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ITSEC: Enterprise AI - Sovereign, Security und Compliant

Webinar - PROKODA GmbH

ITSEC: Enterprise AI - Sovereign, Security und Compliant
Termin Ort Preis*
30.11.2026- 02.12.2026 online 4.748,10 €
25.01.2027- 27.01.2027 online 4.748,10 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Tag 1: Grundlagen moderner KI und Large Language Models
    • Begriffe: KI, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, Large Language Models, Multimodalität
    • Funktionsweise von Sprachmodellen: Tokens, Kontextfenster, Inferenz, Temperatur, Sampling, Prompting, Halluzinationen
    • Open-Source-Modelle, kommerzielle Modelle und lokale Modellbereitstellung: Stärken, Grenzen, Lizenz- und Betriebsfragen
    • Modellklassen und Einsatzfelder: Chat, Coding, Analyse, Dokumentenverarbeitung, Recherche, Agenten und Automatisierung
    • Prompt Engineering im Unternehmen: Rollen, Kontext, Aufgaben, Ausgabeformate, Validierung und Grenzen
    • Einführung in RAG: Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking, Retrieval, Re-Ranking, Quellenbindung und Antwortprüfung
    • Grenzen von RAG: Datenqualität, Berechtigungen, Aktualität, Kontextlänge, falsch positive Treffer, Evaluierung
    • Typische Use Cases: Wissensdatenbanken, interne Assistenzsysteme, Helpdesk, Security, Compliance, Dokumentengenerierung
    • Risiken und Fehlannahmen: KI versteht alles, lokal ist automatisch sicher, RAG verhindert Halluzinationen, Cloud ist immer günstiger
  • Lernergebnis Tag 1: Verständnis statt Buzzwords
    • Die Teilnehmer können nach Tag 1 erklären, was
      LLMs leisten, wo ihre Grenzen liegen, wie
      RAG-Systeme funktionieren und warum Enterprise AI
      eine Architekturfrage ist - nicht nur eine Frage des
      besten Modells.
  • Tag 2: Enterprise-AI-Architektur und Kontrollmodell
    • Cloud-KI, lokale KI und hybride Modelle: Datenflüsse, Kosten, Betriebsverantwortung, Risiken und Entscheidungslogik
    • Referenzarchitektur: Frontend, API-Gateway, LLM-Runtime, RAG-Pipeline, Vektordatenbank, Tool-Hub, Monitoring, Logging
    • LLM-Runtimes und Plattformoptionen: vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang, kommerzielle APIs - Einordnung statt Produktwerbung
    • GPU-, CPU-, Speicher- und Netzwerkfaktoren für lokale KI-Systeme
    • Souveräne Betriebsmodelle: On-Prem, EU-Cloud, Private Cloud, kontrolliert hybrid, abgeschottete Umgebungen
    • AI Governance: Use-Case-Register, Rollen, Freigabeprozesse, Modellregister, Dokumentation, Validierung, Verantwortlichkeiten
    • EU AI Act: AI Literacy, Risikoklassen, GPAI-Bezug, Transparenz, Governance und technische Nachweispunkte
    • Security-Risiken: Prompt Injection, Data Leakage, unsichere Tools, Supply Chain, exzessive Berechtigungen, fehlende Protokollierung
  • Zero Trust für Enterprise AI
    • Zero Trust bedeutet im AI-Kontext: Es gibt keinen vertrauenswürdigen internen Prompt, keinen
      automatisch vertrauenswürdigen Dokumentenzugriff und keinen unkontrollierten Tool-Aufruf. Jede Interaktion mit Daten, Modellen, RAG-Komponenten und Tools wird identitäts-, rollen-, kontext- und
      policybasiert geprüft.
  • Tag 3: Aufbau der Referenz-Architektur
    • Überblick über Zielarchitektur, Betriebsgrenzen, Skalierungspfade und Sicherheitsannahmen
    • Installation und Grundkonfiguration der Referenz-Architektur
    • Bereitstellung einer lokalen oder kontrolliert betriebenen LLM-Runtime
    • Anbindung eines Chat-Frontends oder API-Gateways
    • Einrichtung einer einfachen RAG-Pipeline mit Dokumentenimport, Chunking, Embeddings und Vektordatenbank
    • Validierung von Retrieval, Quellenbindung, Antwortqualität und Fehlverhalten
    • Grundkonfiguration von Zugriffskontrolle, Secrets, Logging und technischen Guardrails
    • Validierung typischer Enterprise-Use-Cases: interne Wissensabfrage, Dokumentenzusammenfassung, kontrollierte Recherche
    • Fehlersuche: Modellstart, Speicher, GPU/CPU, Netzwerk, Berechtigungen, Parsing, RAG-Qualität
    • Abschlussreview: Architektur, Risiken, Verbesserungen und nächste Schritte für produktionsnahe Umgebungen
  • Wichtiger Hinweis zur Referenz-Architektur
    • Die Installation am dritten Tag ist eine portable, modulare professionelle Referenz-Architektur. Sie ist als belastbarer Ausgangspunkt für unterschiedliche Anforderungen konzipiert und kann je nach Zielbild skaliert, gehärtet, erweitert und in Betriebsprozesse überführt werden. Für hochverfügbare Produktivumgebungen sind zusätzlich sizing, HA-Design, Backup, PatchManagement, Schwachstellenmanagement, Datenschutzprüfung, Mandantentrennung, Monitoring, SLAs und Betriebsdokumentation auszuarbeiten.
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundkenntnisse in IT, Netzwerken und Informationssicherheit sind hilfreich.
  • Für Tag 3 sind Linux-, Container- oder Servergrundlagen von Vorteil.
  • Keine Voraussetzung
    • Tiefgehende Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Der Kurs ist kein Data-Science-Spezialtraining und keine juristische Beratung, sondern eine technische und organisatorische Enterprise-AI-Schulung.
Zielgruppe:
  • IT und Architektur
    • IT-Leiter, Enterprise-Architekten, Plattform-Teams, Systemadministratoren, DevOps-/MLOps-Teams.
  • Security und Compliance
    • CISOs, ISOs, Datenschutz-, Compliance-, Risk- und Audit-Verantwortliche.
  • Fachbereiche und Entscheider
    • Digitalisierungsverantwortliche, technische Projektleiter, Consultants, Verantwortliche für Wissensmanagement.
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