KI wächst schneller als die Sicherheitsvorkehrungen, die sie umgeben.
Die Studie „AI at the Core“ von IBM ergab, dass fast 74 % der befragten Unternehmen nur eine mäßige oder begrenzte Abdeckung ihrer KI-Risiko- und Governance-Frameworks in Bezug auf Technologie-, Drittanbieter- und Modellrisiken angeben.
Mit anderen Worten: Viele Teams liefern Modelle aus, aber weit weniger können die Fragen, die sich unmittelbar danach stellen, mit Sicherheit beantworten:
🤔 Wer hat dies genehmigt, auf welcher Grundlage, mit welchen Belegen, und was passiert, wenn das Modell in der Produktion abweicht?
Genau darauf gibt IBM Watsonx Governance die Antwort. Es hilft Ihnen dabei, KI über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu steuern, zu sichern und zu überwachen – mit Workflows, Überwachungsfunktionen und Risikomanagement, das die verantwortungsvolle Skalierung unterstützt.
In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie watsonx. governance nutzen können, um Anwendungsfälle zu dokumentieren, Überprüfungen und Genehmigungen zu standardisieren, die richtigen Modelldaten zu erfassen und Modelle in der Produktion zu überwachen, während Sie skalieren.
Was ist IBM watsonx. governance?
IBM Watsonx Governance ist eine KI-Governance-Plattform für Unternehmen, die von IBM als Teil seiner Watsonx KI- und Datenplattform entwickelt wurde. Sie hilft Unternehmen dabei, KI-Aktivitäten über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg verantwortungsbewusst zu steuern, zu verwalten, zu überwachen und zu skalieren.
Es dient als einheitliche Lösung für die Steuerung sowohl traditioneller Machine-Learning-Modelle (ML) als auch moderner generativer KI-Modelle (gen AI), einschließlich großer Sprachmodelle und Anwendungen, unabhängig davon, ob diese auf IBM watsonx. ai basieren oder auf unterstützten Plattformen von Drittanbietern bereitgestellt werden.
So funktioniert IBM Watsonx Governance
watsonx. governance ist als integriertes Paket von Funktionen verfügbar, das laut IBM folgende Komponenten umfasst:
OpenPages für Risiko und Compliance
OpenPages ist die Komponente innerhalb von watsonx. governance, die als zentrale Risiko- und Compliance-Engine fungiert. Sie wurde entwickelt, um die Richtlinien Ihres Unternehmens in konkrete, nachverfolgbare Metriken für jedes KI-Modell zu übersetzen.
Damit erhalten Sie die Tools, um formelle Risikobewertungen durchzuführen, Modelle bestimmten Vorschriften zuzuordnen und unveränderliche Prüfpfade für Aufsichtsbehörden zu erstellen.
- Risikobewertung: Sie können jedem /AI-Anwendungsfall ein Risikolevel zuweisen und diese Nachverfolgung durchführen, basierend auf Faktoren wie der Sensibilität der verwendeten Daten oder den Auswirkungen der getroffenen Entscheidungen.
- Compliance-Mapping: Damit können Sie Modelle auf regulatorische Rahmenwerke wie den EU-KI-Akt oder das NIST-KI-Risikomanagement-Framework abbilden und Compliance-Nachweise und -Status über alle Überprüfungen hinweg verfolgen.
- Audit-Trails: OpenPages führt permanente Aufzeichnungen darüber, wer was wann genehmigt hat, was für den Nachweis der Compliance bei einer Prüfung unerlässlich ist.
OpenScale für die Modellüberwachung
OpenScale ist die Echtzeit-Überwachungsengine, die Ihre Modelle nach ihrer Inbetriebnahme überwacht. Es ist Ihr System zur Warnung vor Problemen, die auftreten, wenn ein Modell mit den unorganisierten, unvorhersehbaren Daten der realen Welt interagiert.
- Drift-Erkennung: Erkennt, wenn sich die Ein- oder Ausgänge eines Modells von den Daten unterscheiden, mit denen es trainiert wurde – ein Anzeichen dafür, dass seine Leistung nachlassen könnte.
- Fairness-Überwachung: Durchführt Nachverfolgung von Vorhersagen über sensible Gruppen hinweg (z. B. Alter oder Geschlecht), um aufkommende KI-Verzerrungen zu erkennen, bevor sie zu systemischen Problemen werden.
