Large Language Models (LLMs) sind nicht alle für denselben Trust‑, Security‑ und Governance‑Kontext gebaut. Es gibt einen entscheidenden Unterschied zwischen Enterprise‑LLM‑Plattformen, die in regulierten und vertraglich geregelten Umgebungen betrieben werden, und Consumer‑LLM‑Services, die auf einfache Nutzung und breite Adoption durch Einzelpersonen optimiert sind. Dieser Unterschied ist wesentlich, wenn man Datenschutz‑, Privacy‑ und Compliance‑Risiken bewertet.

Senior Leaders stehen zwischen strengen Audit‑Anforderungen und schrumpfenden Budgets und geben das „mehr mit weniger“ direkt an überlastete Compliance‑Teams weiter. Das erzeugt das Compliance‑Paradox: die dringende Notwendigkeit, wachsende regulatorische Komplexität mit immer weniger Ressourcen zu beherrschen.

Generative KI versprach, Consulting zu transformieren – doch Professionals stoßen auf eine große Hürde: Halluzinationen. Standard‑Modelle verlassen sich auf „Gedächtnis“ und produzieren dabei erfundene Vorschriften und nicht verifizierbare Empfehlungen. In einem Feld, in dem eine einzige falsch zitierte Klausel ein Risiko ist, reicht „meistens korrekt“ nicht aus.