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Sichere KI für Compliance und Homologation

Souveräne KI für regulatorische Analyse auf Basis lokaler Micro-LLMs
27. Februar 2026 durch
Sichere KI für Compliance und Homologation
Isabel Metz

Generative KI verändert derzeit grundlegend juristische und regulatorische Arbeitsprozesse. In stark regulierten Branchen bleiben die leistungsfähigsten Modelle jedoch vielfach ungenutzt. Automobilhersteller, Zulieferer und juristische Fachbereiche unterliegen strengen Anforderungen an Datenschutz, Schutz geistigen Eigentums und Compliance. Für sie ist es keine Option, sensible Anfragen oder regulatorische Inhalte an öffentliche KI-Plattformen zu übertragen.

Diese strukturelle Hürde, nämlich die Notwendigkeit vollständiger Kontrolle über Daten, Infrastruktur und Ergebnisse, hat die Einführung generativer KI in rechtlichen und homologationsrelevanten Umfeldern bislang erheblich eingeschränkt. Heute veröffentlichen wir unser Whitepaper zu einem alternativen Ansatz: The Air-Gapped Legal Mind.


Warum Cloud-basierte KI für regulierte Anwendungen nicht ausreicht

Große Sprachmodelle sind probabilistische Systeme. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind sie nicht deterministisch und können sogenannte Halluzinationen erzeugen, also fachlich falsche, aber sprachlich plausible Aussagen oder Zitate. In regulierten Bereichen wie der Fahrzeughomologation kann bereits eine fehlerhafte Interpretation regulatorischer Anforderungen erhebliche finanzielle und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Gleichzeitig birgt die Übermittlung proprietärer Entwicklungsdaten oder interner Compliance-Kontexte an externe KI-Anbieter Risiken hinsichtlich Vertraulichkeit und Datensouveränität, die viele Organisationen nicht akzeptieren können.

Die zentrale Frage lautet daher nicht, ob KI sinnvoll ist, sondern wie sie in regulierten Umfeldern sicher, nachvollziehbar und unter voller Kontrolle eingesetzt werden kann.


Eine souveräne Architektur für rechtliche und regulatorische Auswertung

The Air-Gapped Legal Mind folgt einem klaren architektonischen Prinzip: Reasoning und Wissensbasis werden getrennt und innerhalb kontrollierter lokaler Infrastruktur betrieben.

Anstelle hyperskalierender Cloud-Modelle kombiniert das System

  • lokale Micro-LLMs im Bereich von sieben bis acht Milliarden Parametern für strukturiertes Reasoning

  • Retrieval-Augmented Generation zur Verankerung der Antworten in autoritativen Quellen

  • eine Infrastruktur, die physisch von externen Netzwerken isoliert ist

Dieses Design stellt sicher, dass sensible regulatorische Korpora vollständig unter Kontrolle der jeweiligen Organisation bleiben und gleichzeitig hohe Präzision sowie Nachvollziehbarkeit gewährleistet werden.


Validierung im großen Maßstab: EU- und UNECE-Regelwerke

Zur praktischen Überprüfung der Architektur wurden indexiert

  • über 257.000 Rechtsakte der Europäischen Union aus EUR-Lex

  • über 1.000 UNECE-Fahrzeugregelungen einschließlich der Regelung Nr. 157 zu Automated Lane Keeping Systems, kurz ALKS

Die Implementierung adressierte zentrale Herausforderungen im RAG-Engineering, darunter den Verlust von Gesprächskontext, die Auflösung technischer Akronyme sowie Verzerrungen im semantischen Retrieval bei geografischen Bezugnahmen.

Die Ergebnisse zeigen, dass fachgerecht konzipierte lokale Systeme die Präzisionsanforderungen professioneller Rechts- und Homologationsprozesse erfüllen können, ohne auf öffentliche KI-APIs angewiesen zu sein.


Vom Prototyp zur unternehmensweiten Skalierung

Das Whitepaper analysiert außerdem die infrastrukturellen und wirtschaftlichen Implikationen souveräner KI.

Es behandelt

  • Prototyping auf lokalen Workstation-Systemen, etwa auf Apple-Silicon-Plattformen

  • Skalierung auf GPU-beschleunigter Infrastruktur im Unternehmenseinsatz

  • eine Fünf-Jahres-Gesamtkostenbetrachtung mit Vergleich zwischen CapEx- und OpEx-Modellen

Bei kontinuierlicher Nutzung kann lokal betriebene Infrastruktur sowohl Kostenplanbarkeit als auch vollständige Kontrolle über geistiges Eigentum gewährleisten.


Warum dieses Thema jetzt relevant ist

Regulierte Branchen stehen unter zunehmendem Druck, Compliance- und Analyseprozesse zu modernisieren, ohne Governance-Anforderungen zu gefährden. Souveräne KI-Architekturen bieten hier einen praktikablen Ansatz. Sie ermöglichen strukturierte Recherche, Auswertung und Zusammenfassung regulatorischer Inhalte ohne Kompromisse bei Datenschutz, Kontrolle oder fachlicher Verantwortung.

The Air-Gapped Legal Mind ist kein theoretisches Konzept, sondern eine praxiserprobte Architektur für reale regulatorische Umfelder.


Whitepaper herunterladen

Das vollständige technische Whitepaper steht ab sofort zum Download bereit.

Es enthält

  • architekturelle Designprinzipien

  • Engineering-Kontrollen für regulatorisch belastbare RAG-Systeme

  • Infrastruktur-Benchmarking

  • wirtschaftliche Modellierung mit Vergleich zwischen CapEx und OpEx

  • ein Governance- und Auditierbarkeitskonzept

📄Klicken Sie hier um das Whitepaper herunterzuladen.

Für Organisationen, die den Ansatz evaluieren möchten, stellen wir zusätzlich ein Referenzpaket zur lokalen Erprobung bereit: CORA: Air-Gapped Legal AI (Lite Edition).

Für Rückfragen kontaktieren Sie uns bitte unter: [email protected].

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