Cernion AI-Governance
Evidence Grounding Confidence Audit für KI-Antworten
Bewerten Sie eine synthetische Cernion-Antwort nach Scope, Quellenklasse, Toolstatus, Evidenzlücken und Operator-Bestätigung und lernen Sie den Unterschied zwischen Routing- und Evidenz-Sicherheit.
Routing vs. Evidenz trennen
Die Demo zeigt, warum hohe Routing-Sicherheit nicht automatisch hohe Evidenzsicherheit bedeutet.
Quellenklasse & Toolstatus bewerten
Erleben Sie, wie unklare oder degradierte Quellen die Vertrauenswürdigkeit beeinflussen.
Gaps als nächste Schritte führen
Fehlende Belege werden als konkreter Evidenzbedarf ausgewiesen statt als Fehler.
Interaktiver Zugang nach Lead-Freigabe
Diese Mini-App ist ein Cernion-Fachwerkzeug für Stadtwerk-IT, Datenqualität, Governance, Fachbereiche und Plattformbetreiber. Nach Absenden des Formulars erhalten Sie einen leadbezogenen Zugangslink per E-Mail. Dieser Link kann innerhalb Ihres Teams geteilt werden.
Hinweis
Read-only Audit-Demo mit synthetischen Eingaben. Keine Compliance-Bestätigung, Freigabe oder reale Quellenvalidierung; keine zweite Antwortpipeline, kein neuer LLM-Service, keine RAG-Ingestion, keine HITL-/Interface-Placeholder-Erzeugung und keine Datasource-, Datapoint-, VDMI-, Settlement-, MaKo- oder Personal-Agent-Session-Mutation.
Wofür Stadtwerke die Mini-App nutzen
KI-Antwortqualität absichern
Prüfen Sie systematisch, welche Evidenz hinter einer Capability-Antwort liegt.
Daten- und Schnittstellen-Audit
Erkennen Sie degradierte Tools oder fehlenden Datasource-Scope frühzeitig.
Trust- und Qualitätsreview
Aussagen mit klarer Quellenklasse und sichtbaren Evidenzlücken für ein fachliches Review vorbereiten.
Typische Fragen vor dem Praxisgespräch
- Welche Evidenz trägt eine KI-gestützte Aussage wirklich?
- Warum unterscheidet sich Routing-Confidence von Evidence-Confidence?
- Wie beeinflusst der Status von Schnittstellentools das Beleg-Ergebnis?
- Welche Evidenzlücken blockieren eine automatische Freigabe?