Enterprise AI - sovereign local security compliant
3 Tage Intensivseminar mit portabler Enterprise-AI-Referenz-Architektur für Unternehmen, Behörden, IT-, Security- und Compliance-Verantwortliche
Souveränität als zentrales LernzielFür Europa ist "sovereign AI" kein reines Marketingthema, sondern eine Frage von Datenkontrolle, strategischer Autonomie, Resilienz und Rechtsdurchsetzung.
Künstliche Intelligenz ist in Unternehmen nicht mehr nur ein Experimentierfeld. Generative KI, Large Language Models, Retrieval Augmented Generation, KI-Agenten und Automatisierung verändern Wissensarbeit, Softwareentwicklung, Security Operations, Dokumentenverarbeitung, Recherche, Support und interne Prozesse.
Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen: Datenschutz, Vertraulichkeit, Nachvollziehbarkeit, Modell- und Datenkontrolle, regulatorische Anforderungen, AI Governance und wirtschaftlich belastbare Betriebsmodelle.
Dieses Seminar adressiert genau diese Schnittstelle zwischen Technik, Security, Souveränität und Compliance.
- Souveränität als Architekturziel
- Nicht nur "lokal installieren", sondern Kontrolle über Daten, Modelle, Infrastruktur, Rechtsraum, Lieferkette, Betrieb und Exit-Fähigkeit
- Compliance von Anfang an
- EU AI Act, AI Literacy, Governance, Use-Case-Bewertung, Dokumentation, Risiko- und Kontrollmodell werden technisch eingeordnet.
- Zero Trust für AI
- Jede Anfrage, jeder Dokumentenzugriff, jede RAG-Suche und jeder Tool-Aufruf wird als prüf- und begrenzungsbedürftige Zugriffsentscheidung behandelt.
- Praxis am dritten Tag
- Aufbau einer portablen modularen professionellen Installation mit LLM-Runtime, Frontend/API, RAG-Bausteinen, Sicherheitsgrundlagen und Qualitätsvalidierung.
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Termine
Buchung & Angebot
Virtual Classroom LIVE
17.08. – 19.08.2026
Virtual Classroom LIVE - Deutsch
21.09. – 23.09.2026
Virtual Classroom LIVE - Englisch
02.11. – 04.11.2026
Inhalte
- Tag 1: Grundlagen moderner KI und Large Language Models
- Begriffe: KI, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, Large Language Models, Multimodalität
- Funktionsweise von Sprachmodellen: Tokens, Kontextfenster, Inferenz, Temperatur, Sampling, Prompting, Halluzinationen
- Open-Source-Modelle, kommerzielle Modelle und lokale Modellbereitstellung: Stärken, Grenzen, Lizenz- und Betriebsfragen
- Modellklassen und Einsatzfelder: Chat, Coding, Analyse, Dokumentenverarbeitung, Recherche, Agenten und Automatisierung
- Prompt Engineering im Unternehmen: Rollen, Kontext, Aufgaben, Ausgabeformate, Validierung und Grenzen
- Einführung in RAG: Embeddings, Vektordatenbanken, Chunking, Retrieval, Re-Ranking, Quellenbindung und Antwortprüfung
- Grenzen von RAG: Datenqualität, Berechtigungen, Aktualität, Kontextlänge, falsch positive Treffer, Evaluierung
- Typische Use Cases: Wissensdatenbanken, interne Assistenzsysteme, Helpdesk, Security, Compliance, Dokumentengenerierung
- Risiken und Fehlannahmen: "KI versteht alles", "lokal ist automatisch sicher", "RAG verhindert Halluzinationen", "Cloud ist immer günstiger"
- Lernergebnis Tag 1: Verständnis statt Buzzwords
- Die Teilnehmer können nach Tag 1 erklären, was LLMs leisten, wo ihre Grenzen liegen, wie RAG-Systeme funktionieren und warum Enterprise AI eine Architekturfrage ist - nicht nur eine Frage des besten Modells.
