Agent läuft.
Kontrolle fehlt.
Das ist ein Risiko.
TRIARDIS AI Governance sichert den kontrollierten Betrieb produktiver AI Agents durch Governance-Audit, klares Regelwerk, Monitoring, Eskalationslogik und EU AI Act-kompatible Dokumentation.
Erkennen Sie sich?
AI Governance setzt an, wenn AI Agents produktiv laufen — aber Kontrolle, Verantwortlichkeit und dokumentierte Regeln fehlen oder lückenhaft sind.
Ein laufender Agent ohne Governance ist kein technisches Problem. Es ist ein organisatorisches Risiko. Verantwortung, Regeln und Kontrolle entstehen nicht durch Betrieb allein — sie müssen aktiv etabliert werden.
Von der Bestandsaufnahme zum kontrollierten Betrieb.
Drei Formate — je nach Ausgangslage sequenziell oder selektiv eingesetzt.
Governance-Audit
Status aller laufenden Agents erfassen. Governance-Lücken identifizieren. Risiken priorisieren. Roadmap erstellen.
Governance-Setup
Vollständigen Governance-Rahmen für alle priorisierten Agents implementieren — Regeln, Monitoring, Eskalation, Dokumentation.
Governance-Review
Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung des Governance-Rahmens bei Änderungen an Agents, Datenquellen oder regulatorischen Anforderungen.
Sechs Dimensionen. Jede mit konkretem Vorher und Nachher.
AI Governance adressiert alle sechs Dimensionen, die für kontrollierten Agent-Betrieb notwendig sind — nicht als Checkliste, sondern als implementiertes Framework.
Verantwortlichkeit
Regelwerk
Monitoring
Eskalationslogik
Qualitätskontrolle
Review-Zyklus
Governance ist keine Option — sie ist eine regulatorische Pflicht.
Der EU AI Act gilt ab 2024 stufenweise. Für Organisationen mit produktiven AI Agents gelten Dokumentations-, Transparenz- und Aufsichtspflichten. TRIARDIS AI Governance adressiert die operativen Kernpflichten direkt.
Kontrolle ist kein Zustand — sie ist ein System.
AI Governance endet nicht mit einem Dokument. Es endet mit einem implementierten, gelebten Governance-System das kontinuierlich aktuell bleibt.
Kontrollierter Betrieb
- Namentliche Verantwortlichkeit je Agent
- Schriftlich fixiertes Regelwerk
- Strukturiertes Monitoring mit KPIs
- Klare Eskalationspfade
- Definierter Review-Zyklus
Auditfähige Dokumentation
- Agent-Steckbrief pro produktivem Agent
- Versioniertes Regelwerk mit Änderungsprotokoll
- EU AI Act-kompatible Grundlagen
- Jederzeit vorlegbar — für interne Audits und externe Prüfer
- DSGVO-kompatible Datenschutzdokumentation
Reduzierte Risiken
- Compliance-Lücken identifiziert und geschlossen
- Haftungsrisiken durch klare Verantwortlichkeiten reduziert
- Qualitätsrisiken durch strukturierte Kontrolle minimiert
- Regulatorische Überraschungen durch Monitoring vermieden
- Skalierungsfähig — neue Agents onboarden ohne Governance-Schulden
Was Governance-Audits aufdecken — und wie es danach aussieht.
Drei typische Ausgangssituationen aus dem Governance-Audit. Alle Fälle anonym — Branche und Kontext sind ausreichend.
IT Helpdesk Agent
Kein benannter Owner. Agent hat Zugriff auf veraltete Datenquellen aus 2022. Eskalationslogik fehlt — 23% aller Anfragen enden in Fallback ohne Weiterleitung. Kein Monitoring-Dashboard.
IT-Leiter als benannter Owner. Datenquellen aktualisiert und versioniert. Klare Eskalation: Fallback → automatische Übergabe mit Kontext an L2-Support. Wöchentliches Reporting aktiviert.
Fallback-Rate nach Governance-Setup. Audit deckte kritische Datenlücke auf, die Qualität messbar beeinträchtigte.
HR Wissens-Agent
Betriebsvereinbarung nicht in Wissensquelle. Agent gibt veraltete Urlaubsregelungen aus. Compliance-Abteilung weiß nichts von Agent-Existenz. Keine DSGVO-Dokumentation.
Alle HR-Policies versioniert und in Review-Zyklus eingebunden. Compliance und Datenschutzbeauftragte informiert und in Freigabeprozess eingebunden. DSGVO-Dokumentation erstellt.
Datenschutzvorfälle nach Governance-Setup. Audit verhinderte potenzielles Compliance-Problem bevor es eskalierte.
Sales Enablement Agent
Agent hat Zugriff auf interne Preislisten — nicht alle Vertriebsmitarbeitende sollten alle Preise sehen. Kein Nutzerkreis definiert. Keine Regel für wettbewerbssensitive Anfragen.
Rollenbasierter Zugriff implementiert. Wettbewerbssensitive Themen explizit aus Agent-Scope ausgeschlossen. Erlaubte Datenbereiche je Nutzerrolle schriftlich definiert.
Kritische Datenschutz-Lücken durch Governance-Audit geschlossen. Keine davon wäre durch technisches Monitoring aufgefallen.
Was Sie mitbringen — und was nicht nötig ist.
