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自我托管Ki本地高级解决方案:公司在公司与企业-KI策略的使用

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发布于:2025年5月30日 /更新,发表于:2025年5月30日 - 作者: Konrad Wolfenstein

自我托管Ki本地高级解决方案:公司在公司与企业-KI策略的使用

自我托管Ki本地高级解决方案:公司在公司与企业-KI策略的使用:XPERT.DIGITAL

为什么Schadten-Ki使德国公司处于危险之中

公司中的AI:私人查特使用与企业-KI策略

人工智能早已迁入德国公司 - 但经常不计划在私人使用员工(例如员工)的工具上进行。尽管许多员工认为他们的人工智能使用仍然没有引起人们的注意,但对公司的法律,安全和战略风险仍然存在。同时,专业企业AI解决方案提供了传达劳动力创新力量并确保最高安全和合规标准的机会。该报告分析了这两种方法,并为德国公司提供了完善的决策基础。

无形AI使用的幻想

影子孩子的分布和现实认为,私人销售在工作中仍未发现的假设被证明是危险的谬论。德国有46%的专业人员已经在日常工作中使用了基于AI的服务(例如Chatgpt)。这种所谓的“影子AI”通常源于对速度和舒适的渴望,因为引入新的IT解决方案的官方流程被认为太慢了。

公司可以通过各种监视机制来认识员工的私人AI使用。现代员工监控系统分析网络流量,应用程序使用甚至工作模式,以识别未经授权的软件使用。此外,数字轨迹是由基于云的AI服务创建的,可以发现用于安全审核或合规性测试。

对雇主的法律后果

员工通常将违反数据保护的行为归因于雇主尤其有问题。如果员工在Chatgpt中从客户或同事中输入个人数据,这可以证明该公司应承担的GDPR违规。由于违反GDPR的行为,意大利数据保护局已经对OpenAI罚款1500万欧元。如果德国公司不对不受控制的AI使用采取适当的预防措施,则必须期望类似的制裁。

新的法律框架和合规要求

《欧盟AI法案法》有欧盟AI法案的义务确保AI AI法案将确保其雇员的AI权限。这项培训义务适用于所有开发或使用AI Systems的雇主,无需公司规模。对培训课程的设计没有具体的要求,这意味着公司必须确保员工可以正确使用AI系统并评估其风险。

AI法规区分了开发自己的AI系统的提供商和使用外部开发系统的运营商。两组都必须采取适当的措施来促进AI能力。目前违反该法规的行为尚未完成,但是由于缺乏培训造成的损害,公司可能承担责任。

数据保护挑战

使用Chatgpt港口的数据保护风险很大。根据OpenAI的使用条款,Chatgpt可以使用获得的信息进一步开发其服务。这并不排除用户输入的个人数据可以出现在其他ChatGpt用户中。此外,数据传输发生到美国,这是在没有任何相应协议的情况下完成的。

在公司环境中使用私人chatt的风险

私人使用Chatt的数据保护和安全风险包含具有不同权重的多个风险维度。根据GDPR的数据保护违规是最高风险,随后是商业秘密的丧失以及缺乏对数据使用的控制丧失。运营和商业秘密的丧失代表了一个特别关键的风险。员工可以给予奖励,以获得更详细和实用的答案。由于Chatgpt可以使用此信息进一步开发其服务,因此不能保证对敏感数据的机密处理。

技术和运营风险

除了数据保护问题外,还会出现技术安全风险。攻击者可以通过网络钓鱼攻击或凭证填充并访问外国数据来渗透员工帐户。 DarkNet定期提供聊天机器人帐户,这增加了未经授权访问的风险。

AI生成的内容的质量取决于对所需内容的详细描述。当前,AI生成的文本通常包含不正确或完全不正确的信息,这就是为什么对结果进行深入检查和修订至关重要的原因。 Chatgpt甚至可以传播有关真实人的完全发明的信息,这可能导致声誉损失和法律后果。

公司拥有的AI解决方案的优势

企业KI作为战略替代专业企业Solutions,提供了与私人Chatt使用的基本优势。符合GDPR的数据处理,安全的本地解决方案和完整的数据控制代表了最高的优势。此外,企业解决方案可以适应特定的公司流程,并确保全面的法律确定性和合规性。

现代企业KI系统可以无缝集成到现有的ERP,CRM和其他公司应用中,而无需进行大规模调整。这可以快速实施和即时效率提高。通过在德国托管,提供商确保符合GDPR,并确保公司完全控制其信息。

 

