/** * Demo Use Cases for AI Compliance SDK */ import { UseCaseAssessment, AssessmentResult } from '../types' export const DEMO_USE_CASES: UseCaseAssessment[] = [ { id: 'demo-uc-1', name: 'KI-gestützte Kundenanalyse', description: 'Analyse von Kundenverhalten und Präferenzen mittels Machine Learning zur Personalisierung von Angeboten und Verbesserung des Customer Lifetime Value. Das System verarbeitet Transaktionsdaten, Clickstreams und demographische Informationen.', category: 'Marketing', stepsCompleted: 5, steps: [ { id: 'uc1-step-1', name: 'Grunddaten', completed: true, data: { type: 'customer-analytics', department: 'Marketing' } }, { id: 'uc1-step-2', name: 'Datenquellen', completed: true, data: { sources: ['CRM', 'Webshop', 'Newsletter'] } }, { id: 'uc1-step-3', name: 'KI-Komponenten', completed: true, data: { algorithms: ['Clustering', 'Recommender', 'Churn-Prediction'] } }, { id: 'uc1-step-4', name: 'Betroffene', completed: true, data: { subjects: ['Kunden', 'Interessenten'] } }, { id: 'uc1-step-5', name: 'Risikobewertung', completed: true, data: { riskLevel: 'HIGH' } }, ], assessmentResult: { riskLevel: 'HIGH', applicableRegulations: ['DSGVO', 'AI Act', 'TTDSG'], recommendedControls: ['Einwilligungsmanagement', 'Profilbildungstransparenz', 'Opt-out-Mechanismus'], dsfaRequired: true, aiActClassification: 'LIMITED', }, createdAt: new Date('2026-01-15'), updatedAt: new Date('2026-02-01'), }, { id: 'demo-uc-2', name: 'Automatisierte Bewerbungsvorauswahl', description: 'KI-System zur Vorauswahl von Bewerbungen basierend auf Lebenslauf-Analyse, Qualifikationsabgleich und Erfahrungsbewertung. Ziel ist die Effizienzsteigerung im Recruiting-Prozess bei gleichzeitiger Gewährleistung von Fairness.', category: 'HR', stepsCompleted: 5, steps: [ { id: 'uc2-step-1', name: 'Grunddaten', completed: true, data: { type: 'hr-screening', department: 'Personal' } }, { id: 'uc2-step-2', name: 'Datenquellen', completed: true, data: { sources: ['Bewerbungsportal', 'LinkedIn', 'XING'] } }, { id: 'uc2-step-3', name: 'KI-Komponenten', completed: true, data: { algorithms: ['NLP', 'Matching', 'Scoring'] } }, { id: 'uc2-step-4', name: 'Betroffene', completed: true, data: { subjects: ['Bewerber'] } }, { id: 'uc2-step-5', name: 'Risikobewertung', completed: true, data: { riskLevel: 'HIGH' } }, ], assessmentResult: { riskLevel: 'HIGH', applicableRegulations: ['DSGVO', 'AI Act', 'AGG'], recommendedControls: ['Bias-Monitoring', 'Human-in-the-Loop', 'Transparenzpflichten'], dsfaRequired: true, aiActClassification: 'HIGH', }, createdAt: new Date('2026-01-20'), updatedAt: new Date('2026-02-02'), }, { id: 'demo-uc-3', name: 'Chatbot für Kundenservice', description: 'Konversationeller KI-Assistent für die automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen im First-Level-Support. Basiert auf Large Language Models mit firmeneigenem Wissen.', category: 'Kundenservice', stepsCompleted: 5, steps: [ { id: 'uc3-step-1', name: 'Grunddaten', completed: true, data: { type: 'chatbot', department: 'Support' } }, { id: 'uc3-step-2', name: 'Datenquellen', completed: true, data: { sources: ['FAQ', 'Wissensdatenbank', 'Ticketsystem'] } }, { id: 'uc3-step-3', name: 'KI-Komponenten', completed: true, data: { algorithms: ['LLM', 'RAG', 'Intent-Classification'] } }, { id: 'uc3-step-4', name: 'Betroffene', completed: true, data: { subjects: ['Kunden', 'Interessenten'] } }, { id: 'uc3-step-5', name: 'Risikobewertung', completed: true, data: { riskLevel: 'MEDIUM' } }, ], assessmentResult: { riskLevel: 'MEDIUM', applicableRegulations: ['DSGVO', 'AI Act'], recommendedControls: ['KI-Kennzeichnung', 'Übergabe an Menschen', 'Datensparsamkeit'], dsfaRequired: false, aiActClassification: 'LIMITED', }, createdAt: new Date('2026-01-25'), updatedAt: new Date('2026-02-03'), }, ] export function getDemoUseCases(): UseCaseAssessment[] { return DEMO_USE_CASES.map(uc => ({ ...uc, createdAt: new Date(uc.createdAt), updatedAt: new Date(uc.updatedAt), })) }