Große Sprachmodelle (LLMs) wie bspw. GPT oder LLaMA bieten enorme Chancen – von effizienterer Antrags- und Auftragsbearbeitung bis zum empathischen Kundenservice. Doch mit dem Potenzial kommen auch Risiken: Datenschutz, Fristen, Fehlinformationen.
Der LLM-Gatekeeper schafft hier Abhilfe, indem er KI mit Governance verbindet – für kontrollierbare Entscheidungsfindung. So werden Entscheidungen nicht nur schneller, sondern auch transparenter, DSGVO-konform und kontrollierbarer.
Für alle, die KI produktiv einsetzen wollen, aber keine Kompromisse bei
- Datenschutz,
- Sicherheit und
- Nachvollziehbarkeit machen können.
Ob in der GKV, bei Versicherungen, Behörden oder Banken – überall dort, wo Prozesse nachvollziehbar und KI-gestützt automatisiert werden sollen, schafft der Gatekeeper Klarheit, Sicherheit und Effizienz. Und das modular, skalierbar und schnell implementierbar.
Inhaltsverzeichnis
- Wie der LLM‑Gatekeeper arbeitet – und KI verlässlicher macht
- 5 Risiken beim KI-Einsatz – und wie der LLM-Gatekeeper sie entschärft
- Wo der Gatekeeper heute schon wirkt – drei USE CASES aus der Praxis
- Was Sie durch den Einsatz des LLM-Gatekeepers gewinnen
- So unterstützt wir Sie bei der Einführung des LLM-Gatekeeper
- In 4 Schritten zur sicheren LLM-Nutzung
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Wie der LLM‑Gatekeeper arbeitet – und KI verlässlicher macht
Der LLM-Gatekeeper arbeitet wie ein digitaler „Torwächter“, der KI-Prozesse auf Basis vordefinierter Kriterien automatisiert prüft, steuert und absichert: Er prüft automatisch, ob Informationen oder Vorgänge bestimmte, im Vorfeld durch den Menschen definierte, Kriterien erfüllen, und entscheidet dann, was als Nächstes passiert: weiterleiten, anpassen, blockieren, priorisieren.
So macht er KI-gestützte Entscheidungen kontrollierbarer, sicherer und nachvollziehbarer – nach klar definierter Kriterien auf Basis der Erfahrung Ihrer Expert:innen.
Der Gatekeeper bringt Struktur in den KI-Einsatz, wo es besonders darauf ankommt:
- wenn Sie objektive, konsistente Bewertungen benötigen,
- wenn Sie Datenschutz DSGVO-konform einhalten müssen,
- wenn Sie menschliche Fehlbewertungen minimieren wollen.
Kurz: Wenn KI zum Produktivwerkzeug werden soll – aber unter klaren, überprüfbaren Regeln.
Lernen Sie den Gatekeeper in 15 Minuten kennen
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Ansprechpartnerin
Eva Maria Reuter, Senior Consultant
Dank seiner modularen Architektur – den Komponenten SCOPE (für Priorisierung & Fristen) und COMPLIANCE (für Datenschutz & Risikofilter) – lässt sich der LLM-Gatekeeper einfach in bestehende Systemlandschaften integrieren: als eigenständiger Dienst oder als Erweiterung bereits genutzter LLM-Lösungen.
5 Risiken beim KI-Einsatz – und wie der LLM-Gatekeeper sie entschärft
Der produktive Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen eröffnet enorme Potenziale, aber auch konkrete Herausforderungen. Doch ohne eine automatisierte Einhaltung von klare Regeln und Steuerung entstehen genau dort Risiken, wo eigentlich Effizienz und Entlastung erwartet werden.
Der LLM-Gatekeeper wurde genau dafür entwickelt: Er ergänzt bestehende KI-Prozesse um Regelwerk, Sicherheit und Skalierbarkeit.
Die folgenden fünf Praxisbeispiele zeigen, wie er dabei konkret unterstützt.
Wo der Gatekeeper heute schon wirkt – drei USE CASES aus der Praxis
Die Module SCOPE und COMPLIANCE wurden in realistischen Anwendungsszenarien intensiv erprobt – überall dort, wo LLMs gezielt eingesetzt werden und Datenschutz, Fristen sowie Qualität im Vordergrund stehen.
Darauf baut der Gatekeeper auf: Er ist darauf ausgelegt, diese Anforderungen automatisiert, regelbasiert und jederzeit nachvollziehbar zu erfüllen.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie er im Arbeitsalltag wirkt und welche Möglichkeiten er eröffnet.
USE CASE 1: Priorisierung im Kundenservice
Mehr Wertschätzung. Weniger Wartezeit
Versicherte erwarten heute nicht nur schnelle Antworten, sondern auch Verständnis für ihre Anliegen.
Das Modul SCOPE analysiert eingehende Kundenanfragen kontextsensitiv – etwa nach Dringlichkeit, emotionalem Ton oder Versorgungsrelevanz – und bewertet sie anhand zuvor definierter Regeln.