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从沙顿 - 凯到企业-KI:可持续成功的策略

自主的AI作为高级解决方案

自托管的AI解决方案提供了最高水平的数据保护和控制。通过操作AI本地,所有数据都保留在自己的网络中。这样可以防止数据流出并满足最严格的合规性要求。本地解决方案具有很大的价值,尤其是对于严格监管的行业,例如医疗保健,金融部门和公共服务。

可以对公司的特定知识和流程进行裁缝“公司GPT”。由于AI可以完美涵盖内部文档,过程和专业知识,因此创造了巨大的效率。缩放和个人调整的灵活性显然超过了基于云的解决方案。

各种AI解决方案的成本效益分析

与AI解决方案的成本相比,成本结构取决于所选方法和公司规模的不同。免费CHATGPT不会导致直接成本,但仅提供最小的数据保护和灵活性。 Chatgpt Plus每月每月每月的费用为18欧元,而ChatGpt团队为22-27欧元,并且已经改善了数据保护功能。 Chatgt Enterprise要求最低接受150个用户的接受,每月每月用户超过54欧元。对于一家拥有150名员工的公司,每年费用超过97,000欧元。 Azure Openai服务提供具有更好控制和集成的可变价格模型。本地企业-KI解决方案需要高初始投资为50,000-200,000欧元,但提供了最大的数据保护和灵活性。

投资回报率考虑

生成AI的早期采用者的平均ROI为41%。超过90%的调查公司表明,其Genai投资是有利可图的。关键在于强大而统一的数据策略,因为有87%的早期采用者表示需要涵盖所有AI应用程序的数据策略和工具。

全AI电位的开发取决于可以轻松构建的现代数据平台,可靠地设计和通过团队,工具和云网络无缝网络。始终使用AI的公司优于那些犹豫的公司。 AI代理商的市场将在2025年增长到76亿美元。

公司的战略建议

制定AI治理策略成功的AI实施不仅需要技术创新。强大的安全性和数据保护概念为安全使用新技术创造了必要的基础。冲突是明确定义的业务和用例,这些案例使生成AI有形的经济潜力。 AI政府的核心构成了定义责任和特定角色的建筑组织。 AI治理委员会应密切关注AI周围的道德方面。首席AI官(CAIO)的立场对于指导战略取向和AI计划的实施变得越来越重要。

员工培训和变更管理

自2025年2月以来一直有效的培训义务需要对AI能力发展的系统措施。培训内容应包括对AI的基本了解,对机会和风险的了解,对AI产出的批判性评估技能以及对道德影响的认识。

公司的第一个准则将在2025年8月之前发布。雇主目前必须独立执行要求。建议记录培训措施,尽管欧盟法规尚未提供强制性文件。

技术实施策略

选择AI方法时,用户应承担其特定的业务需求。生成AI目前是感兴趣的重点,但并未为所有应用程序提供附加的价值。专业的AI方法通常更适合诸如供应链优化之类的任务。

趋势是朝向多机构系统,其中几个AI代理合作合作。特工编排扮演了AI代理网络的“参谋长”的角色。 99%的开发人员为该部门的AI代理工作。

中小企业和AI:适应合规性和未来潜力

通过新的AI法规,市场发展和规范中型公司面临重大挑战。从2026年开始,欧盟法规逐渐生效,提供了过渡阶段进行调整。中小型企业必须深入处理新的合规要求。

同时,机会是由统一的法律框架,资金计划和真正的实验室提供支持的机会。许多德国公司已将AI视为重要的成功因素,但报道了学习机会有限以及缺乏对潜在应用领域的知识。

技术开发

生成AI的未来是多模式的。多模式实现了超越文本并打开各种应用程序领域的生成方法。本地解决方案,开源模型和多模式构成了“ Ki 2.0”方法的三个中心支柱。

组织越来越多地依靠本地解决方案来确保GDPR符合性,保护敏感数据并保持对数据存储和处理的完全控制。这种发展对于严格监管和数据敏感的行业特别有价值。

为什么公司现在应该使用Enterprise-KI而不是影子AI

在工作中私下使用Chatt绝不是不可见的,并且对公司的法律,安全和战略风险很大。随着欧盟AI法案并收集了数据保护要求,德国公司必须积极行动。

Enterprise Ki解决方案提供了一种战略方法,该方法可以传达员工的创新力量,并确保最高的安全和合规标准。专业人工智能基础设施的投资通过可证明的ROI价值和长期竞争优势获得了回报。

公司应立即制定全面的AI政府战略,实施员工培训,并为控制AI使用创造技术基础。从不受管制的影子AI到战略企业AI的变化不仅是不正确的,而且是德国公司未来可行性的决定性因素。

 

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