Freigegebene KI-Modelle
Teams erhalten einen zentralen Zugang statt beliebiger privater Konten.
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NodeX gibt Mitarbeitenden einen zentralen Zugang zu freigegebenen KI-Modellen. Unternehmensregeln, Rechte, Datennutzung und Kosten werden dabei an einer Stelle zusammengeführt.
Zwei freigegebene Kundenstimmen dokumentieren den Einsatz in abgegrenzten Kundenkontexten. Das Produktvideo zeigt einen freigegebenen Beispielablauf zum Schutz sensibler Begriffe.
Vertrauliche Angaben schützen
Der gezeigte Ablauf maskiert eine Projektbezeichnung, übergibt nur das Referenztoken an das externe KI-Modell und stellt den ursprünglichen Kontext anschließend lokal wieder her.
NodeX ist kein Ablagesystem für Richtlinien. Die Plattform steuert, wer welches KI-Modell mit welchen Daten nutzen darf.
Teams erhalten einen zentralen Zugang statt beliebiger privater Konten.
Je nach Team, Aufgabe und Schutzbedarf gelten unterschiedliche Vorgaben.
NodeX steuert, welche Anfragen und Dateien an welchen Dienst gesendet werden dürfen.
IT, Management und Fachbereiche sehen dieselben Informationen.
Das Video zeigt einen konkreten Maskierungsablauf mit Beispieldaten. Welche Modelle, Regeln und Datenwege gelten, wird je Kundenumgebung festgelegt.
Eine sensible Projektbezeichnung wird in der Anfrage erkannt.
NodeX ersetzt den Begriff vor der Übergabe an das externe KI-Modell durch ein Referenztoken.
Nach der Antwort stellt NodeX den ursprünglichen Kontext aus dem lokalen Vault wieder her.
NodeX ist Opnys Plattform für kontrollierte KI-Nutzung. Sie bündelt freigegebene KI-Zugänge, Rechte, Datenregeln sowie den Überblick über Nutzung und Kosten an einer zentralen Stelle. Modelle, Datenwege und Betriebsform werden passend zur jeweiligen Kundenumgebung festgelegt.
Nein. TrustArch verbindet Managementsysteme, Anforderungen, Dokumente, Freigaben, Nachweise, Risiken und Maßnahmen. NodeX macht die tatsächliche Nutzung von KI technisch kontrollierbar.
Ob NodeX für vertrauliche Automotive-Daten geeignet ist, hängt von Schutzbedarf, Anbieter, Datenweg und technischer Umgebung ab. Das konkrete Setup muss deshalb vor dem Einsatz gesondert geprüft werden.
Sinnvoll ist ein kleiner Praxistest mit einer klaren Aufgabe, bekannten Daten, verantwortlichen Personen und messbaren Erfolgskriterien.
Startpunkt sind eine konkrete Aufgabe, bekannte Daten und klare Verantwortliche. Darauf werden Modelle, Regeln und Datenwege abgestimmt.