Top 10 KI-Datengovernance-Tools für Unternehmen im Jahr 2025

Da KI zunehmend integraler Bestandteil von Unternehmensprozessen wird, müssen Unternehmen Governance-Frameworks implementieren, um Transparenz, Verantwortlichkeit und Compliance sicherzustellen. Dadurch entsteht ein dringender Bedarf an spezialisierten Tools zur Steuerung von KI-Risiken.

Dieser Leitfaden stellt führende Plattformen für KI-Daten-Governance im Jahr 2025 vor und vermittelt Entscheidern Einblicke, um die passenden Lösungen für ihre individuellen Anforderungen auszuwählen.

Executive Summary

Kernaussage: Dieser umfassende Leitfaden beleuchtet die entscheidende Rolle der KI-Daten-Governance im Jahr 2025 und präsentiert 10 führende Enterprise-Plattformen, die Unternehmen bei der Steuerung von KI-Risiken, der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und der Wahrung von Transparenz über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg unterstützen – von der Datenaufnahme bis zur Modellauslieferung und -überwachung.

Warum das wichtig ist: Mit einer KI-Einführungsrate von 78 % im Jahr 2024 und 59 neuen KI-bezogenen Bundesvorschriften im selben Jahr steigt der Druck auf Unternehmen, robuste Governance-Frameworks zu implementieren. Der Markt für KI-Governance wird bis 2035 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 35–41 % prognostiziert, was widerspiegelt, dass 69 % der Unternehmen ihre Ausgaben für Governance erhöhen. Ohne geeignete Governance-Tools riskieren Unternehmen Bußgelder, Reputationsschäden durch voreingenommene KI-Ergebnisse, operative Ineffizienzen und Wettbewerbsnachteile bei der Einführung konformer KI-Lösungen im großen Maßstab.

wichtige Erkenntnisse

1. KI-Governance ist von einer Option zur geschäftskritischen Notwendigkeit geworden. Der rasante Anstieg der KI-Einführung – von 55 % auf 78 % innerhalb eines Jahres – zusammen mit der Einführung von 59 KI-bezogenen Bundesvorschriften im Jahr 2024 macht Governance-Frameworks unverzichtbar, um Transparenz, Verantwortlichkeit und Compliance-Risiken über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg zu steuern.
2. Effektive KI-Governance basiert auf fünf Kernsäulen, die zusammenwirken müssen. Unternehmen benötigen integrierte Funktionen wie Datenkatalogisierung und -klassifizierung, Herkunftsnachweis und Nachverfolgbarkeit, Modell-Erklärbarkeit und Bias-Management, Richtliniendurchsetzung mit Zugriffskontrollen sowie kontinuierliches Monitoring mit Drift-Erkennung, um eine umfassende Governance-Abdeckung zu erreichen.
3. Das richtige Governance-Tool hängt von den spezifischen MLOps- und LLMOps-Integrationsanforderungen ab. Bei der Auswahl von Plattformen sollten Sie automatisierte Datenklassifizierung, Ende-zu-Ende-Herkunftsnachweis, Dashboards zur Bias-Erkennung, Policy-as-Code-Durchsetzung, native CI/CD-Integration und rollenbasierte Zugriffskontrolle priorisieren – so stellen Sie sicher, dass die Lösung nahtlos in bestehende Machine-Learning- und Large-Language-Model-Workflows passt.
4. Erfolgreiche Governance-Implementierung erfordert die direkte Einbettung von Kontrollen in KI-Pipelines – nicht das nachträgliche Anbauen. Unternehmen müssen Governance über den gesamten Daten- und Modellentwicklungszyklus hinweg integrieren – von verschlüsselter Datenaufnahme und automatisierter Klassifizierung über Herkunftsnachweis, kontinuierliches Monitoring und Richtliniendurchsetzung bei der Modellauslieferung – um die häufige Falle isolierter Governance-Ansätze zu vermeiden.
5. Klare, rollenbasierte Verantwortlichkeiten sind entscheidend für den Governance-Erfolg. Definieren und koordinieren Sie Verantwortlichkeiten über Datenverantwortliche (Verwaltung von Klassifizierungsschemata und Zugriffspolicen), Modellverantwortliche (Implementierung von Governance-Kontrollen), Compliance-Beauftragte (Richtlinienentwicklung und Audits) und Security Engineers (technische Infrastruktur) hinweg – so stellen Sie Verantwortlichkeit und reibungslose Zusammenarbeit aller Stakeholder sicher.

