Ein kontrollierter KI-Workflow verbindet mehrere Arbeitsschritte mit definierten Eingaben, Zuständen, Qualitätsprüfungen, Fehlerwegen und Freigaben. Automatisiert wird nur, was beobachtbar und beherrschbar ist.
Was der Begriff tatsächlich bedeutet
Jeder Schritt erhält Vertrag und Verantwortung: Was kommt hinein, was darf heraus, woran wird Erfolg erkannt und was geschieht bei Abweichung?
Warum das im Unternehmen relevant ist
Technische Orchestrierung ist nur ein Teil. Fachliche Zustände, Berechtigungen, Nachweise, Wiederanlauf und manuelle Bearbeitung bestimmen, ob der Ablauf im Betrieb tragfähig ist.
Kontrolliert vorgehen
Der CTPM-Praxisrahmen für kontrollierbare KI-Anwendungen führt in sieben Schritten von der Aufgabe zur belastbaren Nutzung: Aufgabe verstehen, Kontext und Daten klären, KI gezielt einsetzen, fachlich prüfen, Abweichungen behandeln, verantwortlich freigeben und den Transfer dokumentieren. Er ist ein transparenter Arbeitsrahmen, keine Zertifizierung.
- Aufgabe und Wirkung festlegen
- Daten, Kontext und Berechtigung klären
- Ergebnis gegen fachliche Kriterien prüfen
- Abweichung, Freigabe und Nachweis regeln
CTPM-Praxisbeispiel
CTPM-Praxisbeispiel: Eingehende Projektberichte werden klassifiziert, Kernaussagen extrahiert und auf Widersprüche geprüft. Bei fehlender Evidenz stoppt der Ablauf; ein Projektcontroller entscheidet über Korrektur oder Freigabe.
Qualitäts- und Testkriterien
Die folgenden Kriterien machen die Qualität für diesen Anwendungsfall beobachtbar:
- Jeder Schritt besitzt Eingabe-, Ausgabe- und Fehlervertrag.
- Zustand und Modellversion sind protokolliert.
- Manuelle Übernahme und Wiederanlauf sind getestet.
- End-to-End-Metriken messen Nutzen und Fehler.
Risiken und typische Fehlannahmen
Unkontrollierte Promptketten verstärken frühe Fehler. Agentische Systeme können Werkzeuge falsch verwenden oder Schleifen bilden. Deshalb gelten Rechte-Minimierung und harte Grenzen.
Beispiel für Ihr Transferergebnis
Transferergebnis: ein Prozessbild mit KI-Schritten, Kontrollpunkten, Fehlerwegen, Rollen, Protokollierung und Betriebsmetriken.
Quellen und Referenzen
- NIST: Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) (2023)
- NIST: Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (2024)
- OWASP GenAI Security Project: OWASP Top 10 for LLM Applications 2026 (2026)
- Google: Site Reliability Engineering: Monitoring Distributed Systems (2016)
