Beispiel-Mandant: Mustermann Maschinenbau GmbH
3
Gesamt-SLAs
2
Aktiv
1
Warnung
0
Verletzungen
Compliance-Score
LIVE · DEMOAktuelle Alerts
3Warnung: Verfügbarkeit Predictive Maintenance
Predictive Maintenance Cloud – 99,2 % gemessen (Ziel: 99,5 %)
Erhöhte Antwortzeiten: ChatGPT Enterprise
ChatGPT Enterprise Marketing – durchschnittlich 1.840 ms bei Langformat-Prompts (Ziel: < 1.500 ms)
Cloud-Hosting Premium: Alle SLAs eingehalten
AWS-Hosting – 99,97 % Verfügbarkeit im letzten 30-Tage-Fenster
Mustermanns produktive SLAs (3)
SLA-Erfüllungsgrad – Trend (30 Tage)
Risikoanalyse – Top 3
Hoch
Predictive Maintenance – Verfügbarkeit unter SLA, Risiko für Produktionsausfälle.
Mittel
ChatGPT Enterprise – Erhöhte Antwortzeiten bei Langformat-Prompts, Auswirkung auf Marketing-Workflow.
Niedrig
AWS Cloud-Hosting – Stabile Performance, alle Ziele übertroffen.
Mittel-Kritisch
Predictive Maintenance Exit – Vendor-Lock-In Azure ML, kein zweiter Anbieter im Backup.
Risiko-Verteilung
KI-Empfehlungen zur Risikominimierung
KIPredictive Maintenance Cloud absichern
Auto-Scaling auf Azure ML aktivieren und einen Backup-Provider (z. B. AWS SageMaker oder Google Vertex AI) evaluieren. Dadurch sinkt das Risiko von Produktionsausfällen um geschätzt 60 %.
ChatGPT-Antwortzeiten optimieren
Token-Limit-Strategien für Langformat-Prompts implementieren und ggf. Claude Sonnet 4.6 als Backup-Modell integrieren, um Marketing-Workflow-Engpässe abzufedern.
AWS-Vertragsoptimierung
Quartalsweise Service-Review mit AWS halten und Reserved-Instance-Vertrag prüfen — aktuell ca. 12 % Einsparpotenzial bei gleichem Service-Level.
EU AI Act & SLA-Klauseln synchronisieren
Bei Predictive Maintenance prüfen: Falls das System auf sicherheitskritische Maschinensteuerung erweitert wird, greift Hochrisiko-Kategorie nach EU AI Act — SLA-Klauseln müssen entsprechend angepasst werden (Audit-Pflicht, Logging, menschliche Aufsicht).
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