Warum KI-Daten-Governance für moderne Unternehmen unverzichtbar ist

KI-Governance sorgt für Transparenz, Verantwortlichkeit und Compliance über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg – von der Datenaufnahme bis zur Modellüberwachung. Die KI-Einführung stieg von 55 % im Jahr 2023 auf 78 % im Jahr 2024, begleitet von verstärkter regulatorischer Kontrolle mit 59 KI-bezogenen Bundesvorschriften im Jahr 2024.

Geschäftliche und regulatorische Treiber der KI-Governance

Geschäftliche Treiber:

• Risikominimierung durch proaktive Bias-Erkennung

• Stärkung des Markenvertrauens durch ethische KI-Praktiken

• Operative Effizienz durch automatisierte Compliance-Prüfungen

• Wettbewerbsvorteil durch schnellere Modellauslieferung

Regulatorische Treiber:

• DSGVO-Anforderungen an den Datenschutz

• U.S. AI Accountability Act

• Branchenspezifische Vorgaben im Gesundheits- und Finanzwesen

KI-Governance umfasst Richtlinien, Prozesse und Technologien zur Steuerung ethischer, rechtlicher und operativer KI-Risiken.

Marktgröße und Wachstumstrends (2024–2035)

Der globale Markt für KI-Governance zeigt ein starkes Wachstumspotenzial, mit folgenden Prognosen:

Dieses Wachstum spiegelt wider, dass 69 % der Unternehmen ihre Ausgaben für Daten-Governance-Lösungen erhöhen.

Kernsäulen der KI-Daten-Governance

• Datenkatalog & Klassifizierung: Systematische Inventarisierung und Kennzeichnung von Datenbeständen zur automatisierten Erkennung sensibler Informationen.

• Herkunftsnachweis & Nachverfolgbarkeit: Abbildung des Datenflusses von der Quelle bis zum Modellergebnis, unterstützt Audits und Impact-Analysen.

• Modell-Erklärbarkeit & Bias-Management: Tools für transparente Entscheidungslogik und Erkennung unfairer Ergebnisse.

• Richtliniendurchsetzung & Zugriffskontrollen: Automatisierte Regelanwendung zur Vermeidung von Richtlinienverstößen.

• Kontinuierliches Monitoring & Drift-Erkennung: Echtzeit-Benachrichtigungen bei Leistungs- oder Compliance-Abweichungen.

So wählen Sie das richtige KI-Governance-Tool

Die Auswahl der optimalen KI-Governance-Plattform erfordert die Abstimmung der Funktionen mit den Unternehmensprioritäten unter Berücksichtigung von Integrationskomplexität und Gesamtbetriebskosten.

Checkliste unverzichtbarer Funktionen

• Automatisierte Datenklassifizierung (unstrukturierter Text, Bilder, Multimedia)

• Ende-zu-Ende-Herkunftsnachweis über Datenpipelines hinweg

• Dashboards zur Bias-Erkennung mit konfigurierbaren Fairness-Metriken

• Policy-as-Code-Durchsetzung integriert mit MLOps und LLMOps

• Native Integration mit CI/CD-Systemen und Modellregistern

• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) mit granularen Berechtigungen und Audit-Logging

Integration mit MLOps- und LLMOps-Stacks bewerten

MLOps optimiert die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, während LLMOps die speziellen Herausforderungen großer Sprachmodelle adressiert. Wichtige Integrationspunkte sind:

• Jenkins und GitHub Actions für CI/CD-Automatisierung

• Cloud-Plattformen wie SageMaker und Vertex AI für das Modelltraining

• Databricks für kollaborative Data-Science-Workflows

Eine Vergleichsmatrix nativer Konnektoren und API-Supports hilft, die beste Architektur zu identifizieren.

Kosten, Lizenzierung und ROI

Die Gesamtbetriebskosten umfassen:

• Abonnementgebühren

• Implementierungsservices

• Anwenderschulungen

• Kontinuierliche Betreuung

Berücksichtigen Sie versteckte Kosten für individuelle Integrationen und Opportunitätskosten im Zusammenhang mit Compliance-Bereitschaft. Berechnen Sie den ROI anhand von Kennzahlen wie vermiedenen Bußgeldern und Produktivitätsgewinnen, wobei 69 % der Unternehmen ihre Ausgaben für Daten-Governance-Lösungen erhöhen.