- Erklärbarkeit: Je nach Modelltyp und Konfiguration kann es für Menschen lesbare Erklärungen für das Modellverhalten und die Vorhersagen generieren, was für Audits und Kundenanfragen von entscheidender Bedeutung ist.
- Metriken: Das System überwacht wichtige Metriken wie Genauigkeit und Reaktionszeit und stellt so sicher, dass das Modell weiterhin die Anforderungen des Geschäfts erfüllt.
KI-Factsheets für die Nachverfolgung des Lebenszyklus
KI-Factsheets sind Teil des Dokumentenlebenszyklusmanagements für jedes Modell. Factsheets führen automatisch die Nachverfolgung wichtiger Details in jeder Phase des KI-Lebenszyklus durch, darunter:
- Entwicklungsmetadaten, wie Trainingsdatenquellen und Algorithmusauswahl
- Bewertungsergebnisse, wie Testmetriken und Bias-Bewertungen
- Details zur Bereitstellung, einschließlich wo das Modell ausgeführt wird und wer darauf zugreifen kann
- Betriebshistorie, wie Leistungstrends und vergangene Incidents
🔍 ClickUp Brain MAX: Schnellere Multi-Modell-Tests vor Governance-Gates
Bevor ein Modell, eine Eingabeaufforderung oder ein Agent jemals IBM Watsonx Governance erreicht, benötigen Teams in der Regel einen Ort, an dem sie ohne Reibungsverluste überlegen, testen und vergleichen können.
Hier kommt ClickUp Brain MAX ins Spiel .
Brain MAX ist eine eigenständige Desktop-KI-App, mit der Teams im selben Workspace zwischen mehreren führenden Modellen (z. B. GPT, Claude, Gemini) wechseln können. Sie können dieselbe Eingabeaufforderung, Entscheidungslogik oder Entwurfsausgabe für mehrere Modelle nebeneinander ausführen, die Antworten sofort vergleichen und den gesamten Denkprozess zusammen mit der Arbeit selbst speichern.
Dadurch ist Brain MAX besonders leistungsstark für:
- Vergleich der Modelle und Prompts in der frühen Phase vor der formellen Bewertung
- Stresstesten Sie die Ergebnisse hinsichtlich Tonfall, Qualität der Argumentation oder Randfällen über alle Modelle hinweg.
- Erfassen und Speichern von „Warum wir diesen Ansatz gewählt haben“ direkt neben Aufgaben und Dokumenten
Sobald sich Teams auf das richtige Verhalten, die richtige Eingabeaufforderung oder die richtige Modellauswahl geeinigt haben, wird Watsonx Governance zum System of Record. Factsheets, Genehmigungen und Überwachungen spiegeln dann Entscheidungen wider, die bereits auf Herz und Nieren geprüft, dokumentiert und vereinbart wurden.
👉 In der Praxis beschleunigt Brain MAX das Lernen und die Iteration, während Watsonx Governance für Kontrolle und Verantwortlichkeit sorgt. Zusammen verhindern sie, dass Governance Innovationen verlangsamt – oder dass Innovationen die Governance umgehen.
So richten Sie Watsonx Governance für Ihr Team ein
Lassen Sie uns nun Schritt für Schritt Watsonx Governance für Ihr Team einrichten 👇
1. Schließen Sie eine Verbindung zu einer Datenbank (Data Mart) an.
Öffnen Sie die URL für Watsonx Governance für Ihre Region, gehen Sie dann zu Konfigurieren → Datenbank und wählen Sie einen DB-Typ (Lite oder Ihre eigene DB2/PostgreSQL).
2. KI-Anwendungsfälle einrichten
- Weiter zu KI-Anwendungsfälle → Setup abschließen
- Dadurch wird eine Service-ID erstellt: watsonx. governance_DO_NOT_DELETE
- Wenn Sie kein Standardinventar haben, werden Sie aufgefordert, eines zu erstellen, das für die Verwaltung externer Modelle, Anhänge und Berichte zur Berichterstellung erforderlich ist.
