{"id":89283,"date":"2025-09-24T09:23:06","date_gmt":"2025-09-24T07:23:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.skaylink.com\/?p=89283"},"modified":"2025-09-24T09:26:52","modified_gmt":"2025-09-24T07:26:52","slug":"eu-ai-act-praxis-aws","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.skaylink.com\/de\/insights\/blog\/eu-ai-act-praxis-aws\/","title":{"rendered":"EU AI Act: Compliance und Transparenz mit AWS umsetzen"},"content":{"rendered":"\t\t
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EU AI Act: Compliance und Transparenz mit AWS umsetzen<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tDer EU AI Act ver\u00e4ndert den Umgang mit KI. Unternehmen k\u00f6nnen die Vorgaben mit AWS-Services wie Bedrock und SageMaker pragmatisch umsetzen. \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t24. September 2025\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tArtur Schneider\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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AWS Consultant<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Montag, 08:12 Uhr. Der Slack\u2011Channel \u201eGo-live\u201c explodiert. Der HR\u2011Bot soll heute auf die Startseite. \u201eD\u00fcrfen wir das noch? Der EU AI Act ist doch jetzt scharf\u201c, schreibt Legal. F\u00fcnf Minuten sp\u00e4ter meldet sich die Produktion: \u201eUnser Visionsmodell macht pl\u00f6tzlich mehr False Positives. M\u00fcssen wir einen Incident melden?\u201c Und Marketing fragt an, ob die KI-generierten Bilder in der Herbstkampagne gekennzeichnet werden m\u00fcssen.<\/p>

Diese Szenen erleben wir gerade jede Woche. Der Punkt ist: Der EU AI Act will Innovation nicht bremsen. Er will, dass wir belegen k\u00f6nnen, was wir tun, und dort Grenzen setzen, wo Grundrechte ber\u00fchrt werden. Das ist kein Papierkrieg, sondern eine Einladung, KI wie ein Produkt im Regelbetrieb<\/strong> zu f\u00fchren: Zweck klar, Daten im Griff, Risiken gemanagt, Qualit\u00e4t messbar.<\/p>

Die gute Nachricht: Das ist machbar. Aber nur, wenn Teams Transparenz als UX-Feature begreifen \u2013 also ehrlich kommunizieren, dass KI antwortet, und entsprechende Quellen nennen \u2013, eine Evidenzkette<\/strong> vom Datensatz bis zur Entscheidung aufbauen und Monitoring nicht nur auf \u201el\u00e4uft\u201c schaut, sondern ebenso auf Qualit\u00e4t, Drift und Sicherheit<\/strong>. Genau daf\u00fcr ist der Act n\u00fctzlich: Er macht KI f\u00fcr Produkt, Recht und Betrieb vorhersagbar.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was das Gesetz wirklich will (ohne Juristenkauderwelsch)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die EU setzt auf einen risikobasierten Ansatz. Nicht jede KI ist gleich riskant: Ein Website-Chatbot ist etwas anderes als eine Kreditentscheidung. Deshalb unterscheiden sich die Pflichten je nach Einsatzgebiet und reichen von klaren Verboten (z.\u202fB. Social Scoring) \u00fcber Transparenzpflichten<\/strong> bei \u201ebegrenztem Risiko\u201c bis hin zu den umfangreichen Anforderungen an Hochrisikosysteme<\/strong>.<\/p>

Was ist tabu? Praktiken, die Grundrechte strukturell verletzen, etwa \u201euntargeted\u201c Massenscraping von Gesichtern zur Datenbankbildung, biometrische Kategorisierung sensibler Merkmale oder Social Scoring durch Beh\u00f6rden. Ebenfalls stark begrenzt sind emotionserkennende Systeme in Schulen und am Arbeitsplatz. Damit zieht der Act dort eine rote Linie, wo Machtasymmetrien besonders gro\u00df sind.<\/p>

Was bedeutet \u201egering\/begrenztes Risiko\u201c? Viele Alltagsassistenten. Hier verlangt der Act vor allem Transparenz<\/strong>: Nutzer*innen m\u00fcssen erkennen k\u00f6nnen, dass sie mit einer KI interagieren, und synthetische Medien sollen klar als solche gekennzeichnet sein. Zudem muss es einen einfachen Eskalationspfad geben, um Kund*innen bei Problemen oder Unsicherheiten an einen menschlichen Agenten weiterzuleiten.<\/p>

