Vier Pakete für belastbare AI-Governance
Vom schnellen Governance-Check bis zur dauerhaften Betriebsfähigkeit des Kontrollsystems - klar strukturiert und operativ ausgerichtet.
Copilot Governance Quick Scan
Der schnelle Reality Check: Shadow AI, Oversharing, DORA-Gaps und die größten M365-Risiken in einer priorisierten Sicht.
- Top-10 Findings mit 30/60/90-Backlog
- Quick AI-Inventar der relevanten Systeme
- Erste Priorisierung von Freigabehindernissen
- Management Summary für die interne Entscheidung
AI Control Baseline
Das priorisierte System of Record für KI-Nutzung, Verantwortlichkeiten, Risikoklassifikation und Freigabereife.
- Priorisiertes AI-Inventar mit Ownern
- Risikoklassifikation nach Einsatzkontext
- DORA-Anschluss an bestehende ICT-Risikostrukturen
- Saubere Grundlage für Governance und Freigabe
AI Governance Sprint
Controls, Evidence Pack, Operating Model und AI-Literacy-Logik - konfiguriert, nicht nur beschrieben.
- Purview-, Entra- und SharePoint-Controls umgesetzt
- Evidence-Struktur für Audit und Revision
- Stage-Gate und Review-Rhythmus für neue Use Cases
- AI-Literacy-Nachweise und Betriebsmodell
Continuous Compliance Retainer
Governance bleibt betriebsfähig: Re-Assessments, neue Use Cases, Audit-Support und laufende Reviews.
- Quartalsreviews und Evidence-Refresh
- Onboarding neuer KI-Use-Cases
- Audit-Begleitung und Priorisierung
- Kontrollsystem bleibt aktuell und nutzbar
Wenn Freigaben stocken,
hilft keine weitere Theorie.
Reemento adressiert die typischen Engpässe vor einem Copilot- oder GenAI-Rollout: fehlende Ownership, unklare Risikoklassifikation, Permissions-Risiken, fehlende Controls und zu wenig prüfbare Evidence.
- Oversharing und Berechtigungsrisiken werden priorisiert
- Use Cases, Owner und Datenlagen werden strukturiert erfasst
- Review-Zyklen und Freigabepfade werden praktikabel definiert
- Deliverables sind auf Security, Datenschutz und Audit anschlussfähig
Niedrige Einstiegshürde.
Hohe Entscheidungs-
sicherheit.
Der Quick Scan ist als leicht freigabefähiger Einstieg ausgelegt. Er reduziert Unsicherheit, zeigt die größten Lücken und schafft intern eine saubere Basis für die Entscheidung über Baseline oder Sprint.