Vertrauen
Daten, Modelle und Betrieb
Wer Cognizable für einen Einsatz prüft, muss auch klären, wo Informationen gespeichert und verarbeitet werden, welche Modelle verwendet werden und wer für den Betrieb verantwortlich ist. Einige Grenzen sind bereits im Prototyp angelegt; andere müssen für den konkreten Einsatz vereinbart werden.
Unsere Haltung zu Datenhoheit und KI
Das Verständnis, das Menschen durch ihre Arbeit aufbauen, sollte unter der Kontrolle ihres Unternehmens bleiben. KI zu nutzen sollte nicht bedeuten, diese Kontrolle an einen bestimmten Anbieter oder ein Ökosystem abzugeben.
Wir entwickeln Cognizable mit dem Anspruch, wählen zu können, wo Daten verarbeitet und welche Modelle verwendet werden – und diese Entscheidungen später ändern zu können. Bewahrter Kontext sollte nützlich bleiben, auch wenn sich Modelle, Anbieter und Infrastruktur weiterentwickeln.
Diese Kontrolle ist auch für die Menschen wichtig, die etwas beitragen. Sie müssen verstehen, was festgehalten wird, wer darauf zugreifen kann und wie KI es nutzt. Die technische Kontrolle über das System allein schafft dieses Vertrauen nicht; klare Regeln und der Umgang damit im Unternehmen sind ebenso wichtig.
Anbieterfreiheit bedeutet nicht, dass jedes Modell austauschbar ist oder jeder Wechsel mühelos gelingt. Sie bedeutet, Abhängigkeiten offenzulegen und praktische Wechselmöglichkeiten zu erhalten.
Diese Grundsätze leiten die Produktentwicklung. Die folgenden Abschnitte unterscheiden zwischen aktuellen Fähigkeiten, einsatzabhängigen Bedingungen und noch offenen Aufgaben.
Prüfe, was als Kontext bestehen bleibt.
Im aktuellen Prototyp können Menschen einen vorgeschlagenen Beitrag prüfen und ausdrücklich als dauerhaften Projektkontext bestätigen. Eine ungeklärte Frage lässt sich festhalten, ohne daraus eine gemeinsam getragene Schlussfolgerung zu machen.
Relevanter Kontext kann vorläufig in eine Antwort einfließen. Diese Nutzung ist sichtbar und übernimmt den Inhalt nicht automatisch in den fortlaufenden Kontext des Gesprächs.
Zugriffsregeln für den Einsatz im Unternehmen müssen gesondert betrachtet werden. Der gezeigte Ablauf belegt noch keine Berechtigungen für mehrere Nutzer.
Zum BeispielablaufWähle, wo Modelle Informationen verarbeiten.
Cognizable nutzt konfigurierbare Modellendpunkte, statt bewahrten Kontext an einen KI-Anbieter zu binden. Ob ein Modell geeignet ist, hängt weiterhin von der Aufgabe und den durch die Anbindung unterstützten Fähigkeiten ab.
Für einen geplanten Einsatz muss die Modellwahl berücksichtigen, wo Anfragen verarbeitet werden, was der Anbieter speichert, ob Daten für Training genutzt werden dürfen und wer darauf zugreifen kann. Diese Bedingungen hängen vom gewählten Dienst und der Vereinbarung ab.
Mache die Verantwortung für den Betrieb klar.
Als Betriebsformen sind eine für einen Kunden betriebene Umgebung oder eine Installation in der kundeneigenen Infrastruktur vorgesehen. Verfügbarkeit und Eignung müssen für den geplanten Einsatz geklärt werden.
Dabei sollten Systemzugang, Sicherungen, Updates, Überwachung und der Umgang mit Vorfällen besprochen werden, ebenso wie die verwendeten Modellendpunkte. Die Anwendung auf eigener Infrastruktur zu betreiben bedeutet für sich allein nicht, dass Modellanfragen dort bleiben.
Cognizable beansprucht derzeit keine unabhängige Sicherheits- oder Compliance-Zertifizierung.
Bewahre Kontext auch beim Modellwechsel.
Bewahrter Projektkontext wird getrennt von den Modellen und abgeleiteten Suchindizes gespeichert, die damit arbeiten. So lassen sich ausführende Komponenten ändern, ohne den Chatverlauf eines Anbieters als einzige dauerhafte Aufzeichnung zu behandeln.
Ein portabler Export, der sinnvollen Kontext erhält, ist eine Anforderung an das Design. Das Exportformat wird noch entwickelt; Export- und Löschmöglichkeiten sollten vor einem Versuch im Unternehmen bestätigt werden.
Sprich mit uns über deine Anforderungen.
Erzähl uns, welche Datengrenzen und Betriebsbedingungen ein möglicher Einsatz erfüllen müsste.