Wo beginnt Hochrisiko<\/strong>? In Dom\u00e4nen, in denen KI \u00fcber Zugang zu Chancen, Rechten oder Sicherheit mitentscheidet, z.\u202fB. Bildung\/Pr\u00fcfung, Besch\u00e4ftigung\/Recruiting, Kredit\/Versicherung, kritische Infrastrukturen oder Recht\/Verwaltung. F\u00fcr diese Systeme verlangt der Act eine Evidenzkette<\/strong> \u00fcber den gesamten Lebenszyklus: ein dokumentiertes Risikomanagement<\/strong>, Daten-Governance<\/strong> (Herkunft, Qualit\u00e4t, Repr\u00e4sentativit\u00e4t), technische Dokumentation<\/strong> (Zweck, Architektur, Trainings-\/Tuning-Pfad, Metriken, bekannte Grenzen), Aufzeichnungen\/Logs<\/strong> im Betrieb, menschliche Aufsicht<\/strong> mit klaren Eingriffspunkten sowie Anforderungen an Genauigkeit, Robustheit und Cybersecurity<\/strong>. Nach dem Go-live kommt das Post-Market Monitoring<\/strong>: Qualit\u00e4t und Vorf\u00e4lle werden beobachtet und bei schwerwiegenden Vorkommnissen zeitnah gemeldet. F\u00fcr neue Releases gilt: \u00c4nderungen sind nachvollziehbar, gepr\u00fcft und freigegeben.<\/p>

Und die Grundmodelle\/Generative KI (General Purpose AI, GPAI)<\/strong>? Hier fordert der Act Transparenz und Sorgfaltspflichten auf Model-Ebene: nachvollziehbare Dokumentation, angemessene Sicherheits-\/Robustheitstests<\/strong> (z.\u00a0B. Red Teaming), Vorkehrungen gegen Missbrauch, Beachtung von Urheberrechtsregeln<\/strong> (inkl. TDM Opt-out) sowie Hinweise, die eine Kennzeichnung<\/strong> generierter Inhalte erm\u00f6glichen. Sehr leistungsf\u00e4hige Modelle mit potenziellen Systemrisiken<\/strong> unterliegen zus\u00e4tzlichen Pflichten (verst\u00e4rkte Evaluations- und Reporting-Anforderungen). In der Praxis hei\u00dft das: Qualit\u00e4t, Sicherheit und Herkunft werden schon vor<\/strong> der Produktintegration adressiert.<\/p>

Wessen Verantwortung? Der Act unterscheidet Provider<\/strong> (bringen KI-Systeme auf den Markt), Deployer<\/strong> (setzen sie ein), sowie Importeure\/Distributoren. Provider tragen die Hauptlast f\u00fcr Design, Training, Doku und Konformit\u00e4t. Deployer sind f\u00fcr den bestimmungsgem\u00e4\u00dfen Einsatz verantwortlich. Dazu geh\u00f6ren Transparenz gegen\u00fcber Nutzer:innen, angemessene Daten, Logging, Aufsicht und Beschwerden. \u00a0Wer beide Rollen vereint (z.\u00a0B. interne Entwicklung), erf\u00fcllt beide Pflichten.<\/p>

Wie kommt ein System auf den Markt? \u00dcber Konformit\u00e4t und f\u00fcr Hochrisiko ggf. CE-Kennzeichnung nach einem standardisierten Verfahren. Der Act setzt stark auf harmonisierte Normen und Codes of Practice: Wer sie anwendet, kann Konformit\u00e4t pragmatisch nachweisen. Es gibt zudem AI\u00a0Sandboxes und M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Real-World Testing unter Aufsicht, damit Innovation nicht erstickt.<\/p>

Der Zeitplan ist die operative Vorgabe, denn der Act ist seit dem 1. August 2024 in Kraft. Verbote und Ma\u00dfnahmen zur AI Literacy gelten seit dem 2. Februar 2025 und Pflichten f\u00fcr Grundmodelle\/Generative KI greifen seit dem 2. August 2025. Ab dem 2. August 2026 gelten die Kernpflichten f\u00fcr Hochrisikosysteme, mit \u00dcbergangszeiten bis 2027, sofern KI Teil regulierter Produkte ist. Mit anderen Worten: 2025 ist das Jahr der Prozessverankerung mit Fokus auf Inventur, Transparenz in der UX, Daten- und Modellsichtbarkeit, Monitoring sowie klar definierten Eingriffspunkten.<\/p>