Was TRIARDIS braucht
- Mindestens ein produktiv laufender AI Agent
- Zugang zu den Agent-Konfigurationen und Datenquellen
- Ansprechpartner aus Fachbereich, IT und idealerweise Compliance
- Bereitschaft, bestehende Regelungslücken offen zu diskutieren
- Mandat, Governance-Entscheidungen zu treffen und zu dokumentieren
Was nicht nötig ist
- Kein bereits vorhandener Governance-Rahmen — wir beginnen beim Audit
- Keine Compliance-Expertise im Team — wir führen durch die Dimensionen
- Keine spezifische Plattform — wir arbeiten mit jedem laufenden Agent
- Kein fertiges DSGVO- oder EU AI Act-Konzept
- Keine Change-Management-Kapazität — Governance-Setup ist schlanker Prozess
AI Governance braucht laufende Agents und Entscheidungsmandat.
Ohne produktiv eingesetzte Agents ist AI Governance zu früh. Ohne Entscheidungsmandat kann kein Governance-Rahmen implementiert werden.
„Der Regulierer fragt. Meine Agents laufen seit Monaten. Aber ich kann nicht zeigen, wer verantwortlich ist und wie Entscheidungen zustande kommen."
„Ich muss wissen, welche Daten die Agents verarbeiten, wie lange und mit welchem Zweck. Dafür brauche ich Dokumentation — keine technischen Berichte."
„Drei Agents laufen produktiv. Das Monitoring ist improvisiert und der Review-Zyklus ist unklar. Das ist ein Betriebsrisiko, das ich nicht länger tragen will."
„Wir haben Agents deployed. Jetzt fragt die Rechtsabteilung nach Verantwortlichkeiten für die EU AI Act-Prüfung. Ich kann die Frage nicht beantworten."
Geeignet für
- Organisationen mit laufenden produktiven AI Agents
- Regulierte oder compliance-sensible Einsatzbereiche
- Teams mit Governance-, Audit- oder Dokumentationsanforderungen
- Organisationen mit EU AI Act-Prüfungen im Blick
Nicht geeignet für
- Organisationen ohne produktiv laufende AI Agents
- Reine Governance-Beratung ohne operativen Agent-Betrieb
- Teams ohne Mandat, Governance-Entscheidungen zu treffen
- Organisationen, die noch im PoC-Stadium sind
Was Sie wissen wollen, bevor Sie anfragen.
Operate sichert den technischen Betrieb eines Agents — Wissensbasis-Pflege, kleine Erweiterungen, Monitoring-Reports. AI Governance setzt eine Ebene höher an: Wer ist verantwortlich? Welche Regeln gelten? Wie wird Qualität geprüft? Wie wird eskaliert? Beides schließt sich nicht aus und wird häufig kombiniert eingesetzt.
Ja. AI Governance ist plattform- und implementierungsunabhängig. Der Governance-Rahmen gilt für jeden produktiven Agent — egal ob mit Copilot Studio, ChatGPT Enterprise, Claude for Work oder einem selbst entwickelten System. Die sechs Dimensionen (Verantwortlichkeit, Regelwerk, Monitoring, Eskalation, Qualitätskontrolle, Review-Zyklus) gelten universell.
Der Governance-Audit erfasst in 1–2 Wochen den Status aller laufenden Agents nach den sechs Governance-Dimensionen: Welche Agents laufen? Welche Regeln existieren bereits? Wo liegen Lücken? Welche Risiken sind prioritär? Das Ergebnis ist eine priorisierte Gap-Analyse und eine Governance-Roadmap — auch wenn danach kein Setup folgt, ist der Audit ein eigenständig wertvolles Ergebnis.
Der Governance-Rahmen adressiert die operativen Kernpflichten des EU AI Acts: Zweckdokumentation, Risikoklassifikation, menschliche Aufsicht, Transparenzanforderungen und Daten-Governance. Er ersetzt keine Rechtsberatung, liefert aber die dokumentarischen und operativen Grundlagen für Compliance-Nachweise. Die rechtliche Einordnung liegt beim Datenschutzbeauftragten oder externen Rechtsberater.
Über die quartalsweisen Governance-Reviews. Jede strukturelle Änderung am Agent — neue Datenquellen, erweiterte Aktionen, neue Nutzergruppen — löst eine Governance-Prüfung aus. Das Änderungsprotokoll ist Teil der Dokumentation und hält fest: was wurde wann geändert, wer hat es freigegeben und warum. So bleibt der Rahmen dauerhaft aktuell und auditfähig.
AI Intervention standardisiert Arbeitslogik für Teams, die KI uneinheitlich nutzen — das Ergebnis sind dokumentierte Standards und Entscheidungsregeln. AI Governance sichert den kontrollierten Betrieb von Agents, die bereits produktiv laufen. Beide können kombiniert werden: AI Intervention schafft die Standards, AI Governance sichert deren Einhaltung im Agent-Betrieb.
Ja. Interne Agents unterliegen denselben Governance-Anforderungen wie externe: Datenschutz, Verantwortlichkeiten, Qualitätssicherung und Eskalationslogik sind unabhängig vom Nutzerkreis notwendig. Regulatorische Anforderungen (EU AI Act, DSGVO) gelten auch für rein interne Systeme. Zudem: Governance-Lücken zeigen sich bei internen Agents oft erst dann, wenn ein Audit, eine Compliance-Frage oder ein Qualitätsproblem aufkommt.
Ist AI Governance der richtige nächste Schritt?
Drei Fragen zeigen, ob TRIARDIS AI Governance sinnvoll ansetzt.
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