- Tag 2: Enterprise-AI-Architektur und Kontrollmodell
- Cloud-KI, lokale KI und hybride Modelle: Datenflüsse, Kosten, Betriebsverantwortung, Risiken und Entscheidungslogik
- Referenzarchitektur: Frontend, API-Gateway, LLM-Runtime, RAG-Pipeline, Vektordatenbank, Tool-Hub, Monitoring, Logging
- LLM-Runtimes und Plattformoptionen: vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang, kommerzielle APIs - Einordnung statt Produktwerbung
- GPU-, CPU-, Speicher- und Netzwerkfaktoren für lokale KI-Systeme
- Souveräne Betriebsmodelle: On-Prem, EU-Cloud, Private Cloud, kontrolliert hybrid, abgeschottete Umgebungen
- AI Governance: Use-Case-Register, Rollen, Freigabeprozesse, Modellregister, Dokumentation, Validierung, Verantwortlichkeiten
- EU AI Act: AI Literacy, Risikoklassen, GPAI-Bezug, Transparenz, Governance und technische Nachweispunkte
- Security-Risiken: Prompt Injection, Data Leakage, unsichere Tools, Supply Chain, exzessive Berechtigungen, fehlende Protokollierung
- Zero Trust für Enterprise AI
- Zero Trust bedeutet im AI-Kontext: Es gibt keinen "vertrauenswürdigen internen Prompt", keinen automatisch vertrauenswürdigen Dokumentenzugriff und keinen unkontrollierten Tool-Aufruf. Jede Interaktion mit Daten, Modellen, RAG-Komponenten und Tools wird identitäts-, rollen-, kontext- und policybasiert geprüft.
- Tag 3: Aufbau der Referenz-Architektur
- Überblick über Zielarchitektur, Betriebsgrenzen, Skalierungspfade und Sicherheitsannahmen
- Installation und Grundkonfiguration der Referenz-Architektur
- Bereitstellung einer lokalen oder kontrolliert betriebenen LLM-Runtime
- Anbindung eines Chat-Frontends oder API-Gateways
- Einrichtung einer einfachen RAG-Pipeline mit Dokumentenimport, Chunking, Embeddings und Vektordatenbank
- Validierung von Retrieval, Quellenbindung, Antwortqualität und Fehlverhalten
- Grundkonfiguration von Zugriffskontrolle, Secrets, Logging und technischen Guardrails
- Validierung typischer Enterprise-Use-Cases: interne Wissensabfrage, Dokumentenzusammenfassung, kontrollierte Recherche
- Fehlersuche: Modellstart, Speicher, GPU/CPU, Netzwerk, Berechtigungen, Parsing, RAG-Qualität
- Abschlussreview: Architektur, Risiken, Verbesserungen und nächste Schritte für produktionsnahe Umgebungen
- Wichtiger Hinweis zur Referenz-Architektur
- Die Installation am dritten Tag ist eine portable, modulare professionelle Referenz-Architektur. Sie ist als belastbarer Ausgangspunkt für unterschiedliche Anforderungen konzipiert und kann je nach Zielbild skaliert, gehärtet, erweitert und in Betriebsprozesse überführt werden. Für hochverfügbare Produktivumgebungen sind zusätzlich sizing, HA-Design, Backup, PatchManagement, Schwachstellenmanagement, Datenschutzprüfung, Mandantentrennung, Monitoring, SLAs und Betriebsdokumentation auszuarbeiten.
Ziele
Der Kurs verbindet Grundlagenvermittlung, Architekturkompetenz und technische Umsetzung.
Er behandelt Enterprise AI nicht als isoliertes Tool, sondern als kontrollierbare Unternehmensplattform: Datenflüsse, Identitäten, Modelle, RAG-Pipelines, Tool-Aufrufe, Protokollierung, Governance und Betrieb werden gemeinsam
betrachtet.
Die Teilnehmer können die wesentlichen Konzepte moderner KI- und LLM-Systeme erklären und realistisch einordnen.
Er behandelt Enterprise AI nicht als isoliertes Tool, sondern als kontrollierbare Unternehmensplattform: Datenflüsse, Identitäten, Modelle, RAG-Pipelines, Tool-Aufrufe, Protokollierung, Governance und Betrieb werden gemeinsam
betrachtet.
Die Teilnehmer können die wesentlichen Konzepte moderner KI- und LLM-Systeme erklären und realistisch einordnen.
- Sie verstehen die Unterschiede zwischen Cloud-KI, lokaler KI und hybriden Enterprise-AI-Architekturen.
- Sie können Souveränität als konkrete Architekturentscheidung bewerten: Daten, Modelle, Betrieb, Rechtsraum, Portabilität, Lieferkette.
