Steuern Sie KI-Anwendungen, KI-Agenten und Sprachmodelle über eine zentrale Ebene. Die AI Control Plane schafft Transparenz über Nutzung, Kosten und Qualität, etabliert einheitliche Governance und sorgt für die notwendige Kontrolle im produktiven KI-Betrieb.
Mit jeder neuen KI-Anwendung, jedem KI-Agenten und jedem zusätzlichen Modell steigt die Komplexität im Betrieb. Zugänge entstehen dezentral, Kosten lassen sich nur schwer Anwendungen oder Organisationseinheiten zuordnen und die Qualität produktiver KI-Systeme bleibt häufig nur punktuell messbar.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen an KI-Governance, Sicherheit und regulatorische Nachvollziehbarkeit. Einzelne Richtlinien oder isolierte Monitoring-Lösungen reichen dafür nicht aus.
Eine AI Control Plane schafft eine zentrale Steuerungs- und Kontrollschicht zwischen KI-Anwendungen, Agenten und Modellen. Sie verbindet LLM Gateway und Model Routing mit AI Observability, AI FinOps und Governance – und schafft damit die Grundlage für einen sicheren, transparenten und wirtschaftlichen KI-Betrieb.
Mit wachsender Nutzung generativer und agentischer KI steigen Modellaufrufe und Tokenverbrauch. Werden Zugänge, Modelle und Anwendungen dezentral betrieben, fehlt häufig die Transparenz darüber, welche Teams, Use Cases oder Agenten welche Kosten verursachen. Zentrales KI-Kostenmanagement schafft die Basis für Zuordnung, Budgetierung und gezielte Optimierung.
Latenzen und technische Fehler allein zeigen nicht, ob eine KI-Anwendung zuverlässig funktioniert. Auch Antwortqualität, Modellverhalten und agentische Abläufe müssen nachvollziehbar sein. AI Observability verbindet technische Traces mit Qualitätsmetriken und automatisierten Evaluierungen.
Richtlinien allein schaffen noch keine wirksame AI Governance. Verantwortlichkeiten, Freigaben, Risiken und technische Kontrollen müssen mit dem laufenden KI-Betrieb verbunden werden. Ein zentrales KI-Inventar schafft dafür Transparenz und unterstützt die regulatorische Nachweisfähigkeit..
Eine AI Control Plane verbindet technische Steuerung, Transparenz und Governance. conet führt die zentralen Bausteine zu einer integrierten Architektur zusammen und bindet sie in Ihre bestehende IT-, Cloud- und Plattformlandschaft ein.
Modelle und Zugriffe zentral steuern
Ein zentrales LLM Gateway bündelt den Zugriff auf unterschiedliche KI-Modelle und Provider. Model Routing, Authentifizierung, Nutzungslimits, Caching und Guardrails schaffen eine kontrollierte Zugriffsebene. So bleiben Anwendungen flexibel bei der Modellwahl und Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern werden reduziert.
Nutzung, Qualität und Kosten im Blick
AI Observability macht Modellaufrufe, Tokenverbrauch, Kosten, Latenzen und Qualität über Anwendungen und KI-Agenten hinweg sichtbar. Diese Transparenz bildet die Basis für AI FinOps: Nutzung und Kosten lassen sich zuordnen, analysieren und durch Modellwahl, Routing oder Caching gezielt optimieren.
Governance im KI-Betrieb verankern
Ein zentrales AI Inventory schafft Übersicht über KI-Anwendungen, Agenten, Modelle, Verantwortlichkeiten und Risiken. Darauf aufbauend lassen sich Rollen, Freigaben, Richtlinien und technische Kontrollen verbinden. So wird AI Governance im Betrieb wirksam und schafft nachvollziehbare Strukturen für Compliance und Audits.
Mit einer AI Control Plane schaffen Sie eine gemeinsame Steuerungsebene für Ihre KI-Landschaft. So werden Nutzung, Qualität, Kosten und Governance über Anwendungen, Agenten und Modelle hinweg transparent und steuerbar.
Nutzung und Kosten lassen sich Anwendungen, Agenten und Organisationseinheiten zuordnen. So werden Budgets planbarer und Optimierungspotenziale sichtbar.
Traces, Evals und Qualitätsmetriken schaffen Transparenz über das Verhalten produktiver KI-Anwendungen und helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen.
Rollen, Richtlinien und technische Kontrollen werden miteinander verbunden. So entstehen nachvollziehbare Strukturen für Compliance und Audits.
