PRINZIP — AI READY
AI Ready
Zweierlei: Architekturen, in die sich KI-Funktionen sauber und sicher einfügen lassen — und KI im eigenen Maschinenraum, nach festen Regeln.
Warum wir das so machen
Die Begründung.
Wenn KI-Funktionen in ein Produkt sollen, ist die entscheidende Frage nicht, welches Modell man nimmt, sondern welche Daten es überhaupt zu sehen bekommt. Deshalb bauen wir mit klaren Datengrenzen und definierten Schnittstellen: Was an ein Modell geht, ist eine bewusste Entscheidung und kein Nebeneffekt. Und Ausgaben eines Modells behandeln wir als das, was sie sind — Vorschläge, die geprüft werden, bevor sie Wirkung entfalten.
Dass fremde Texte gefährlich sein können, ist kein theoretisches Risiko: In Beschreibungstexten und Suchergebnissen aus dem Netz können Anweisungen stecken, die ein Modell als Auftrag liest. Deshalb rahmen wir solche Inhalte ausdrücklich als Daten und nicht als Anweisung — und machen kenntlich, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist.
Der zweite Teil betrifft unsere eigene Arbeit. Wir setzen KI aktiv ein: bei der Code-Erstellung, bei Sicherheitsanalysen, bei der Testabdeckung, in der Dokumentation — aber nach Regeln, die nicht verhandelbar sind.
Warum das für dich besser ist: Wenn Routine-Code schneller entsteht, bleibt in derselben Zeit mehr Raum für das, was Qualität ausmacht — zusätzliche Reviews, mehr automatisierte Tests, systematische Sicherheitsanalysen. Tests und Reviews sind dabei die Prüfung, nicht der Beweis für Fehlerfreiheit.
Was du davon hast
Du bekommst Software, die für KI-Funktionen vorbereitet ist, ohne dass Datenschutz oder Kontrolle über Bord gehen. Und du bekommst den Geschwindigkeitsvorteil, den KI in der Entwicklung bringt — aber mit einem Menschen, der die Verantwortung trägt und nicht an ein Modell delegiert.
Konkret
Die Entscheidungen dahinter.
Datengrenzen zuerst
Vor der Modellwahl steht die Frage, welche Daten ein Modell sehen darf. Personenbezogenes bleibt draußen, wenn es nicht zwingend gebraucht wird.
Fremde Texte gelten als nicht vertrauenswürdig
Inhalte aus dem Netz oder von Nutzern werden ausdrücklich als Daten gerahmt, damit darin versteckte Anweisungen nicht als Auftrag gelesen werden.
Mehrere Anbieter, mit Rückfall
Kein Einbahnweg zu einem Modellanbieter: Ketten mit Rückfall-Ebenen, Zwischenspeicher und einer sichtbaren Kennzeichnung, wie ein Ergebnis zustande kam.
Tests als objektives Netz
Wir vertrauen keinem generierten Code, nur weil er plausibel aussieht. Was die Tests nicht bestätigen, geht nicht in Produktion.
Verantwortung bleibt bei Menschen
Architektur, Datenmodelle und Sicherheitsentscheidungen kommen von Menschen mit Namen und Haftung. Die Richtung gibt kein Modell vor.
Belege
Woran du uns messen kannst.
- Rund 7.280 automatisierte Tests über drei Codebasen in der RetterApp (Stand 16.08.2026); die Backend-Tests laufen gegen eine echte Datenbank, nicht gegen Attrappen.
- Ein adversariales Produktionsreife-Audit der RetterApp (02.07.2026) endete ohne kritische Funde — ein Prüfstand zu einem Zeitpunkt, kein Beweis für Fehlerfreiheit.
- In den großen Prüfrunden bekommt jeder schwere Review-Befund einen zweiten Prüfer mit dem ausdrücklichen Auftrag, ihn zu widerlegen — RetterApp, Pre-Launch-Vollaudit ab 27.07.2026: von 24 gegengelesenen Befunden wurden 6 bestätigt, 16 abgeschwächt und 2 widerlegt.
- In einem eigenen Werkzeug sind fremde Texte vor der Modell-Weitergabe ausdrücklich als nicht vertrauenswürdig gerahmt; Ergebnisse tragen sichtbar ihre Herkunft (Stand 08/2026).
- Architekturentscheidungen werden schriftlich begründet — allein in der RetterApp liegen 70 solcher Entscheidungsdokumente vor (Stand 16.08.2026).
Häufige Fragen
Was oft gefragt wird.
Bekommt eine KI unsere Daten zu sehen?
Nur, wenn du das willst, und nur die, die du freigibst. Wir gestalten Datenflüsse nach den Grundsätzen der DSGVO, minimieren die Weitergabe und können eine Verarbeitung bei Bedarf vollständig auf einem Server in Österreich einrichten, deinem oder einem, den du dafür bereitstellst — ohne Zwang zu einem US-Anbieter.
Könnt ihr ein Modell bei uns im Haus betreiben, damit gar nichts nach außen geht?
Genau daran arbeiten wir — aus demselben Grund, aus dem wir Karten und Adresssuche selbst betreiben statt sie an einen Fremdanbieter zu geben. Der Stand heute: Aufbau- und Erprobungsarbeit, ohne Kundenauslieferung.
Wenn ihr mit KI entwickelt — wer haftet dann für den Code?
Wir. Die KI schreibt den Code, den wir ihr vorgeben; die Architektur, die Entscheidungen und die Verantwortung bleiben bei uns. Jede Zulieferung durchläuft ein Review durch uns, bevor sie in Produktion geht.
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Passt dazu.
Die anderen Prinzipien.
Jedes für sich erklärt, warum wir so bauen — und woran man es nachprüfen kann.