Open Source vs. kommerziell: Vor- und Nachteile

Open-Source-Lösungen bieten Anpassungsfähigkeit und keine Lizenzkosten, erfordern aber internes Know-how und bieten keinen Herstellersupport. Kommerzielle Plattformen liefern Support und Compliance-Vorlagen, sind jedoch teurer und können zu Anbieterabhängigkeit führen.

Die Wahl hängt von Reifegrad, technischer Ausstattung und Risikobereitschaft des Unternehmens ab.

Die ultimative Liste der 10 KI-Daten-Governance-Tools 2025

Diese Auswahl repräsentiert die umfassendsten KI-Governance-Plattformen 2025, bewertet anhand der Funktions-Checkliste.

Holistic AI – Ende-zu-Ende-Governance-Plattform

Holistic AI bietet ein zentrales Dashboard für Datenkatalog-Management, Visualisierung der Herkunft und Modellrisiko-Bewertung und verbindet Governance-Workflows über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg. Die Plattform zeichnet sich durch einen ganzheitlichen Ansatz aus und bietet branchenführende Modellrisiko-Bewertung, die potenzielle Probleme erkennt, bevor sie produktive Systeme beeinträchtigen.

Anch.AI – Bias-Erkennung und Modellrisiko

Anch.AI ist auf fortschrittliche Bias-Erkennung mit einer umfassenden Metrikbibliothek spezialisiert, markiert Modelle automatisch zur Überprüfung und gibt Empfehlungen zur Behebung. Die proprietären Algorithmen erkennen subtile Fairness-Probleme über mehrere geschützte Merkmale hinweg und sind damit die erste Wahl für Unternehmen, die ethische KI priorisieren.

Credo AI – Erklärbarkeit und Compliance-Suite

Credo AI überzeugt durch Compliance-Mapping mit vorgefertigten Vorlagen und generiert verständliche Modellinterpretationen für Audit-Anforderungen. Die Plattform gilt als führend bei regulatorischer Compliance und bietet die umfassendste Bibliothek vorgefertigter Compliance-Vorlagen für neue KI-Vorgaben in verschiedenen Jurisdiktionen.

Fiddler AI – Echtzeit-Monitoring und Drift

Fiddler AI fokussiert sich auf Produktionsmodell-Monitoring mit Drift-Erkennung und lässt sich in bestehende Monitoring-Infrastrukturen integrieren. Die Plattform ist Marktführer beim Echtzeit-Monitoring der Modellperformance und erkennt Leistungsabfälle innerhalb von Minuten statt Tagen.

Monitaur – Modelldokumentation und Audit-Trails

Monitaur automatisiert die Erstellung von Model Cards und pflegt Audit-Trails für Compliance, wodurch der manuelle Aufwand um bis zu 70 % reduziert wird. Die automatisierte Dokumentation ist branchenweit führend und erstellt umfassende Model Cards, die regulatorische Anforderungen erfüllen und den Zeitaufwand für Data Scientists erheblich senken.

Velotix – KI-gesteuerte Klassifizierung sensibler Daten

Velotix nutzt KI für semantische Datenklassifizierung und wendet Governance-Regeln dynamisch für Zero-Touch-Compliance an. Die Plattform bietet die fortschrittlichste KI-basierte Datenklassifizierung, erkennt Kontext und Semantik und identifiziert sensible Daten mit über 99 % Genauigkeit – auch in unstrukturierten Formaten.

Microsoft Purview – Cloud-native Datenkatalog- & Governance

Microsoft Purview integriert sich mit Azure ML und skaliert mit Unternehmensdatenvolumen für nahtlose Governance. Die Plattform überzeugt in groß angelegten Enterprise-Umgebungen durch Skalierbarkeit und native Integration in das Microsoft-Ökosystem und ist damit die bevorzugte Wahl für Unternehmen mit starker Azure-Infrastruktur.

Informatica IDMC – Intelligente Datenmanagement-Cloud

Informatica IDMC kombiniert Datenqualitätsmanagement mit KI-Governance-Erweiterungen und eignet sich besonders für komplexe Datenlandschaften. Die Plattform punktet mit ausgereiften Datenmanagement-Funktionen und fortschrittlicher KI-Governance und ist ideal für Unternehmen mit heterogenen Datenumgebungen.

Collibra – Enterprise-Datenkatalog mit KI-Erweiterungen

Collibra erweitert den Datenkatalog um KI-Governance-Plugins für Skalierbarkeit und Integration mit führenden BI-Tools. Die Plattform bietet den umfassendsten Datenkatalog am Markt mit robustem Herkunftsnachweis und Business Glossary für maximale Transparenz über Datenbestände.

