Leitfaden zur Trust-Seite

Nutzen Sie diese Seite, um das Betriebsmodell hinter ColleagueAI zu prüfen: Sicherheit, Datenverarbeitung, Governance, Telemetrie und Launch-Bereitschaft.

Vertrauenszentrum · Verify us, don't take our word

Die Nachweise an einem Ort.

In einer Kategorie, die auf Vertrauen basiert, prüfen Sie uns lieber selbst. Diese Seite sammelt, was wir heute zeigen können: wie der CAI Score funktioniert, wo Agenten laufen, welche Daten wir verarbeiten und welche nicht, wer unsere Unterauftragsverarbeiter sind und wie Sie uns zu Sicherheitsfragen erreichen. Wo wir etwas noch nicht haben (eine Drittanbieter-Attestierung, eine öffentliche Kundenreferenz) sagen wir das, anstatt etwas anderes zu suggerieren.

Methodik des CAI Score

Der CAI Score ist ein Zertifizierungsrahmen für KI-Agenten: eine fünfstufige Risikoklassifizierung, die genau definiert, wie viel ein Agent eigenständig tut und wo ein benannter Mensch verantwortlich bleibt, und dies dann für das Audit belegt. Von unten nach oben lesen: je höher die Stufe, desto mehr darf ein Agent, und desto mehr menschliche Aufsicht, Protokollierung und Verantwortlichkeit baut der Rahmen um ihn herum ein.

L1 · Assistiert

Informiert und antwortet. Führt keine Aktion aus und ändert keinen Datensatz. Die Arbeit macht der Mensch; der Agent macht sie nur schneller auffindbar und verständlicher. Rolle des Menschen: macht alles.

L2 · Entwirft

Erstellt ein Arbeitsergebnis (ein Dokument, eine Abfrage, einen Bericht, eine Ansprache) zur Prüfung und Freigabe durch einen Menschen. Nichts, was der Agent erstellt, wird verwendet, bevor eine Person es freigibt. Rolle des Menschen: prüft & gibt frei.

L3 · Operiert

Führt routinemäßige, risikoarme Aktionen in einem abgegrenzten Workflow aus, klassifizieren, weiterleiten, erledigen, protokollieren. Ausnahmen und alles Ungewöhnliche gehen an einen Menschen. Jede Aktion erhält einen Zeitstempel. Rolle des Menschen: übernimmt Ausnahmen.

L4 · Entscheidet (überwacht)

Unterstützt Entscheidungen und Kontrollen in Prozessen mit höherem Risiko, Compliance, Verträge, Sicherheit, Vier-Augen-Prinzip. Ein benannter Mensch bleibt für die Entscheidung verantwortlich; der Agent unterstützt und belegt sie. Gebaut für die Prüfung von Hochrisikoprozessen. Rolle des Menschen: bleibt verantwortlich.

L5 · Autonom

Handelt eigenständig innerhalb fester, vorab genehmigter Leitplanken. Der höchsten Zertifizierungsstufe vorbehalten, und heute von keinem Agenten in diesem Katalog genutzt. Rolle des Menschen: setzt die Leitplanken.

Der aktuelle Katalog wird auf den Stufen L2-L4 ausgeliefert. L4-Agenten erfordern vor dem Go-live eine Freigabe durch die Leitung. Die Klassifizierungen werden von Colleague AI im Rahmen dieses Frameworks vergeben; bislang ist kein externer Prüfer beteiligt, und wir behaupten keine Drittanbieter-Attestierungen, die wir nicht besitzen.

Architektur: wo Agenten laufen und wo Daten verbleiben

Agenten laufen in Ihrer eigenen Umgebung aus Microsoft Copilot Studio, Power Automate und Azure, Ihr Mandant, Ihr Identitätsmodell, Ihre Datengrenze. Colleague AI hostet nur die Governance-Steuerungsebene: Scores, Richtlinien und Audit-Metadaten. Auf unserer Seite werden keine Geschäftsdaten des Kunden verarbeitet. Jede Agentenaktion in Ihrem Mandanten wird protokolliert, mit Zeitstempel versehen und ist zuordenbar, konzipiert zur Unterstützung von Governance- und Rechtsprüfung gegenüber Rahmenwerken wie dem EU AI Act, DORA und ISO/IEC 42001.