Das bedeutet in der Praxis:
- Wichtige Anliegen werden automatisch erkannt und bevorzugt bearbeitet
- Routineanfragen werden effizient vorstrukturiert
- Die Servicequalität steigt – ohne Mehraufwand für Ihre Teams
Effekte:
- Spürbare Entlastung der Teams
- Höheres Service-Level
- Wettbewerbsvorteil durch Kundennähe
USE CASE 2: Fristenmanagement automatisieren
Gesetzliche Vorgaben einhalten – ohne Mehraufwand.
Gesetzliche Fristen, wie sie z. B. im Patientenrechtegesetz definiert sind, sind bindend. Verstreichen sie, droht die Genehmigungsfiktion – und damit Kosten.
Das Modul SCOPE prüft jeden Vorgang automatisiert auf relevante Fristen. Bei drohenden Verstößen greift ein regelbasierter Mechanismus: Vorgänge werden priorisiert oder eskaliert, bevor Fristen kippen.
Das bedeutet in der Praxis:
- Keine manuelle Fristenkontrolle mehr
- Frühzeitige Erkennung kritischer Vorgänge
- Sicherstellung rechtssicherer Abläufe
Effekte:
- Vermeidung von Genehmigungsfiktion
- Standardisierte Prozesse statt Einzelfallpanik
- Entlastung von Fach- und Führungskräften
USE CASE 3: Datenschutzfilter für LLMs
Sensible Inhalte automatisch absichern.
LLMs generieren Inhalte – auch dann, wenn diese Fehlinformationen oder personenbezogene Daten enthalten.
Das Modul COMPLIANCE prüft automatisch jede LLM-Antwortn auf definierte Risikokriterien: Datenschutz, sensible Inhalte, Reputationsrisiken.
Das bedeutet in der Praxis:
- Unkritische Inhalte werden direkt freigegeben
- Riskante Inhalte werden geblockt, angepasst oder an den Menschen übergeben
- Jeder Schritt ist dokumentiert und nachvollziehbar
Ideal für:
- Chatbots im Kundenservice
- Automatisierte Antragsdialoge
- Interne Prozesse mit sensiblen Inhalten
Was Sie durch den Einsatz des LLM-Gatekeepers gewinnen
Die Use Cases zeigen: Mit dem Gatekeeper lassen sich konkrete Herausforderungen im Alltag gezielt lösen. Doch darüber hinaus schafft die Lösung einen strategischen Vorteil für Ihre Organisation – überall dort, wo Prozesse effizient, sicher und nachvollziehbar gestaltet werden müssen. Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:
- Schneller entscheiden – durch KI-gesteuerte Priorisierung
- Verlässlich handeln – Fristen, Risiken und Datenschutz im Griff
- Objektiv bewerten – transparente, regelbasierte Logik
- Skalierbar bleiben – auch bei wachsendem Anfragevolumen
- Sicher integrieren – modular & kompatibel mit bestehenden Systemen
- PoC in wenigen Wochen – mit klar kalkulierbarem Aufwand
Sie haben Fragen oder möchten über eine mögliche Zusammenarbeit sprechen? – Ich freue mich auf Ihre Nachricht!
So unterstützt wir Sie bei der Einführung des LLM-Gatekeeper
Wir begleiten Sie durch alle Phasen von der Entwicklung bis zur Implementierung
Beratung & Planung
- Identifikation von Use Cases
- Definition: Bewertungslogik
Technische Umsetzung
- Bereitstellung in z. B. Microsoft Azure
Integration & Schnittstellen
- Anbindung an Ihre Systeme
Zusatzservices
- Embedding, Hosting, Anonymisierung, Validierung
Compliance & Governance
- Datenschutzberatung inklusive
Changemanagement
- Beratung und Begleitung
Weitere Informationen zu unserem Produkt- und Beratungsangebot finden Sie hier.
In 4 Schritten zur sicheren LLM-Nutzung
1. Workshop – Bewertungskriterien & Use Case definieren
- Analyse von konkreten Use Case
- Klärung der fachlichen Anforderungen
- Identifizieren aller relevanten Bewertungskriterien.
Ziel: Schaffung einer belastbaren Entscheidungsgrundlage für die Entwicklung des LLM-Gatekeepers
2. Proof of Concept – Individuelle Konfiguration & erste Tests
- Umsetzung des zuvor definierten Use Case
- Fachliche und technische Konfiguration des Gatekeeper
Ziel: Ein erster funktionsfähiger Prototyp, der Ihre Anforderungen in der Praxis abbildet.
3. Pilotphase & Feedback – Realbedingungen, Optimierung
- Start der iterativen Test- und Anpassungsphase
- Sie testet den PoC unter realen Bedingungen und geben Feedback zur Bewertung und Handhabung
Ziel: Passgenaue Optimierung des Gatekeeper durch uns – bis alles passt.
4. Integration – Anbindung & Go-live
- Integration in die bestehende Systemlandschaft
- Produktiver Einsatz des Gatekeeper: Er steht Ihnen für die strukturierte Bewertung zur Verfügung.
Ziel: Aus dem Prototyp wird Ihr praxistaugliches Tool im Tagesgeschäft.
Fixpreis PoC: 30 000 € (vorausgesetzt bestehendes LLM)
_hub
Konkrete how-tos und vertiefende Hintergrundartikel rund um den LLM-Gatekeeper finden Sie hier.
