Datensicherung und Enterprise-KI Keepit baut Backup-Plattform für KI-Daten aus

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Keepit erweitert seine Datensicherungsplattform um Funktionen für KI-Anwendungen. Mit AI Truth Cloud sollen Unternehmen Datenquellen prüfen, KI-Umgebungen isoliert testen und bei Fehlentscheidungen auf verifizierte Zustände zurücksetzen können.

Keepit will Datensicherung stärker mit dem Betrieb von Enterprise-KI verknüpfen. Dazu hat der Anbieter von SaaS-Datensicherung AI Truth Cloud vorgestellt. Die Plattform soll nicht nur Kopien von Unternehmensdaten vorhalten, sondern deren Herkunft, Integrität und Vollständigkeit für den Einsatz in KI-Systemen überprüfbar machen.

Im Mittelpunkt steht die Annahme, dass KI-Anwendungen nur so belastbar sind wie die Daten, mit denen sie arbeiten. Das gilt insbesondere für KI-Agenten, die zunehmend eigenständig Aufgaben ausführen und Entscheidungen vorbereiten oder treffen. Nach Angaben von Keepit liegen die dafür benötigten Informationen häufig in produktiven Anwendungen, Konfigurationen und spezialisierten KI-Werkzeugen.

Fünf Bereiche für den Umgang mit vertrauenswürdigen Daten

Keepit ordnet AI Truth Cloud in fünf Funktionsbereiche ein:

• Protect: Daten und KI-Ressourcen schützen

• Observe: Aktivitäten und Veränderungen überwachen

• Recover: verifizierte Datenzustände wiederherstellen

• Prove: Integrität und Compliance nachweisen

• Integrate: Daten in KI-Tools und Workflows einbinden

Damit erweitert Keepit den klassischen Fokus auf Backup und Recovery. Die Plattform soll künftig als kontrollierte Datenschicht zwischen Unternehmensdaten und KI-Anwendungen dienen.

„Unternehmen treffen folgenschwere Entscheidungen auf Basis dessen, was ihre KI ihnen sagt. Doch auf Grundlage von Daten, die sich nicht verifizieren lassen, sollte nicht gehandelt werden“ ist Frederik Schouboe, Mitgründer und Chief Visionary Officer bei Keepit, überzeugt. „AI Truth Cloud gibt Unternehmen ein unabhängiges, manipulationssicheres und nachweislich vollständiges Datenfundament – eines, auf dessen Basis KI sicher urteilen kann, dessen Integrität Unternehmen belegen können und von dem aus sie zu einem verlässlichen, unversehrten Zustand zurückkehren können, wenn eine Entscheidung fehlgeht.“

Backup für KI-Konfigurationen und Modelle

Ein erster Baustein ist der AI Connector Backup. Er soll die Sicherung auf KI-Ressourcen ausweiten. Dazu zählen nach Angaben des Anbieters unter anderem:

• Konfigurationen von KI-Agenten,

• KI-Skills

• Projekte

• Modelle

• weitere Objekte innerhalb der angebundenen KI-Werkzeuge

Für diese Elemente ist eine zeitpunktbezogene Wiederherstellung vorgesehen. Das kann relevant werden, wenn ein Agent unerwartetes Verhalten zeigt oder eine KI-Umgebung kompromittiert wurde. In solchen Fällen soll eine unveränderte Kopie als Wiederherstellungspunkt dienen.

Welche konkreten KI-Tools zum Start unterstützt werden und wann weitere Connectoren folgen, lässt Keepit offen, kündigt aber eine kontinuierliche Erweiterung der Abdeckung an. Der Bedarf dürfte dabei nicht nur durch die Nutzung von KI-Systemen entstehen. Auch die von Agenten erzeugten Daten und Konfigurationen werden zu schützenswerten Unternehmensressourcen.

MCP-Schnittstelle soll KI-Zugriff ermöglichen

Mit der Keepit-MCP-Plattform plant der Anbieter zudem eine API-Schicht auf Basis des Model Context Protocol (MCP). Sie soll eine programmatische Verbindung zwischen Keepit sowie KI-Tools und automatisierten Workflows herstellen.

KI-Systeme könnten damit auf verwaltete Daten zugreifen, diese abfragen und prüfen. Keepit positioniert seine Plattform dadurch nicht mehr ausschließlich als Speicherort für Sicherungen. Sie soll stattdessen in Prozesse eingebunden werden, in denen KI-Systeme Daten abrufen oder deren Verlässlichkeit bewerten.

Für Unternehmen entstehen dabei neben technischen auch Governance-Fragen. Ein kontrollierter Zugriff muss klären, welche Daten ein Agent verwenden darf, wie Abfragen protokolliert werden und wie sich die Ergebnisse später nachvollziehen lassen. AI Truth Cloud soll nach Angaben von Keepit hierfür die technische Grundlage schaffen.

AI Safe Room trennt Tests von Produktionsdaten

Ein weiterer Bestandteil ist der Keepit AI Safe Room. Er stellt eine isolierte Kopie der Unternehmensdaten für Training, Inferenz und Tests von KI-Modellen bereit. Die produktive Umgebung soll dabei unangetastet bleiben.

Das Konzept adressiert ein bekanntes Betriebsrisiko: Werden Modelle, Prompts oder Agenten direkt auf Live-Daten ausgeführt, können fehlerhafte Ergebnisse oder ungewollte Änderungen die Produktion beeinflussen. Eine getrennte Umgebung reduziert dieses Risiko zumindest auf der Ebene der Datenbasis.

Liefert ein Modell oder Agent falsche Ergebnisse, soll sich die isolierte Umgebung auf einen vollständigen Ausgangszustand zurücksetzen lassen. Keepit spricht von einer sofortigen Wiederherstellung, macht aber keine konkreten technischen Angaben zu Wiederherstellungszeiten, Zugriffskontrollen oder den unterstützten Trainingsumgebungen.

Geplante Funktionen und Partnerstrategie

Keepit nennt weitere Funktionen, die über die fünf Bereiche hinweg entstehen sollen. Dazu gehören die Überwachung des Verhaltens von KI-Agenten, die automatische Erstellung von Compliance-Nachweisen, kryptografische Angaben zur Datenherkunft und ein KI-gestütztes Zurücksetzen bei Bedrohungen.

Diese Punkte beschreiben vor allem die weitere Roadmap. Für die Praxis wird entscheidend sein, welche Funktionen tatsächlich verfügbar sind, wie sie in bestehende Governance-Prozesse passen und ob Unternehmen die Nachweise unabhängig prüfen können.

Zusätzlich kündigt Keepit eine Partnerschaftsstrategie für unabhängige Softwareanbieter (ISVs) an. Hersteller sollen Funktionen wie Datenhoheit, Unveränderlichkeit und Governance direkt in ihre eigenen Produkte integrieren können. Die Plattform würde damit nicht nur als eigenständiger Backup-Dienst, sondern auch als technische Grundlage für andere Unternehmenssoftware eingesetzt.

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