3. Zugriffsrichtlinien erstellen (Ihr Team einladen)
In IBM Cloud: Verwalten → Zugriff (IAM) → Benutzer → Benutzer einladen → Zugriffsrichtlinie für den Dienst watsonx. governance zuweisen und deren Geltungsbereich festlegen (Konto/Ressourcengruppe/spezifische Instanz)
📌 Benutzer benötigen Reader/Writer+ für den Zugriff auf den Dienst. Writer+ kann Info über Projekte und BereitstellungsSpaces hinweg anzeigen.
4. Verwalten Sie Benutzer und Rollen in Watsonx Governance.
Weisen Sie Rollen für die Zusammenarbeit bei bewertungsbezogenen Aktionen (Administrator/Editor/Viewer/Operator) zu, basierend auf den Aufgaben, die von den einzelnen Personen zu erledigen sind.
👀 Wussten Sie schon? Ein einziger moderner Datenverstoß kann stadiongroß sein! Der im Januar 2026 hinzugefügte Eintrag zum Datenverstoß bei Under Armour listet 72,7 Millionen betroffene Konten auf.
So führen Sie KI-Governance-Lebenszyklen mit ClickUp durch
IBM Watsonx Governance dient als Governance-System für KI, in dem Modelle, Eingabeaufforderungen, Bewertungen und Genehmigungen formell mit Struktur und Rückverfolgbarkeit nachverfolgt werden.
Die Governance muss jedoch weiterhin abteilungsübergreifend erfolgen. Nun, jemand muss den ursprünglichen Kontext erfassen, Entscheidungen verfolgen, Nachweise abgleichen und die Arbeit vorantreiben, ohne dass der Prozess zu einem Labyrinth von Übergaben wird. Massive Arbeitsausbreitung in Aktion!
Entdecken Sie ClickUp. Als weltweit erster konvergenter KI-Workspace verbindet er die operative Ebene – Dokumente, Aufgaben, Chat, Workflows, Wissen, KI und Führungssichtbarkeit –, sodass Ihre Teams den Governance-Lebenszyklus nahtlos ausführen können.
Sehen wir uns an, wie das funktioniert. 👇
Erstellen und dokumentieren Sie KI-Anwendungsfälle.
Anwendungsfälle lassen sich leicht einmalig dokumentieren. Schwieriger ist es, diese Dokumentation konsistent zu halten, wenn die Idee von Risiko-, Rechts-, Sicherheit- und Liefer-Teams auf Herz und Nieren geprüft wird.
Beheben Sie das mit ClickUp Docs. Verwenden Sie beispielsweise für jeden neuen KI-Anwendungsfall eine ClickUp Doc-Vorlage, damit jedes Projekt mit standardisierten Eingaben beginnt:
- Ziel
- Stakeholder
- Datenkontext
- Beabsichtigte Ergebnisse
- Einschränkungen
- Erfolgskriterien
Halten Sie außerdem Anwendungsfälle und Entscheidungen im Dokument fest, indem Sie @mentions und ClickUp Assigned Comments verwenden. Im Laufe des Fortschritts der Überprüfung können Sie die nächsten Schritte direkt aus dem Dokument in ClickUp Aufgaben umwandeln.
Wenn es zu Ihrem Workflow passt, integrieren Sie ClickUp Brain, um die Teile zu beschleunigen, die normalerweise Zeit kosten. Verwenden Sie es, um eine Zusammenfassung zu straffen, Annahmen zu identifizieren, die einer Validierung bedürfen, oder einen ersten Entwurf für Governance-Überlegungen (z. B. Fairness- oder Datenschutz-Checkpoints) auf der Grundlage dessen zu erstellen, was Ihr Team bereits geschrieben hat.
Sobald der Anwendungsfall erledigt ist, formalisieren Sie ihn in IBM Watsonx Governance, damit er zum geregelten Anker für die Nachverfolgung des Lebenszykluses und die Dokumentation von Factsheets wird.
Erstellen Sie in Watsonx Governance einen KI-Anwendungsfall in einem Inventar:
- Gehen Sie zu Kataloge → KI-Anwendungsfälle.
- Klicken Sie auf Neuer KI-Anwendungsfall.
- Geben Sie einen Namen ein und wählen Sie eine Auswahl an Inventaren aus.