Vom PDF zur Praxis: So verankern Teams die Pflichten<\/h5>

Das Gesetz spricht von Risiko-Management, Daten-Governance, Dokumentation, menschlicher Aufsicht, Robustheit, Vorfallsmanagement. In Projekten \u00fcbersetzen wir das in vier dauerhafte Gewohnheiten:<\/p>

  1. Evidenzkette statt Heldentaten.<\/strong> Jede KI\u2011Funktion bekommt eine lebende Doku: Zweck, Datenquellen, Trainings-\/Tuning\u2011Prozess, Versionen, Metriken, Abnahmekriterien, bekannte Einschr\u00e4nkungen. Nichts davon geh\u00f6rt nur in ein Meeting-Protokoll, es muss versioniert, auffindbar und pr\u00fcfbar sein.<\/li>
  2. Transparenz als UX\u2011Feature.<\/strong> Ein klarer Hinweis \u201eSie chatten mit KI\u201c kostet keinen Umsatz, erh\u00f6ht aber Vertrauen. Dasselbe gilt f\u00fcr Quellenanzeigen bei generativen Antworten oder Wasserzeichen bei synthetischen Medien. Transparenz ist Produktqualit\u00e4t.<\/li>
  3. Human-in-the-Loop ist ein Prozess, kein Button.<\/strong> Definieren Sie, wann Menschen eingreifen (Schwellen, Unsicherheit, Beschwerden), wer verantwortlich ist und wie Entscheidungen dokumentiert werden. Schulen Sie diese Rolle, das ist keine Nebent\u00e4tigkeit.<\/li>
  4. Monitoring wie bei Zahlungsverkehr.<\/strong> Nicht nur \u201el\u00e4uft\/l\u00e4uft nicht\u201c, sondern Qualit\u00e4t und Kontext. Drift-Alarme, Anomalien, Sicherheitsereignisse; Retention-Zeiten, die sowohl Datenschutz als auch Nachweispflichten bedienen. Vorf\u00e4lle werden ge\u00fcbt, nicht nur beschrieben.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Drei Geschichten aus dem Alltag<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Recruiting-KI: schneller passende Profile finden, ohne blinde Flecken<\/strong><\/h5>

    Ein mittelst\u00e4ndisches Unternehmen nutzt ein Modell, das Bewerbungen vorsortiert. Das Einsatzgebiet f\u00e4llt klar in den Hochrisikobereich (Besch\u00e4ftigung). Was bedeutet das operativ?<\/p>

    Sie brauchen eine belastbare Daten- und Modellgeschichte: Woher stammen Trainings- und Testdaten? Wie repr\u00e4sentativ sind sie f\u00fcr Alter, Geschlecht, Herkunft der Bewerbenden? Welche Metriken sichern Sie vor dem Go-live ab (z.\u00a0B. Fehlalarme pro Gruppe)? Danach beginnt die Laufzeitphase: Protokolle zu Eingaben\/Entscheidungen, eine menschliche Letztinstanz f\u00fcr Grenzf\u00e4lle sowie klare Wege f\u00fcr Beschwerden und Korrekturen. Das Ziel ist Nachvollziehbarkeit \u2013 nicht perfekte Fairness auf Knopfdruck, sondern belegbare, kontinuierliche Verbesserung.<\/p>

    Wie setzen wir das pragmatisch um? In unseren Projekten dokumentieren wir alle Experimente und Datenschnitte, lassen Bias-Checks vor jedem Release laufen und definieren harte Abnahmekriterien. Amazon SageMaker Clarify bietet hier eine solide erste Linie f\u00fcr Bias-Analysen und Erkl\u00e4rungen; Model Monitor hilft beim Erkennen von Drift. F\u00fcr die Auditspur nutzen wir CloudTrail-\/Anwendungslogs und halten sie datenschutzkonform vor. Wichtig: Die HR-Fachabteilung ist nicht Zuschauer, sondern Mit-Owner der Kriterien.<\/p>

