrittweise Einführung statt sofortiger Eigenentwicklung einer vollständigen Kontrollinstanz.
Komponenten
Kurz erklärt
rule
Policy Engine
Zentrale Regeln für die KI-Nutzung.
shield_lock
Guardrails
Prüfung sensibler Inhalte vor der Weiterleitung.
alt_route
Model Routing
Weiterleitung an passende Modelle und Anbieter.
history_edu
Audit Logs
Nachvollziehbarkeit der Nutzung für interne Zwecke.
badge
Identity-Integration
Zuordnung zu Nutzerinnen, Nutzern und Rollen.
label
Output-Labeling
Kennzeichnung generierter Inhalte, wo es nötig ist.
Häufig gestellte Fragen
Was Sie über AI Trust Gateway wissen sollten
Loslegen
Mit der KI-Kontrollschicht starten
Architektur-Check, Integration und messbare Erfolgskriterien in einem strukturierten Rollout abgestimmt auf Ihre Ausgangslage statt Big-Bang-Einführung.