KI auf eigener Hardware

Näher an euren Daten.
Näher an eurem Alltag.

KI muss nicht mit einer weiteren Cloud-Plattform beginnen. Wir planen und integrieren lokale Modelle, interne Wissenssuche und Assistenzfunktionen — passend zu euren Aufgaben und mit einem klaren Blick auf Datenwege und Betrieb.

Illustration eines hellen Arbeitsplatzes mit kompaktem Aluminium-Rechner — KI-generierte Illustration · keine Kundenaufnahme

Ein sinnvoller Einstieg

Wobei lokale KI helfen kann.

Nicht jede Aufgabe braucht einen Chatbot. Wir schauen zuerst, wo Informationen gesucht, Texte bearbeitet oder wiederkehrende Schritte ausgeführt werden. Ein abgegrenzter Anwendungsfall lässt sich besser prüfen als ein Versprechen, alles zu automatisieren.

Internes Wissen finden

Eine Suche über freigegebene Handbücher, Anleitungen und interne Dokumentation. Antworten sollten ihre Quellen nennen und die Zugriffsrechte der jeweiligen Person berücksichtigen.

Texte vorbereiten

Entwürfe, Zusammenfassungen und sprachliche Überarbeitung als Unterstützung. Inhalte werden vor ihrer Verwendung fachlich geprüft — die Entscheidung bleibt bei euren Mitarbeitenden.

Assistenten für den Arbeitsalltag

Gezielte Unterstützung für wiederkehrende Fragen und klar beschriebene Abläufe. Welche Daten und Werkzeuge ein Assistent nutzen darf, wird bewusst festgelegt.

Abläufe unterstützen

KI kann Informationen strukturieren und nächste Schritte vorbereiten. Schreibende Aktionen, Versand oder Änderungen an Geschäftsdaten benötigen definierte Regeln und gegebenenfalls eine menschliche Freigabe.

Ein Beispiel für interne Wissenssuche

Eine Frage.
Die passende Anleitung dazu.

ILLUSTRATIVES BEISPIEL · KEINE LIVEANTWORT

„Wie richte ich einen neuen Arbeitsplatz ein?“

Ein interner Assistent kann die freigegebene Onboarding-Anleitung finden, die Schritte zusammenfassen und auf das Originaldokument verweisen. Eure Mitarbeitenden können die Quelle öffnen und die Angaben prüfen.

Beispielquelle: interne Anleitung „Arbeitsplatz einrichten“ · nur bei entsprechender Zugriffsberechtigung

Der Nutzen: weniger Suchen in verstreuten Dokumenten. Voraussetzung sind aktuelle Inhalte, passende Berechtigungen und ein geprüfter Umgang mit Fehlern.

Eigene Infrastruktur

Was „lokal“ tatsächlich bedeutet.

Die Modellberechnung kann auf Hardware in eurer eigenen Umgebung laufen. Das gibt euch Gestaltungsspielraum beim Betrieb — bedeutet aber nicht automatisch, dass jede angeschlossene Funktion ohne externe Dienste arbeitet.

Modelle, Dokumentenspeicher und Suchindex bewusst platzieren
Externe APIs, Telemetrie und weitere Datenübertragungen gesondert prüfen
Zugriffe, Protokollierung, Updates und Datensicherung mitplanen

Ein lokales Modell allein ist weder eine vollständige Datenschutzlösung noch eine pauschale DSGVO-Freigabe.

Hardware mit Augenmaß

Die Aufgabe bestimmt den Rechner.

Modellgröße, Antwortqualität und die Zahl gleichzeitiger Nutzer entscheiden über den Bedarf. Manche Aufgaben lassen sich kompakt betreiben, andere benötigen mehr Speicher oder einen eigenen KI-Server. Die abgebildete Hardware ist eine Illustration, keine pauschale Produktempfehlung.

Vorhandene Hardware und verfügbare Ressourcen prüfen
Kleine und größere Modelle mit passenden Testaufgaben vergleichen
Speicherbedarf, Antwortzeiten, Strombedarf und Wartung berücksichtigen

Wir wählen die Hardware nach euren Aufgaben und prüfen das Ergebnis mit passenden Testfragen.

Ein kontrollierter Start

Vom Anwendungsfall zum überprüfbaren Piloten.

Wir beginnen mit einer begrenzten Aufgabe und geeigneten Testdaten. So lässt sich beurteilen, ob die Antworten nützlich sind und ob die Lösung in euren Alltag passt — bevor weitere Datenquellen oder Funktionen hinzukommen.

Ziel, zulässige Daten und Erfolgskriterien festlegen
Modell und Datenanbindung auswählen und in einer Pilotumgebung erproben
Antworten, Quellen, Berechtigungen und Fehlerfälle prüfen
Betriebsverantwortung und Freigabe für den produktiven Einsatz klären

Am Ende des Piloten entscheidet ihr anhand der Ergebnisse, ob und wie die Lösung weitergeführt wird.

Klare Grenzen

Unterstützung statt unbeaufsichtigter Entscheidung.

KI kann plausibel klingende Fehler machen. Besonders bei sensiblen Informationen oder folgenreichen Entscheidungen braucht es fachliche Kontrolle. Zugriffsrechte und Datenminimierung sind Teil der Planung, nicht ein nachträglicher Zusatz.

Ergebnisse vor wichtigen Entscheidungen fachlich prüfen
Sensible Daten nur mit geeigneter Grundlage und abgestimmten Schutzmaßnahmen verarbeiten
Patienten- und Gesundheitsdaten nicht ungeprüft in einen Assistenten übernehmen
Verantwortung, Löschung und mögliche externe Anbindungen dokumentieren

Keine autonome medizinische Entscheidung und keine pauschale Zusicherung, dass Daten niemals die eigene Umgebung verlassen.

Gut zu wissen

Fragen zur
lokalen KI.

Brauchen wir dafür immer einen großen KI-Server?

Nein. Der Bedarf hängt vom Modell, der Aufgabe und der gewünschten gleichzeitigen Nutzung ab. Das prüfen wir, bevor Hardware ausgewählt wird.

Bleiben mit lokaler KI automatisch alle Daten im Haus?

Nicht automatisch. Das Modell kann lokal laufen, während eine angebundene Suche, ein Werkzeug oder eine API Daten extern verarbeitet. Entscheidend ist der gesamte Datenfluss, nicht allein der Standort des Modells.

Kann die KI unsere eigenen Dokumente verwenden?

Eine interne Wissenssuche kann dafür eingerichtet werden. Dokumente müssen geeignet, freigegeben und aktuell sein. Die Suche und die Antwortausgabe müssen die jeweiligen Zugriffsrechte berücksichtigen.

Können lokale und externe Modelle kombiniert werden?

Technisch ist das möglich. Welche Daten für welche Anbindung zulässig sind, wird vorher festgelegt. Ein Cloud-Fallback darf sensible Inhalte nicht unbemerkt nach außen weitergeben.

Was kostet ein solches Projekt?

Das hängt von Aufgabe, Datenaufbereitung, vorhandener Hardware, Integrationen und Betrieb ab. Nach der ersten Einordnung lässt sich ein begrenzter Pilot sinnvoll planen und anbieten.

Welche Aufgabe soll einfacher werden?

Erzählt uns vom Ablauf. Wir schauen, ob lokale KI dazu passt.

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