    Kunden-Chatbot: hilfreich und als KI klar erkennbar<\/strong><\/h5>

    Ein E-Commerce-Team setzt auf einen Assistenten f\u00fcr Produktfragen. Das ist kein Hochrisiko, aber transparenzpflichtig. Der Chat muss erkennbar machen, dass eine KI antwortet. Synthetische Bilder oder Audio sind als solche zu kennzeichnen. Was oft untersch\u00e4tzt wird: Guardrails. Kund*innen erwarten, dass Ausgaben in den Bereichen Medizin und Recht eingeschr\u00e4nkt werden, ein aggressiver Ton gebremst wird und sensible Daten gesch\u00fctzt sind.<\/p>

    In der Praxis etablieren wir eine \u201ePolicy-als-Produkt\u201c-<\/strong>Denke: Wir formulieren in Klartext, was der Bot darf und was nicht, testen typische Angriffe (Prompt Injection, PII-Lecks) und verankern Ausweichpfade zum Menschen. Auf AWS setzen wir daf\u00fcr gern Amazon Bedrock Guardrails (f\u00fcr Inhalts\u2011 und Sicherheitsrichtlinien) und eine RAG-Architektur mit Quellenangaben ein. Der sichtbare Mehrwert: Antworten bleiben im Faktenraum des Unternehmens, und Nutzer*innen sehen sofort, woher eine Aussage kommt.<\/p>

    Visuelle Qualit\u00e4tskontrolle im Werk: robust \u2013 nicht nur auf dem Pr\u00fcfstand<\/strong><\/h5>

    Ein Kamerasystem entdeckt Lackfehler. Klingt unkritisch, kann aber Hochrisiko sein, wenn es als sicherheitsrelevante Komponente in ein reguliertes Produkt hineinwirkt. Dann reichen gute Offline-Scores nicht. Gefragt ist Robustheit im Betrieb: unterschiedliche Lichtverh\u00e4ltnisse, Verschmutzung, Perspektiven. Wir planen deshalb wiederaufladbare Testbatterien, definieren Umweltvariablen (Was passiert bei Staub auf der Linse?) und legen Rollback-Wege fest, falls die Fehlerrate schlagartig steigt. Die Telemetrie flie\u00dft in ein Monitoring, das nicht nur Accuracy, sondern auch Kontext beobachtet (z.\u00a0B. Bandgeschwindigkeit, Kameraw\u00e4rme). So werden Vorf\u00e4lle fr\u00fch sichtbar, inklusive Meldeprozess.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Aus der AWS Perspektive: AWS ist hilfreich, wenn es den Prozess tr\u00e4gt<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Wenn wir uns aus der AWS-Perspektive das EU-KI-Gesetz anschauen, haben wir im Hinblick auf KI drei sehr praktische Hebel: Evidenzkette aufbauen, Transparenz & Schutz herstellen sowie Betrieb & Nachweis sichern. Der rote Faden ist immer gleich: Erst definieren wir den Prozess (Zweck, Risiken, Oversight, Meldewege), dann legen wir die passenden AWS\u2011Bausteine darunter.<\/p>

    Evidenzkette aufbauen.<\/strong> In Amazon SageMaker entsteht die Nachvollziehbarkeit, die der Act verlangt. Mit Experiments und Lineage zeichnen wir Trainings- und Tuning-Schritte l\u00fcckenlos auf. Die Model Registry h\u00e4lt Versionen, Freigabestatus und die dazugeh\u00f6rigen Evaluationsberichte vor. Pipelines sorgen daf\u00fcr, dass ein erfolgreicher Lauf reproduzierbar ist, inklusive fester Abnahmekriterien. Amazon SageMaker Clarify liefert vor und nach dem Training belastbare Bias- und Explainability-Analysen; Abweichungen werden als Befunde abgelegt und sind Teil der Freigabe. Datens\u00e4tze liegen versioniert in Amazon S3 (optional mit Object Lock), Zugriffe und Verantwortlichkeiten regelt Amazon Lake Formation. So wird aus \u201eWir glauben, dass es passt\u201c ein pr\u00fcfbarer Zustand: Zweck, Datenherkunft, Metriken, Grenzen, Verantwortliche sind jederzeit abrufbar.<\/p>

