AI inventory

Jeder Eintrag enthält den Namen des Systems, den Eigentümer, den geschäftlichen Zweck, aktive Anwendungsfälle, Verweise auf die zugrunde liegenden Anbieter und Modelle, die Risikostufe, den Autonomiegrad, zugeordnete Frameworks sowie die Nachweise über abgeschlossene Bewertungen. Der Eintrag wird bei jeder Weiterentwicklung des Systems kontinuierlich aktualisiert.

Enzai führt fünf Erkennungsmethoden parallel aus: Beschaffungssignale, SaaS-Telemetrie, Browsersignale, Netzwerkverkehr und manuelle Offenlegungen. Zusammen decken sie eine KI-Nutzung auf, die kein einzelnes Signal allein erfassen würde, einschließlich nicht autorisierter und BYOD-KI.

Ja. Die Inventareinträge erfassen die in Artikel 11 aufgeführten technischen Dokumentationen: Systemzweck, Trainingsdaten, Validierungsverfahren, Nachweise des Risikomanagements, Überwachungsergebnisse und Mechanismen der menschlichen Aufsicht. Kontinuierlich und nicht erst zum Zeitpunkt der Prüfung nachträglich erstellt.

Das Inventar ist die grundlegende Datenebene für die Enzai-Plattform. Risikoanalysen werden für Inventareinträge durchgeführt; Onboarding-Entscheidungen speisen neue Einträge; Lieferantenbewertungen verknüpfen sich mit Lieferanteneinträgen; die Governance-Framework-Zuordnung erfolgt pro Eintrag; das Berichtswesen aggregiert Daten aus den Einträgen.

Enzai synchronisiert sich mit AWS, Azure, GCP, Databricks, Watsonx und Snowflake für die Erkennung und Überwachung von KI-Assets. Die Model-Governance deckt OpenAI, Anthropic und proprietäre interne Modelle über dieselbe Plattform ab, mit Workflow-Übergaben an Jira, ServiceNow und Slack.

Die meisten Teams erfassen innerhalb der ersten 30 Tage ein erstes Inventar durch die Multi-Methoden-Erkennung von Enzai. Die Klassifizierung, die Framework-Zuordnung und die kontinuierliche Erfassung von Nachweisen erreichen den stabilen Zustand innerhalb von 60–90 Tagen, abhängig von der Größe der KI-Infrastruktur.