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AI Operating Core · 2026

Wo KI stoppen und einen Menschen rufen muss

KI sollte dort stoppen, wo Risiko, Verantwortung oder unklare Daten entstehen.

Kurzantwort

Typische Stopppunkte sind hohe Beträge, Rabatte, personenbezogene Daten, rechtliche Risiken, unklare Dokumente und Sonderkunden. Diese Fälle gehören in eine menschliche Freigabe.

Worauf achten?

Betragsgrenzen

Betragsgrenzen wird als eigenes Prüfkriterium betrachtet: Nutzen, Daten, Aufwand, Kontrolle und Fehlerbehandlung müssen zusammen passen.

Datenschutz

Datenschutz wird als eigenes Prüfkriterium betrachtet: Nutzen, Daten, Aufwand, Kontrolle und Fehlerbehandlung müssen zusammen passen.

Recht

Recht wird als eigenes Prüfkriterium betrachtet: Nutzen, Daten, Aufwand, Kontrolle und Fehlerbehandlung müssen zusammen passen.

Sonderfälle

Sonderfälle wird als eigenes Prüfkriterium betrachtet: Nutzen, Daten, Aufwand, Kontrolle und Fehlerbehandlung müssen zusammen passen.

Protokoll

Protokoll wird als eigenes Prüfkriterium betrachtet: Nutzen, Daten, Aufwand, Kontrolle und Fehlerbehandlung müssen zusammen passen.

Typische Grenzen

  • Unsichtbare EntscheidungUnsichtbare Entscheidung sollte vor dem Start geklärt werden, damit der Test nicht nur technisch funktioniert, sondern im Alltag steuerbar bleibt.
  • Keine FreigabeKeine Freigabe sollte vor dem Start geklärt werden, damit der Test nicht nur technisch funktioniert, sondern im Alltag steuerbar bleibt.
  • Kein ProtokollKein Protokoll sollte vor dem Start geklärt werden, damit der Test nicht nur technisch funktioniert, sondern im Alltag steuerbar bleibt.

Nächster Schritt

Die Vertrauensseite erklärt menschliche Kontrolle im Detail.

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FAQ

Mit einem wiederkehrenden Prozess, bei dem Zeit, Geld oder Kontrolle sichtbar verloren gehen.

Nein. Für den ersten Schritt reicht ein klarer Prozess mit den wichtigsten Datenquellen.

Sie ordnet Informationen, bereitet Texte oder Entscheidungen vor und zeigt offene Punkte an.

Bei Ausnahmen, Risiken, Freigaben und allen Fällen, die vorher als kritisch definiert wurden.