Neue Modelle, Anwendungen und Agenten lassen sich in eine bestehende Steuerungsarchitektur integrieren, statt Governance und Monitoring immer neu aufzubauen.
Viele Unternehmen nutzen bereits KI, verfügen jedoch nur über begrenzte Transparenz hinsichtlich Kosten, Risiken und Compliance. Mit dem AI Cost & Control Check schaffen wir die Grundlage für einen kontrollierten und wirtschaftlichen KI-Betrieb.
Ihre Ergebnisse auf einen Blick
Workshop | 2-4 Tage | Festpreis
Eine AI Control Plane verbindet Architektur, KI, Cloud, Security und Governance. conet bringt diese Kompetenzen zusammen und begleitet Sie von der Bestandsaufnahme über die technische Integration bis zum produktiven Betrieb.
Wir begleiten den gesamten Weg – vom AI Visibility Assessment über Zielarchitektur und Implementierung bis zum produktiven Betrieb und zur kontinuierlichen Optimierung.
Wir verbinden Kompetenzen aus AI, Cloud, Cyber Security, Daten und Enterprise Architecture. So entsteht eine durchgängige Lösung statt einzelner, voneinander isolierter Komponenten.
Wir integrieren unterschiedliche KI-Modelle, Provider, Cloud-Plattformen und Enterprise-Systeme in Ihre bestehende IT-Landschaft und vermeiden unnötige technologische Abhängigkeiten.
Sicherheit, Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Compliance werden bereits bei Architektur und Integration berücksichtigt und technisch in den laufenden KI-Betrieb eingebunden.
Eine AI Control Plane muss nicht auf der grünen Wiese entstehen. Wir binden bestehende Anwendungen, Plattformen, Monitoring-, ITSM- und Governance-Systeme in eine gemeinsame Steuerungsarchitektur ein.
Sie möchten wissen, wo Ihre KI-Landschaft heute steht und welche Handlungsfelder sich daraus ergeben? Sprechen Sie mit unseren Expertinnen und Experten über Ihre Anforderungen und den passenden Einstieg in Ihre AI Control Plane.
Vice President AI & Data, conet
Eine AI Control Plane ist eine zentrale Steuerungs- und Governance-Ebene für KI-Anwendungen, KI-Agenten und Modelle. Sie bündelt Funktionen wie Zugriffskontrolle, Model Routing, Observability, Kostensteuerung und Governance. So lassen sich unterschiedliche KI-Systeme transparent, kontrolliert und wirtschaftlich betreiben.
Ein LLM Gateway steuert vor allem den technischen Zugriff auf verschiedene KI-Modelle und Provider, etwa über Authentifizierung, Routing, Limits oder Caching. Eine AI Control Plane geht darüber hinaus und verbindet diese Funktionen mit AI Observability, AI FinOps, Governance und einem zentralen Überblick über die eingesetzte KI-Landschaft.
AI Observability macht sichtbar, wie sich KI-Anwendungen und KI-Agenten im laufenden Betrieb verhalten. Dazu werden beispielsweise Modellaufrufe, Traces, Tokenverbrauch, Latenzen, Kosten und Qualitätsmetriken erfasst und analysiert. So lassen sich Fehler, Qualitätsprobleme und Optimierungspotenziale gezielt erkennen.
AI FinOps schafft Transparenz über Nutzung und Kosten von KI-Modellen und -Anwendungen. Kosten lassen sich Anwendungen, Teams oder Organisationseinheiten zuordnen und durch Maßnahmen wie Model Routing, Caching oder eine geeignete Modellwahl gezielt optimieren.
Eine AI Control Plane verbindet organisatorische Governance mit technischen Kontrollmechanismen. Rollen, Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Freigabeprozesse können mit Informationen zu Anwendungen, Modellen und Nutzung zusammengeführt werden. So wird AI Governance im laufenden KI-Betrieb nachvollziehbar und steuerbar.
Nein. Eine AI Control Plane wird als übergreifende Steuerungsebene in die bestehende IT- und KI-Landschaft integriert. Vorhandene Anwendungen, Modelle, Cloud-Plattformen und Enterprise-Systeme können weiter genutzt und über zentrale Kontroll- und Governance-Mechanismen eingebunden werden.
Eine AI Control Plane kann dabei unterstützen, Transparenz über eingesetzte KI-Systeme, Modelle, Verantwortlichkeiten und technische Abläufe zu schaffen und Governance-Vorgaben systematisch in den Betrieb zu integrieren. Welche regulatorischen Anforderungen konkret gelten, hängt vom jeweiligen KI-System und dessen Einsatz ab.
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