Unternehmens-KI.
Unter Ihrer Kontrolle.
Wir konzipieren lokale KI-Systeme, die auf Ihrer eigenen oder dedizierten Infrastruktur laufen — mit LLMs, RAG, Rollen- und Rechtekonzepten sowie kontrollierten Schnittstellen zu Ihren Unternehmensdaten.
KI nutzen, ohne die Datenhoheit abzugeben.
Nicht jeder Anwendungsfall gehört in eine öffentliche Cloud. Lokale KI schafft eine zusätzliche Betriebsoption für sensible Daten, interne Wissensbestände und Prozesse mit hohen Integrationsanforderungen.
Interne Wissensassistenten
RAG-Systeme durchsuchen freigegebene Dokumente, Handbücher, Wikis und Datenquellen und liefern nachvollziehbare Antworten für Mitarbeitende.
Dokumente & Prozesse
Informationen extrahieren, klassifizieren, zusammenfassen und an bestehende Workflows oder Fachsysteme übergeben.
Private AI Assistants
Interne Assistenten für Recherche, Textarbeit, Support oder technische Dokumentation — mit definierten Zugriffsrechten und Datenquellen.
LLM, RAG und Infrastruktur als Gesamtsystem.
Eine belastbare lokale KI besteht nicht nur aus einem Modell. Entscheidend sind Datenquellen, Embeddings, Vektorsuche, Authentifizierung, Berechtigungen, Protokollierung, Schnittstellen und ein sauberer Betriebsprozess.
Je nach Anforderung evaluieren wir geeignete Open-Source-Modelle und Laufzeitumgebungen wie Ollama oder vLLM sowie passende GPU- oder Server-Infrastruktur. Die Auswahl richtet sich nach Use Case, Datenmenge, Nutzerzahl, Latenz und Budget.
Vom Use Case zur betriebsfähigen KI.
Use Case
Wir definieren Ziel, Nutzer, Datenquellen und messbaren Nutzen.
Architektur
Modell, RAG, Infrastruktur, Rechte und Integrationen werden geplant.
Pilot
Ein begrenzter Pilot validiert Qualität, Performance und Bedienbarkeit.
Betrieb
Monitoring, Updates, Dokumentation und Weiterentwicklung werden definiert.
Häufige Fragen zu lokaler KI.
Was ist lokale KI?
Lokale KI läuft auf eigener oder dedizierter Infrastruktur. Dadurch lassen sich Datenflüsse, Modelle und Zugriffe stärker kontrollieren als bei rein öffentlichen SaaS-Diensten.
Was ist RAG?
RAG verbindet ein Sprachmodell mit freigegebenen Unternehmensdaten. Relevante Inhalte werden gesucht und dem Modell als Kontext für die Antwort bereitgestellt.
Braucht jedes Unternehmen einen eigenen KI-Server?
Nein. Ob eigene Hardware sinnvoll ist, hängt von Datenschutz, Nutzerzahl, Performance, Verfügbarkeit und Kosten ab. Oft ist ein Pilot auf kleiner Infrastruktur der bessere Start.
Kann lokale KI mit bestehenden Systemen verbunden werden?
Ja. Über APIs und kontrollierte Datenquellen können je nach System Dokumentenablagen, Wissensdatenbanken, CRM-, ERP- oder Ticketsysteme angebunden werden.
Passt lokale KI zu Ihrem Unternehmen?
Wir bewerten Use Case, Daten, Infrastruktur und Betriebsmodell und zeigen, ob Cloud, Hybrid oder On-Premise sinnvoll ist.
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