Kiteworks – Sichere Inhaltskommunikation und umfassende KI-Daten-Governance

Kiteworks stellt eine umfassende Plattform für sichere Inhaltskommunikation bereit, die durch fortschrittliche Datenschutzfunktionen und eine Enterprise-Sicherheitsarchitektur in die KI-Daten-Governance hineinreicht. Die Plattform bietet Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, granulare Zugriffskontrollen und umfassende Audit-Trails als Basis für den sicheren Umgang mit KI-Daten. Kiteworks ist die erste Wahl für Unternehmen mit höchsten Anforderungen an Sicherheit und Compliance – insbesondere in regulierten Branchen und im öffentlichen Sektor.

Die sicheren Vaults von Kiteworks ermöglichen verschlüsselte Datenaufnahme und -speicherung, während die Klassifizierungsengine automatisch sensible Informationen für die KI-Governance identifiziert. Unveränderliche Audit-Logs und detailliertes Aktivitäts-Tracking sorgen für die Transparenz und Verantwortlichkeit, die für regulatorische Compliance in KI-Initiativen erforderlich sind. Dank nativer Integrationsmöglichkeiten und API-First-Architektur lässt sich Kiteworks nahtlos in bestehende MLOps- und LLMOps-Workflows einbinden – bei maximalen Sicherheitsstandards.

Die Plattform ist für wichtige Compliance-Frameworks wie SOC 2 Typ II, ISO 27001 und FedRAMP zertifiziert und gewährleistet so die Einhaltung strengster Sicherheits- und Governance-Anforderungen. Kiteworks bietet zudem Compliance-Berichte, mit denen Unternehmen die Einhaltung von Vorgaben wie DSGVO, HIPAA und neuen KI-spezifischen Regularien nachweisen können. Vorgefertigte Compliance-Vorlagen und Policy-Frameworks beschleunigen die Implementierung und stellen sicher, dass Governance-Kontrollen regulatorisch abgestimmt sind.

Ataccama DQ & Governance – Datenqualität & KI-Risiko

Ataccama vereint Datenqualitätsmanagement mit KI-Risiko-Bewertung, erkennt Probleme, die die Modellperformance beeinträchtigen, und wahrt dabei die Governance. Die Plattform gilt als führend bei Governance auf Basis von Datenqualität und bietet fortschrittliche Datenprofilierung und Qualitätsbewertung, sodass KI-Modelle auf hochwertigen, zuverlässigen Daten basieren.

Governance in KI-Pipelines einbetten

Effektive KI-Governance erfordert die Integration in Daten- und Modellentwicklungs-Workflows statt separater Prozesse.

Datenaufnahme und Klassifizierung mit sicheren Vaults

Setzen Sie verschlüsselte Datenaufnahme über Kiteworks Secure Vaults um, gefolgt von automatisierter Klassifizierung zur Identifikation sensibler Daten und Anwendung von Governance-Policies.

Herkunftsnachweis vom Rohdatenbestand bis zum ausgerollten Modell

Protokollieren Sie Metadaten bei jedem Verarbeitungsschritt für effektiven Herkunftsnachweis. Tools, die Informationen im OpenLineage-Format exportieren, ermöglichen standardisierte Audit-Trails.

Kontinuierliches Monitoring, Drift-Erkennung und Alarmierung

Richten Sie Schwellenwert-basierte Alarme für Drift ein und integrieren Sie diese in Incident-Response-Playbooks für schnelle Reaktionen auf Governance-Verstöße.

Richtliniendurchsetzung bei der Modellauslieferung

Setzen Sie Policy-as-Code-Prüfungen für Compliance mit Datenresidenz, Fairness und Datenschutz vor der Verarbeitung von Inferenzanfragen um.

KI-Governance-Prozess und rollenbasierte Verantwortlichkeiten

Klare Governance-Prozesse und die Definition rollenbasierter Verantwortlichkeiten sind entscheidend für eine erfolgreiche KI-Governance. Unternehmen müssen strukturierte Frameworks schaffen, die Verantwortlichkeiten über verschiedene Stakeholder hinweg klar abgrenzen und gleichzeitig eine reibungslose Zusammenarbeit sicherstellen.