- Sie kennen RAG, Embeddings, Vektordatenbanken, Re-Ranking, Quellenbindung und Prompt Engineering aus Enterprise-Sicht.
- Sie können Sicherheits- und Compliance-Anforderungen in eine belastbare Zielarchitektur übertragen.
- Sie erkennen Risiken wie Halluzinationen, Prompt Injection, Datenabfluss, unsichere Tool-Nutzung und fehlende Nachvollziehbarkeit.
- Sie erhalten einen praktischen Einstieg in Installation, Konfiguration und Validierung einer portablen Enterprise-AI-Referenz-Architektur.
Zielgruppe
- IT und Architektur
- IT-Leiter, Enterprise-Architekten, Plattform-Teams, Systemadministratoren, DevOps-/MLOps-Teams.
- Security und Compliance
- CISOs, ISOs, Datenschutz-, Compliance-, Risk- und Audit-Verantwortliche.
- Fachbereiche und Entscheider
- Digitalisierungsverantwortliche, technische Projektleiter, Consultants, Verantwortliche für Wissensmanagement.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in IT, Netzwerken und Informationssicherheit sind hilfreich.
- Für Tag 3 sind Linux-, Container- oder Servergrundlagen von Vorteil.
- Keine Voraussetzung
- Tiefgehende Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Der Kurs ist kein Data-Science-Spezialtraining und keine juristische Beratung, sondern eine technische und organisatorische Enterprise-AI-Schulung.
Unterlagen
Die Teilnehmer erhalten Seminarunterlagen mit Architekturübersichten, Begriffserklärungen, Checklisten, Installationshinweisen und Beispielkonfigurationen. Zusätzlich können Vorlagen für AI-Governance, Use-Case-Bewertung, Risikoanalyse, Zero-Trust-Kontrol
Hinweise
- Der Kurs ist herstellerneutral aufgebaut und ordnet lokale Open-Source-Komponenten, kommerzielle APIs und hybride Betriebsmodelle sachlich ein.
- Der Schwerpunkt liegt auf sicherem, souveränem und regelkonformem Unternehmenseinsatz von KI.
- Die praktische Installation am dritten Tag bildet eine portable, modulare professionelle Referenz-Architektur ab, die für unterschiedliche Anforderungen skaliert und in ein Zielbetriebsmodell überführt werden kann.
- Die Inhalte können für Firmenseminare auf vorhandene Plattformen, Zielarchitekturen und Compliance-Anforderungen angepasst werden.
Quellenstand und fachliche Referenzen
- Strukturreferenz Seminarseite CBT Training & Consulting: Inhalte, Ziele, Zielgruppe, Voraussetzungen, Unterlagen, Hinweise, Kurszeiten, Leistungen.
- Europäische Kommission: Strengthening Europe’s Tech Sovereignty, Stand 03.06.2026.
- Europäische Kommission: AI Act - Application timeline, Governance, GPAI und AI-Literacy-Pflichten, abgerufen am 04.06.2026.
- NIST SP 800-207: Zero Trust Architecture - ressourcenorientierte Sicherheit, keine implizite Vertrauensannahme, Authentifizierung und Autorisierung vor Zugriffen.
Dozent
- Trainer: Udo Junk
- Turning Risk into Resilience | CISO & Board Advisor | AI & Zero Trust | Full-Portfolio Instructor
Kurszeiten
Täglich 9.00 bis 17.00 Uhr. Durchführung als
Präsenzseminar, Virtual Classroom LIVE oder
Firmenseminar möglich.
Preise
Kursgebühr
3.990,00 € exkl. MwSt.
4.748,10 € inkl. MwSt. Kursdauer 3 Tage
Ihr CBT Trainingsteam
Gabriela Bücherl
Geschäftsführung, Vertrieb
Kontakt/Fragen:
beratung@cbt-training.de
Telefon: +49 (0)89-4576918-16
Anfrage für ein Firmenseminar
- Individuelle Zusammenstellung der Themen
- Maßgeschneidert auf Ihre Ziele
- Inhouse oder als Virtual Classroom LIVE Training
Leistungen Präsenz
- Schulung im Trainingscenter
- Verpflegung
- Teilnahmebestätigung / Zertifikat
Leistungen bei VCL Training
- Technischer Support
- Online Zugang
- Teilnahmebestätigung / Zertifikat