- Füllen Sie die erforderlichen Felder aus, z. B.: Beschreibung (Geschäftliches Problem + Kontext) Risikostufe Unterstützende Daten Eigentümer Status Tags
- Beschreibung (Geschäftliches Problem + Kontext)
- Risikostufe
- Unterstützende Daten
- Eigentümer
- Status
- Tags
- Beschreibung (Geschäftliches Problem + Kontext)
- Risikostufe
- Unterstützende Daten
- Eigentümer
- Status
- Tags
Von dort aus wird der Anwendungsfall zum Ort, an dem Sie die Lebenszyklus-Nachverfolgung (Übersicht/Lebenszyklus/Zugriff) in einer Ansicht anzeigen und verwaltete Assets mit ihren Factsheets verbinden können.
Factsheets helfen dann dabei, Governance- und Compliance-Metadaten über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu erfassen, einschließlich Zweck/Kritikalität und Herkunft der während der Entwicklung und Bereitstellung durchgeführten Maßnahmen.
📮 ClickUp Insight: 53 % der Unternehmen haben keine KI-Governance oder nur informelle Richtlinien. Und wenn Menschen nicht wissen, wohin ihre Daten gelangen – oder ob ein Tool ein Compliance-Risiko darstellen könnte –, zögern sie. Wenn ein KI-Tool außerhalb vertrauenswürdiger Systeme angesiedelt ist oder unklare Datenpraktiken hat, reicht die Angst „Was ist, wenn das nicht sicher ist?“ aus, um die Einführung zu verhindern.
Das ist bei der vollständig regulierten, sicheren Umgebung von ClickUp nicht der Fall. ClickUp AI ist konform mit DSGVO, HIPAA und SOC 2 und verfügt über die ISO 42001-Zertifizierung, wodurch sichergestellt wird, dass Ihre Daten privat, geschützt und verantwortungsbewusst verwaltet werden.
Drittanbietern von KI ist es untersagt, ClickUp-Kundendaten zu trainieren oder zu speichern, und die Unterstützung mehrerer Modelle unterliegt einheitlichen Berechtigungen, Datenschutzkontrollen und strengen Sicherheitsstandards. Hier wird KI-Governance Teil des Workspaces selbst, sodass Teams KI ohne zusätzliches Risiko vertrauensvoll nutzen können.
Bewerten Sie KI-Modelle und Eingabeaufforderungen
Die Modellbewertung ist eine wichtige, aber komplexe Phase mit vielen beweglichen Teilen. Sie müssen Leistungstests durchführen, auf Verzerrungen prüfen und Fehlermodi testen, während Sie gleichzeitig mehrere Interessengruppen auf dem Laufenden halten.
Verwenden Sie die ClickUp DMAIC-Vorlage, um wiederholbare Workflows zu erstellen.
Erstellen Sie Bewertungs-Pipelines mit stufenbasierten benutzerdefinierten Statusen mithilfe der ClickUp-DMAIC-Vorlage.
In dieser Vorlage können Sie mithilfe von ClickUp benutzerdefinierten Statussen Bewertungs-Pipelines erstellen. Das bedeutet, dass die Status Ihre Bewertungsphasen widerspiegeln können, z. B. „Bewertung ausstehend“, „Bias-Test“, „Leistungsüberprüfung“ und „Zur Genehmigung bereit“.
Mit ClickUp Automations können Sie auch manuelle Übergaben vermeiden. Wenn die Aufgabe beispielsweise zu Bias Testing wechselt, kann die von Ihnen festgelegte Automatisierung die Arbeit Ihrem Compliance-Prüfer zuweisen und einen Kommentar mit der Test-Checkliste und Links hinzufügen.
Sobald Ihr Workflow eingerichtet ist, können Sie die technische Bewertung in Watsonx durchführen:
- Für Prompt-Vorlagen und genAI: Führen Sie Prompt-Bewertungen aus der Prompt-Vorlagen-Ressource durch, überprüfen Sie die Werte der Metriken und nutzen Sie die Bewertungszusammenfassung, um Schwellenwertverletzungen zu erkennen.
- Für externe oder nicht von IBM gehostete Modelle: Sie können „getrennte” Prompt-Vorlagen für alle unterstützten Aufgabentypen wie Zusammenfassung, Klassifizierung, Beantwortung von Fragen, Entitätsextraktion, Inhaltserstellung und RAG bewerten, wobei die Metriken je nach Modell und Aufgabe variieren.