Datenverantwortliche sind die primären Verwalter von Datenbeständen und definieren umfassende Klassifizierungsschemata, die Daten nach Sensibilität, regulatorischen Anforderungen und geschäftlicher Relevanz kategorisieren. Sie legen Zugriffspolicen fest, die regeln, wer auf welche Datensätze und unter welchen Bedingungen zugreifen darf. Datenverantwortliche wahren zudem Datenqualitätsstandards und arbeiten eng mit Compliance-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass der Umgang mit Daten regulatorischen Vorgaben entspricht.

Ihre Rolle umfasst auch die Freigabe der Datennutzung für KI-Initiativen und das Monitoring des Datenlebenszyklus. Modellverantwortliche schlagen die Brücke zwischen technischer Umsetzung und Governance-Compliance. Sie implementieren Governance-Kontrollen über den gesamten Modellentwicklungszyklus hinweg – von der Datenaufnahme bis zur Modellauslieferung und -überwachung.

Modellverantwortliche sorgen für Bias-Erkennung, erfüllen Anforderungen an Erklärbarkeit und stellen kontinuierliches Monitoring sicher. Sie arbeiten mit Datenverantwortlichen beim Herkunftsnachweis zusammen und stimmen sich mit Compliance-Beauftragten zur Pflege von Audit-Trails und Dokumentation für regulatorische Berichte ab. Compliance-Beauftragte entwickeln unternehmensweite KI-Governance-Richtlinien, die mit regulatorischen Frameworks wie DSGVO, AI Act und branchenspezifischen Vorgaben übereinstimmen.

Sie führen regelmäßige Audits zur Bewertung der Governance durch, identifizieren Lücken und empfehlen Verbesserungen. Compliance-Beauftragte sind zudem die Hauptansprechpartner für Aufsichtsbehörden und externe Prüfer und stellen sicher, dass das Unternehmen die Einhaltung von Governance-Standards nachweisen kann. Sie pflegen Richtliniendokumentationen, überwachen Governance-Schulungsprogramme und koordinieren bereichsübergreifende Governance-Initiativen. Security Engineers betreiben die technische Infrastruktur zur Durchsetzung von Governance-Policies in KI-Pipelines, implementieren sichere Datenverarbeitung, konfigurieren Zugriffskontrollen und überwachen die Systemsicherheit.

Häufige Implementierungsfehler und Gegenmaßnahmen

Unternehmen stoßen bei der Einführung von KI-Governance-Frameworks häufig auf vorhersehbare Herausforderungen. Das Verständnis dieser Stolpersteine und geeignete Gegenmaßnahmen erhöhen die Erfolgsquote und verkürzen die Zeit bis zur Compliance erheblich.

Isolierte Governance-Ansätze gehören zu den häufigsten und gravierendsten Fehlern. Wenn verschiedene Abteilungen Governance-Kontrollen unabhängig voneinander implementieren, entstehen inkonsistente Richtlinien, Doppelarbeit und Lücken in der Abdeckung. Diese Fragmentierung verhindert einen einheitlichen Überblick über KI-Risiken und Compliance-Status.

Die Lösung liegt in der zentralen Richtliniendefinition innerhalb einer einheitlichen Governance-Engine, wobei bereichsspezifische Anpassungen innerhalb genehmigter Parameter möglich sind. Unternehmen sollten ein Center of Excellence für KI-Governance etablieren, das die Koordination zwischen den Geschäftsbereichen übernimmt und ein zentrales Richtlinien-Repository pflegt. Übermäßige Abhängigkeit von manuellen Audits führt zu Engpässen, die die KI-Entwicklung verlangsamen und das Fehlerrisiko erhöhen.

Manuelle Prozesse skalieren nicht mit der Geschwindigkeit moderner KI-Entwicklung und führen oft zu unvollständigen oder inkonsistenten Bewertungen. Unternehmen sollten automatisierte Compliance-Prüfungen direkt in die Entwicklungs-Workflows integrieren. Dazu gehören automatisierte Bias-Erkennung, Policy-Verstoß-Benachrichtigungen und kontinuierliche Monitoring-Systeme, die in Echtzeit Governance-Einblicke liefern. Manuelle Überprüfungen sollten komplexen Sonderfällen und Hochrisikoszenarien vorbehalten bleiben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Unzureichende Metadatenerfassung schwächt die Wirksamkeit von Governance-Tools, da sie umfassenden Herkunftsnachweis und Impact-Analysen verhindert. Bei unvollständiger oder inkonsistenter Metadatenerfassung verlieren Unternehmen die Transparenz über Datenflüsse und Modellabhängigkeiten, was die Bewertung von Änderungen oder das Erkennen von Compliance-Verstößen erschwert.

