Der Kontrollturmfür Ihre KI-Systeme
Ein Gateway für Ihren gesamten LLM-Verkehr. Jeder Aufruf wird sichtbar, kostenstellengenau zugeordnet, richtlinienkonform und erklärbar — mit Nachweisen, die ein Auditor tatsächlich lesen kann.
KI wird schneller eingeführt, als sie sich beaufsichtigen lässt
Assistenten, Agenten und RAG-Pipelines gehen in Produktion — und mit ihnen Fragen, die die meisten Organisationen heute nicht beantworten können.
„Was kostet uns KI — und wer zahlt dafür?“
Die Rechnung des Modellanbieters ist eine einzige Zahl. Ohne Aufteilung nach System, Kunde, Nutzer und Kostenstelle lässt sich weder budgetieren noch verrechnen.
„Warum hat das System genau so geantwortet?“
Ad hoc geänderte Prompts, Agentenentscheidungen ohne Spur, unbekannte Quellen. Beim Vorfall bleibt nur Raten.
„Bestehen wir das Audit?“
Regulator und Auditor wollen Beweise: Wer hat den Prompt geändert, was hat das Modell gesehen, sind personenbezogene Daten in Logs gelandet? Ein Dashboard-Screenshot reicht nicht.
Der gesamte KI-Verkehr durch ein Gateway. Darüber — der Turm.
Anwendungen sprechen nie direkt mit Modellen. Unterwegs erhält jeder Aufruf eine Identität, durchläuft Richtlinienprüfungen und hinterlässt eine vollständige Spur. Ein bestehendes System anzubinden heißt: Adresse und Schlüssel ändern — nicht die Anwendung umbauen.
Identität
System, Kunde, Endnutzer und Kostenstelle werden jedem Aufruf automatisch am Gateway zugeordnet.
Richtlinie
Prompt außerhalb des Registers? Im Audit-Modus ein Compliance-Eintrag. Im Enforce-Modus eine harte Ablehnung mit klarer Meldung.
Datenschutz
Ausweisnummern, E-Mails, Namen und IBANs werden maskiert, bevor irgendetwas in die Logs gelangt. Scheitert die Maskierung, wird geschwärzt — nie geleakt.
Nachweis
Kosten, Tokens, Latenz, Prompt-Version, Agentenentscheidungen und Datenquellen — eine vollständige Spur pro Aufruf.
Sechs Dinge, die Sie standardmäßig bekommen
Volle Observability
Jeder Aufruf mit Kosten, Tokens, Latenz und Prompt-Version. Agenten-Reasoning und Modellantwort auf einer Spur.
Kosten & Budgets (FinOps)
Kosten pro System, Kunde, Nutzer und Kostenstelle mit Hierarchie und Verteilungsregeln. Budgets mit Schwellen 80/95/100%, Prognose, Controlling-Export.
Prompt-Governance
Zentrales Register mit Versionen und Freigabe-Workflow draft → staging → production. Der Enforce-Modus blockiert nicht registrierte Prompts — sichtbar im Bericht.
Datenschutz (PII)
Personenbezogene Daten werden maskiert, bevor sie die Logs erreichen. Strikter Modus: Das Modell sieht sensible Daten gar nicht erst.
Kontinuierlich gemessene Qualität
Golden Sets, ein KI-Richter, der stündlich Produktionsstichproben bewertet, Human Review, A/B-Prompt-Tests mit statistischer Signifikanz und ein Regression-Gate in CI/CD.
Erklärbarkeit & Audit
„Warum diese Antwort, warum keine andere“, Datenherkunft bis auf Quelle und Version, Incident-Replay, Audit-Artefakt-Export per Klick.
Wo Watch Tower am meisten Sinn ergibt
Banken & Versicherungen
Ein regulierter Sektor, in dem „vertrauen Sie uns“ nicht genügt. Richtliniendurchsetzung, Datenmaskierung, Audit-Nachweise und Daten nur in der EU — Eintrittsbedingungen für KI in Produktion.
Unternehmen mit vielen KI-Systemen
Mehrere Teams, Dutzende Use Cases, eine Modellrechnung. Watch Tower verteilt Kosten auf Kostenstellen, überwacht Budgets und zeigt, was arbeitet — und was nur kostet.
Unternehmen mit KI-Produkten
Assistenten, Agenten und RAG für Endkunden: Kosten pro Kunde und Nutzer, Qualität auf Golden Sets gemessen, sichere Prompt-Änderungen ohne Deploy — Rollback in einer Minute.
Öffentlicher Sektor & kritische Infrastruktur
Volle Souveränität: Die Plattform läuft vollständig auf eigener Infrastruktur, basiert auf bewährten Open-Source-Komponenten und sendet nichts an fremde SaaS-Dienste.
Zahlen aus einem laufenden Einsatz
Gateway-Overhead (p50) mit vollem Tagging, Governance und Maskierung
der Aufrufe vollständig nachvollziehbar: Kosten, Prompt, Entscheidungen, Quellen
vom Prompt-Versionswechsel bis zur Wirkung in Produktion — ohne Deploy
günstigeres Modell war im Qualitäts-Benchmark das beste — weil wir gemessen statt geraten haben
Case Study: DigitalFleet
Unser Flottenmanagement-Produkt läuft produktiv hinter Watch Tower: Multi-Agent-Assistent und RAG-Pipeline, Kosten pro Kunde und Nutzer, Prompts von fünf Agenten im zentralen Register mit hartem Enforce — und jede Antwort hinterlässt eine vollständige, auditierbare Spur.
Case Study: FleetFlow
FleetFlow — unsere agentische Fuhrparkmanagement-Plattform — läuft hinter demselben Gateway: Orchestrator und KI-Sub-Agenten hinterlassen einen gemeinsamen, vollständigen Trace, die Kosten werden pro System und Kostenstelle zugeordnet. Der Anschluss der gesamten Plattform bedeutete einen einzigen Schlüssel — null Änderungen an der Orchestrierung der Anwendung.
Case Study: LynxFlow
Die LLM-Schicht von LynxFlow — Datenextraktion aus Ausschreibungsanfragen in der Versicherung — läuft vollständig durch das Gateway: Budget und Kosten pro Kostenstelle überwacht, personenbezogene Daten in den Logs maskiert, Prompts im zentralen, versionierten Register. Die Auditierbarkeit, die der Versicherungssektor verlangt — vom ersten Aufruf an.
Case Study: PZU iFlota
iFlota — die Plattform, die Polens größter Versicherer seinen Flottenkunden anbietet — ist auf unserem DigitalFleet-Stack gebaut, demselben, der hinter Watch Tower läuft. Eine Referenz aus einem regulierten Markt: eine Enterprise-Implementierung bei PZU.