KI-Modelle genehmigen und bereitstellen
Verwenden Sie ClickUp Super Agents, um den Genehmigungsprozess durchgängig zu steuern.
Es handelt sich um KI-gestützte Teammitglieder, die mit vollständigem Workspace-Kontext arbeiten und mehrstufige Workflows mit Sicherheit ausführen können. Darüber hinaus können Sie ihr Verhalten durch Anweisungen, Auslöser, Tools und Wissen konfigurieren, um sicherzustellen, dass sie innerhalb der vorgegebenen Grenzen arbeiten.
Beispielsweise kann ein Super Agent nach Abschluss einer Bewertung alles, was die Prüfer benötigen, an einem Ort zusammenstellen (z. B. den aktuellen Anwendungsfallkontext, Notizen zu Entscheidungen und Verknüpfungen zu den kontrollierten Nachweisen).
Darüber hinaus können ClickUp-Dashboards die ClickUp-Aufgaben des Workspace in eine übersichtliche visuelle Ansicht des Fortschritts umwandeln, sodass die Führungskräfte sehen können, wie viele Modelle auf ihre Überprüfung warten, welche Phase im Rückstand ist und was veraltet ist.
Erstellen Sie Ihr eigenes Dashboard für das Projektmanagement auf ClickUp ⬇️
Anschließend können Sie den operativen Workflow wieder mit Watsonx verknüpfen:
- In Watsonx Governance bietet IBM einen Modelllebenszyklus-Workflow, der ein KI-Modell durch mehrere Phasen und Stakeholder bis zur Freigabe für die Bereitstellung begleitet. Damit wird sichergestellt, dass das verwaltete Aufzeichnungssystem dieselben Gates widerspiegelt, die Ihr Team operativ in ClickUp ausführt.
- Nach der Genehmigung folgt die Überwachung. Watson OpenScale kann mit Überwachungsfunktionen konfiguriert werden, die bereitgestellte Assets anhand von von Ihnen festgelegten Schwellenwerten (z. B. Fairness- oder Genauigkeits-/Drift-Schwellenwerte) bewerten.
🚀 Vorteil von ClickUp: Erstellen Sie ein Dashboard für Führungskräfte und fügen Sie ClickUp AI-Karten hinzu, die zusammenfassen, was Genehmigungen blockiert (z. B. „Was wartet auf die Rechtsabteilung?“ oder „Welche Modelle befinden sich am längsten in der Überprüfung?“).
Einschränkungen bei der Verwendung von Watsonx für KI-Governance und Skalierung
Kein Tool ist eine Wunderwaffe, und es ist wichtig, die Limite einer Plattform zu verstehen, bevor Sie sich dafür entscheiden.
Hier sind einige Dinge, die Sie bei watsonx. governance beachten sollten 👀
| Limit | Auswirkungen |
| IBM-Ökosystem-Tilt | Es unterstützt zwar Modelle von Drittanbietern, die tiefste Integration erfolgt jedoch mit den eigenen Tools von IBM. Teams, die stark in andere Cloud-Plattformen investiert haben, könnten mit Reibungsverlusten konfrontiert sein. |
| Komplexität für kleinere Teams | Die Plattform ist für den Einsatz in Unternehmen konzipiert. Für kleinere Teams könnten der Aufwand und die Komplexität zu hoch sein. |
| OpenPages-Lernkurve | Das Risikomanagementmodul wurde ursprünglich für den Finanzbereich entwickelt, sodass seine Konzepte und Benutzeroberfläche für KI-native Teams möglicherweise nicht intuitiv sind. |
| Benutzerdefinierte Anpassungsbeschränkungen | Die vorgefertigten Compliance-Vorlagen sind ein guter Ausgangspunkt, entsprechen jedoch möglicherweise nicht vollständig den individuellen oder speziellen regulatorischen Anforderungen Ihres Unternehmens. |
| Generative KI-Governance befindet sich noch in der Entwicklung | Die Tools zur Steuerung großer Sprachmodelle (LLMs) entwickeln sich branchenweit rasant weiter, und die Governance-Fähigkeiten werden parallel zu neuen Best Practices immer ausgereifter. |
Weitere alternative tools
Wenn IBM Watsonx Governance nicht das Richtige für Sie ist, gibt es einige Alternativen, je nachdem, ob Sie einen Cloud-nativen Governance-Stack oder eine Cloud-unabhängige Überwachungsebene wünschen.