Nachweise für die Enterprise-Bereitstellung

ColleagueAI ist als Ebene für governance-konforme Agentenpakete positioniert, nicht als gemeinsam genutzter SaaS-Arbeitsbereich für Geschäftsinhalte des Kunden. Bei einer Standard-Enterprise-Bereitstellung kontrolliert der Kunde den Mandanten, die Identitätsgrenze, die Datenquellen, den Modell-Endpunkt, die Runtime-Konfiguration und die Audit-Nachweise.

Was diese Website selbst verarbeitet

Unterauftragsverarbeiter

ProviderPurposeBeteiligte Daten
VercelWebsite-Hosting, Edge-Netzwerk, Web-AnalyseStandard-Anfrageprotokolle, anonyme Nutzungsmetriken
StripeZahlungsabwicklungZahlungsdaten (von Stripe gehalten), E-Mail des Käufers
UpstashKey-Value-Speicher für Berechtigungen und PartnerdatensätzeE-Mail des Käufers, Slugs der lizenzierten Agenten, Partnercodes
AnthropicLLM-Antworten für die Live-DemoDemo-Konversationstext
Cloudflare R2Speicherung und Auslieferung gekaufter AgentenpaketePaketdateien (keine personenbezogenen Daten)
SentryFehlerüberwachungTechnischer Fehlerkontext; Text wird in der Sitzungsdiagnose maskiert
PlausibleDatenschutzorientierte AnalyseAnonyme, cookielose Nutzungsstatistiken
Google FontsWeb-SchriftenStandard-Schriftanfragen

Sicherheitspraktiken

Pilotprogramm

Wir nehmen gerade Pilotkunden auf. Jede Zusammenarbeit beginnt so, wie der Katalog es verspricht: Der Agent wird vor dem Go-live an Ihren eigenen Fällen validiert, sein ROI wird vorab beziffert und die Governance-Nachweise entstehen ab dem ersten Tag, so ist Ihre erste Bereitstellung zugleich Ihr Nachweis. Wenn Sie einer der Nachweise sein möchten, die wir hier veröffentlichen, lautet der Deal: Sie erhalten die Pilotkonditionen, wir erhalten die (anonymisierte, von Ihnen freigegebene) Fallstudie.

Pilotgespräch buchen

Token-Metadaten, keine Geschäftsinhalte

CAI Token Economy Monitor: KI-Kosten kontrollieren, bevor sie skalieren.

ColleagueAI-Agentenpakete können eine kundeneigene Token-Ökonomie-Überwachung enthalten, die in der Kundenumgebung läuft. Der Zweck besteht darin, Kunden zu helfen, Tokenverbrauch, geschätzte Modell-/API-Kosten, Wiederholungen, übergroßen Kontext, teure Modellwahl und Optimierungsmöglichkeiten zu verstehen, während Prompts, Ausgaben, Dokumente und Geschäftsinhalte außerhalb der ColleagueAI-Systeme bleiben.

Zur Erfassung konzipiert

  • Agenten-ID, Workflow, CAI-Stufe, verwendetes Modell und Ausführungszeitstempel
  • Eingabe-Token, Ausgabe-Token, geschätzte Kosten und Budgetindikatoren
  • Erfolgs-, Fehler-, Wiederholungs-, Ausnahme- und Freigabestatus
  • Workflows mit hohem Tokenverbrauch, wiederholte Verschwendung und Signale für übergroßen Kontext
  • Optimierungsempfehlungen für Prompt-Muster, Modellstufe und Kontextgröße

So konzipiert, dass nichts erfasst wird

  • Inhalt von Kunden-Prompts
  • Inhalt von Agenten-Ausgaben
  • Geschäftsdokumente oder Transaktionsdatensätze
  • Personenbezogene Daten oder sensible Kundendaten
  • Vertrauliche Geschäftslogik des Kunden

Das Ergebnis ist eine praktische KI-Kostensteuerung: Nutzer verstehen ihren eigenen Verbrauch, die Finanzabteilung sieht Kosten, bevor sie außer Kontrolle geraten, und die Führung kann die Agenten skalieren, die messbaren Wert liefern.