Fachvertiefung
Fachvertiefung - nur relevant, wenn dieses Thema gerade konkret bei Ihnen ansteht. Der einfache Einstieg bleibt der KI-Check.
Tirion Azure OpenAI Governance Decision Map
Azure OpenAI Governance Decision Map
Ein Entscheidungsmodell fuer Microsoft-first Teams, die Azure OpenAI sicher, nachvollziehbar und betriebsfaehig einsetzen wollen.
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Framework-Überblick
Azure OpenAI Governance ist keine einzelne Architekturentscheidung. Sie verbindet Use Case, Datenklassen, Region, Modellzugriff, Identitaeten, Netz, Logging, Evaluation, Content Safety, Kostenkontrolle und Betriebsowner.
Die Governance-Landkarte
Das Framework zwingt Azure-OpenAI-Entscheidungen aus der Tool-Debatte in eine kontrollierbare Architekturfolge: Zweck, Daten, Identitaeten, Modellzugriff, Guardrails, Evaluation und Betrieb.
Welche Datenklassen, Regionen und Systemgrenzen sind fuer den Use Case erlaubt?
Welche Identitaeten, Netzwerkpfade, Logs, Policies und Content-Safety-Regeln begrenzen Risiko?
Wer betreibt, ueberwacht, evaluiert und entscheidet ueber Skalierung oder Stopp?
Jede Dimension wird mit 0 bis 3 Punkten bewertet. Ein Azure-OpenAI-Setup ist erst bereit, wenn Architektur, Security, Evaluation und Betrieb zusammen entschieden sind.
Governance-ready fuer kontrollierte Umsetzung.
Pilot-ready mit offenen Betriebs- oder Evaluationsthemen.
Architekturentscheidung noch nicht tragfaehig.
Build stoppen und Governance-Grundlagen klaeren.
Readiness-Dimensionen0-3
Use Case Boundary
0-3Ist der Zweck eng genug und fachlich freigegeben?
Data Classes
0-3Sind vertrauliche, personenbezogene und regulierte Daten geklaert?
Region And Residency
0-3Ist die Region fuer Daten, Logging und Betrieb bewusst gewaehlt?
Identity
0-3Sind User-, Service- und App-Identitaeten getrennt?
Network
0-3Sind Zugriffspfade und private/public Grenzen entschieden?
Model Access
0-3Sind Modelle, Deployments und Freigaben dokumentiert?
Content Safety
0-3Sind Filter, Refusals und Eskalationen definiert?
Evaluation
0-3Gibt es Testsets, Negativtests und Abnahmekriterien?
Logging And Audit
0-3Sind Prompt-, Tool- und Kostenindikatoren beobachtbar?
Cost Control
0-3Sind Limits, Verantwortliche und Verbrauchsreviews gesetzt?
Harte Stop-Kriterien
- Unklare Datenklassen oder personenbezogene Daten ohne Zweckgrenze.
- Keine Verantwortlichen fuer Modellzugriff, Kosten oder Betrieb.
- Keine Evaluation vor produktiver Nutzung.
- Keine Logging- und Incident-Entscheidung.
- Architektur wird durch Tool-Auswahl statt durch Risiko und Use Case bestimmt.
Kurz-Checklist
- Use Case, Datenklassen und Nicht-Ziele dokumentiert.
- Region, Identitaeten und Netzwerkpfade entschieden.
- Modellzugriff und Deployment-Verantwortliche benannt.
- Evaluation, Content Safety und Refusals definiert.
- Logging, Kostenkontrolle und Incident-Prozess vorhanden.
- Start-/Stop-/Scale-Entscheidung schriftlich festgehalten.
Wofür dieses Framework genutzt wird
Verbindet Use Case, Daten und Guardrails vor Build oder Procurement.
Macht sichtbar, welche Punkte vor Skalierung noch nicht entschieden sind.
Ordnet Azure, M365, Security und Betriebsowner in eine gemeinsame Entscheidung.
Executive FAQ
Ist Azure OpenAI automatisch sicherer?
Nein. Azure liefert Bausteine. Governance entsteht erst durch Datenklassifizierung, Identitaeten, Logging, Evaluation und Betriebsowner.
Wann reicht ein Pilot?
Wenn Use Case, Datenklassen, Region, Identitaeten, Evaluation und Kostenkontrolle fuer einen engen Scope geklaert sind.
Was ist das wichtigste Stop-Kriterium?
Unklare Datenklassen plus fehlende Verantwortliche fuer Zugriff, Logging oder Betrieb.
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