- Amazon SageMaker Model Monitor + Amazon SageMaker Model Cards: Eine gute Option, wenn Sie bereits in AWS investiert haben. Model Monitor konzentriert sich auf die Produktionsüberwachung (z. B. Erkennung von Problemen wie Abweichungen/Anomalien und Benachrichtigung), während Model Cards Ihnen helfen, Modelldetails für Audits und Berichte zur Governance auf standardisierte Weise zu dokumentieren.
- Azure Machine Learning Responsible KI: Ideal, wenn Ihre Workflows bereits in Azure vorhanden sind und Sie eine integrierte Möglichkeit suchen, Modelle hinsichtlich Fairness, Fehleranalyse und Erklärbarkeit (sowie „Was-wäre-wenn“-/kontrafaktische Analysen) in einer einzigen Oberfläche zu bewerten.
- Google Vertex AI Model Monitoring: Das Google Cloud-Äquivalent für Teams, die auf GCP bereitstellen. Im Mittelpunkt stehen die Ausführung von Überwachungsaufträgen nach Zeitplan oder auf Abruf, die Nachverfolgung von Modell-/Datenqualitätssignalen (wie Drift/Feature Skew) und die Ausgabe von Warnmeldungen bei Überschreitung von Schwellenwerten.
- Fiddler KI + Arthur KI: Gut geeignet, wenn Sie eine herstellerneutrale Beobachtungsebene für alle Modelle wünschen – wird häufig aufgrund der besseren Erklärbarkeit, der schnelleren Ursachenanalyse und der einheitlichen Überwachung über Teams und Umgebungen hinweg gewählt.
- MLflow: Am besten geeignet für Teams, die Open-Source-Flexibilität wünschen. MLflow bietet Ihnen eine solide Grundlage (Nachverfolgung + Modellregistrierung mit Metadaten/Tags und Phasen des Lebenszyklus), aber in der Regel ist ein gewisser Aufwand erforderlich, um die Durchsetzung von Richtlinien, Überprüfungen/Genehmigungen und Governance-Workflows in einer Weise hinzuzufügen, die zu Ihrer Organisation passt.
Konkrete KI-Governance mit ClickUp
Eine Plattform wie IBM Watsonx Governance kann Ihnen die technische Grundlage für Risikokontrollen und Compliance bieten, aber Governance funktioniert nur, wenn die dahinterstehenden Teams aufeinander abgestimmt und rechenschaftspflichtig bleiben.
ClickUp verbindet diese Ausführungsebene. Dokumente standardisieren Richtlinien und Modellaufzeichnungen. Dashboards machen Überprüfungen und Engpässe sichtbar. Und KI-Agenten sorgen dafür, dass Genehmigungen und Übergaben reibungslos ablaufen, sodass Governance nicht nur Theorie bleibt, sondern auch in der Praxis funktioniert.
Vor allem aber wird KI-Governance dadurch von einer periodischen Überprüfung zu einem lebendigen System. Einem System, in dem Entscheidungen dokumentiert, Maßnahmen durch Nachverfolgung verfolgt und Verantwortlichkeiten in jeder Phase des Lebenszyklus klar sind.
Starten Sie kostenlos mit ClickUp und führen Sie Ihren Governance-Prozess von Anfang bis Ende mit Klarheit durch. ✅
Häufig gestellte Fragen
Allgemeine KI-Governance bezieht sich auf die allgemeinen Grundsätze und Richtlinien, die ein Unternehmen anwendet, während Watsonx Governance eine spezielle Softwareplattform ist, die Ihnen bei der Umsetzung und Automatisierung dieser Praktiken hilft.
Ja, die Plattform kann Modelle überwachen und verwalten, die auf anderen Clouds wie AWS SageMaker und Azure ML bereitgestellt werden, obwohl die Integration möglicherweise mehr manuelle Konfiguration erfordert als bei IBM-nativen Modellen.
Effektive Governance ist Teamarbeit, an der in der Regel Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Compliance-Beauftragte, Risikomanager, Geschäftsinteressenten und IT-Sicherheitsexperten beteiligt sind, um den gesamten Lebenszyklus abzudecken.