KI-Sicherheit und Schutz von IP in der Schweiz
SteP-met verbindet kontextbasierte KI mit einer datenschutzorientierten Architektur und kontrollierter Datenverarbeitung. Im Mittelpunkt stehen relevante und autorisierte Informationen, klare Berechtigungen sowie der verantwortungsvolle Umgang mit dem jeweiligen Kontext. Gleichzeitig werden vertrauliche Implementierungsdetails, Know-how und geistiges Eigentum geschützt.
Datenschutzorientierte Architektur für kontextbasierte KI
Der Ansatz von SteP-met beginnt bei einer klaren Frage: Welche Informationen werden für einen konkreten Anwendungsfall tatsächlich benötigt? Die KI soll nicht wahllos auf Daten zugreifen. Stattdessen werden relevante und berechtigte Informationen aus dem jeweiligen Lern-, Leistungs-, Support- oder Unternehmenskontext gezielt bereitgestellt.
Die Architektur ist deshalb auf kontrollierte Datenverarbeitung ausgerichtet. Die konkrete Umsetzung orientiert sich an den Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Anforderungen der jeweiligen Institution oder des Unternehmens. SteP-met verspricht dabei bewusst keine pauschale Erfüllung sämtlicher denkbarer Datenschutzrichtlinien. Anforderungen werden passend zum konkreten Projekt betrachtet und umgesetzt.
Pseudonymisierung und bewusster Umgang mit Identitätsdaten
Nicht jede KI-gestützte Analyse benötigt Klarnamen. Wo es der jeweilige Anwendungsfall ermöglicht, setzt SteP-met auf pseudonymisierte Verarbeitung beziehungsweise auf den Verzicht auf Klarnamen im KI-Kontext.
Dieses Prinzip ist besonders relevant, wenn Lern-, Trainings-, Leistungs- oder andere personenbezogene Kontextinformationen verarbeitet werden. Entscheidend ist, nur jene Informationen für die jeweilige Funktion bereitzustellen, die tatsächlich erforderlich und autorisiert sind.
Damit folgt die Datenverarbeitung dem grundlegenden SteP-met-Prinzip: Daten & Systeme → sichere Integration → relevanter Kontext → KI → konkrete Unterstützung.
Berechtigungsbezogene Daten statt losgelöster KI
Kontextbasierte KI unterscheidet sich bei SteP-met bewusst von einer allgemeinen generativen Anwendung. Analysen, Empfehlungen und Assistenzfunktionen basieren auf Informationen, die für den definierten Anwendungsfall relevant und autorisiert sind.
Welche Daten als Kontext bereitgestellt werden, hängt von der jeweiligen Lösung und den geltenden Berechtigungen ab. Das kann beispielsweise Lernfortschritt in einem Bildungskontext, eine definierte Leistungsinformation im Sport oder ein relevanter Wissensbestand im Unternehmenssupport sein.
Dieser Ansatz schafft eine klare Verbindung zwischen Datenquelle, Berechtigung und gewünschter Funktion. So bleibt nachvollziehbar, welcher Kontext für die KI-Unterstützung vorgesehen ist.
Know-how und geistiges Eigentum gezielt schützen
SteP-met trennt die öffentliche Übersicht bewusst von vertraulichen technischen Implementierungsdetails. Interessierte Institutionen und Unternehmen erhalten auf der Website einen verständlichen Einblick in das Grundprinzip, ohne dass geschütztes technisches Know-how offengelegt wird.
Sicherheits- und Governance-Anforderungen frühzeitig klären