Eine umfassende Metadatenerfassung sollte in jeder Phase der KI-Pipeline erfolgen – von der Datenaufnahme bis zur Modellauslieferung. Dazu gehören technische Metadaten (Datenschemata, Transformationslogik), geschäftliche Metadaten (Definitionen, Nutzungspolicen) und operative Metadaten (Zugriffsprotokolle, Leistungskennzahlen). Unzureichende Einbindung der Stakeholder führt häufig zu Governance-Frameworks, die zwar technisch solide, aber praktisch nicht umsetzbar sind.

Werden Governance-Policies ohne Einbindung von Data Scientists, Engineers und Business-Anwendern entwickelt, entstehen unnötige Reibungen oder es werden reale Anforderungen nicht adressiert. Erfolgreiche Governance erfordert laufende Zusammenarbeit zwischen Technik, Business und Compliance. Regelmäßige Feedback-Runden, Pilotprogramme und iterative Policy-Optimierung stellen sicher, dass Governance-Frameworks Innovationen in der KI fördern statt behindern.

Zukünftige Trends in der KI-Daten-Governance

Das KI-Governance-Umfeld entwickelt sich rasant weiter. Neue Trends werden die Compliance-Strategien nachhaltig verändern.

KI-gesteuerte automatische Policy-Generierung

Maschinelles Lernen kann Daten-Nutzungsmuster und regulatorische Anforderungen analysieren und automatisch Governance-Policies vorschlagen – das reduziert manuellen Aufwand erheblich.

Governance für große Sprachmodelle (LLMOps)

LLMOps-Governance-Tools adressieren die besonderen Herausforderungen großer Sprachmodelle, indem sie Bias-Erkennung und Herkunftsnachweis auf Prompt Engineering und Fine-Tuning-Prozesse ausweiten.

Föderierte und hybride Cloud-Governance-Architekturen

Föderierte Governance ermöglicht verteilte Richtliniendurchsetzung über Cloud- und On-Premises-Infrastrukturen hinweg bei zentraler Steuerung.

Warum Kiteworks für KI-Daten-Governance unverzichtbar ist

Unternehmen stehen vor einem kritischen KI-Dilemma: KI-Systeme benötigen Unternehmensdaten für ihren Mehrwert, doch unkontrollierter Zugriff schafft katastrophale Sicherheits- und Compliance-Risiken – Datenschutzverstöße, DSGVO- und HIPAA-Verletzungen und keine Transparenz, wer worauf zugreift.

Kiteworks löst diesen Zielkonflikt. Das AI Data Gateway setzt eine zero-trust-Architektur zwischen KI-Systemen und sensiblen Daten ein, blockiert unbefugten Zugriff und ermöglicht dennoch Innovation. Jede Dateninteraktion wird automatisch mit Compliance-Kontrollen und Audit-Trails gesteuert. Alle Datenflüsse erfolgen mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Echtzeit-Tracking, welche Anwender und Systeme auf welche Datensätze zugegriffen haben.

Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die Kompromisse zwischen Sicherheit und Funktionalität erzwingen, beschleunigt Kiteworks die KI-Einführung. Die Plattform unterstützt Retrieval-Augmented Generation (RAG) für höhere Modellgenauigkeit bei maximaler Kontrolle. Entwicklerfreundliche APIs ermöglichen schnelle Implementierung ohne Infrastrukturwechsel.

Wer KI ohne Governance auf Kiteworks-Niveau betreibt, ist bereits exponiert. Machen Sie KI vom Risiko zum kontrollierten Asset – nutzen Sie das Potenzial, während Sie die Sicherheit und Compliance Ihres Unternehmens wahren.

Weitere Ressourcen

• Blogbeitrag
  Kiteworks: KI-Innovationen mit Datensicherheit stärken
• Pressemitteilung 
  Kiteworks ist Gründungsmitglied des NIST Artificial Intelligence Safety Institute Consortium
• Blogbeitrag 
  US Executive Order zu Künstlicher Intelligenz fordert sichere, vertrauenswürdige Entwicklung
• Blogbeitrag 
  Ein umfassender Ansatz für mehr Datensicherheit und Datenschutz in KI-Systemen
• Blogbeitrag 
  Vertrauen in Generative KI mit Zero Trust schaffen