    Transparenz & Schutz herstellen.<\/strong> F\u00fcr generative Anteile nutzen wir Amazon Bedrock<\/strong>: kuratierte Modelle und Amazon Bedrock Guardrails, um unerw\u00fcnschte Inhalte, PII-Offenlegungen oder unsichere Antwortmodi zu verhindern. \u00dcber Model Evaluation werden Qualit\u00e4ts- und Sicherheitstests wiederholbar. Wenn Fakten z\u00e4hlen, binden wir Unternehmenswissen mit RAG\/Knowledge Bases ein. Antworten kommen mit Quellen, die in der Oberfl\u00e4che angezeigt werden. Die gesetzliche Kennzeichnung (\u201eSie chatten mit KI\u201c bzw. Hinweise zu synthetischen Medien) l\u00f6sen wir bewusst in der UX und erg\u00e4nzen Metadaten in den Antworten. F\u00fcr Daten, die das System verlassen, pr\u00fcfen Macie (S3-PII-Erkennung) und, falls n\u00f6tig, vorgelagerte PII-Detektoren. Logs dokumentieren, welche Schutzma\u00dfnahme wann gegriffen haben.<\/p>

    Betrieb & Nachweis sichern.<\/strong> Im Betrieb z\u00e4hlen Qualit\u00e4t, Sicherheit und Belegbarkeit. Model Monitor beobachtet Eingabedaten und Vorhersagen auf Drift. CloudWatch sammelt Metriken und l\u00f6st Alarme aus. CloudTrail protokolliert \u00c4nderungen an Ressourcen und Endpunkten. Such- und Analyse-Workflows laufen \u00fcber OpenSearch. Security Hub, GuardDuty und Config erkennen Fehlkonfigurationen und Anomalien. KMS und IAM sichern Schl\u00fcssel und Zugriffe, VPC\/PrivateLink trennt Netze. F\u00fcr Audits sammelt Audit Manager die Belege entlang definierter Kontrollen. Lifecycle-Regeln in S3 halten Logs \u00fcber einen angemessenen Zeitraum vor \u2013 dokumentiert und datenschutzkonform. EventBridge und Systems Manager orchestrieren Vorf\u00e4lle von der Erstklassifizierung \u00fcber die Benachrichtigung bis zum Rollback des Modells. Wo eine menschliche Entscheidung vorgeschrieben ist, etablieren wir mit Amazon A2I (Augmented AI) einen \u00fcberpr\u00fcfbaren Review-Pfad mit Schwellenwerten, Quoren und Training f\u00fcr Reviewer*innen.<\/p>

    So entsteht kein Technologiestapel um seiner selbst willen, sondern ein betriebsf\u00e4higer Nachweisfluss: von der Datenquelle \u00fcber das Modell bis zur Entscheidung und zur\u00fcck, falls etwas korrigiert werden muss.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Was Teams jetzt konkret tun sollten<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Starten Sie mit einer ehrlichen Inventur: Wo steckt KI in Ihren Produkten und Prozessen? Ordnen Sie die Anwendungsf\u00e4lle entlang der Risikokategorien ein und markieren Sie diejenigen, die 2025\/26 besondere Aufmerksamkeit brauchen. Richten Sie eine lebende Dokumentation ein und schlie\u00dfen Sie L\u00fccken bei Datenherkunft und Metriken. Bringen Sie Transparenz in die Oberfl\u00e4che Ihrer Assistenten \u2013 schlicht, aber sichtbar. Legen Sie Oversight-Punkte fest und schulen Sie die Rolle. Und etablieren Sie ein zweistufiges Monitoring: Qualit\u00e4tsmetriken plus Sicherheits-\/Compliance-Signale. Die Logs halten Sie so lange vor, wie es n\u00f6tig ist \u2013 begr\u00fcndet, dokumentiert, datenschutzkonform.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Fazit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Das EU-KI-Gesetz ist kein Hemmschuh, sondern ein Rahmen f\u00fcr skalierbare Qualit\u00e4t<\/strong>. Wer heute seine Evidenzkette aufbaut, Transparenz als UX denkt und Monitoring ernst nimmt, liefert schneller \u2013 und schl\u00e4ft ruhiger. Der Tech-Stack (ob AWS oder anderswo) ist austauschbar. Disziplin in Daten, Doku und Betrieb ist es nicht.<\/p>

    Skaylink<\/strong> begleitet Unternehmen entlang der gesamten AI Journey<\/strong> von Use-Case-Priorisierung und AI Readiness \u00fcber Umsetzung & Betrieb auf AWS (z.\u202fB. mit Amazon Bedrock \/ SageMaker) bis zu Governance, Security & Betrieb<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Case Stories<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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