Lokale KI für Unternehmen bedeutet, dass Sprachmodelle vollständig in der eigenen IT-Infrastruktur laufen: auf eigenen Servern, on-premises oder in einer Private Cloud, ohne Anbindung an externe Cloud-Dienste. Sensible Daten verlassen dabei nie das Unternehmensnetz, und der Betrieb funktioniert auch ohne Internetverbindung.
Für Organisationen mit hohen Compliance-Anforderungen ist das oft der einzige Weg, künstliche Intelligenz überhaupt produktiv einzusetzen. Wir implementieren Local LLMs abgeschottet, auditierbar und eingebunden in Ihre bestehenden Systeme.
Wir dürfen aus Compliance-Gründen keine Cloud-Dienste für sensible Daten nutzen.
Unsere Offline KI läuft vollständig lokal. Ihre Daten bleiben dort, wo sie entstehen.
Wir wollen KI nutzen, aber unser Unternehmen arbeitet mit vertraulichen Informationen.
Wir implementieren Local LLMs on-premises oder in Ihrer Private Cloud: sicher, abgeschottet, auditierbar.
Wir brauchen eine KI, die ohne Internetzugang funktioniert, etwa für interne Systeme oder kritische Infrastrukturen.
Unsere Offline-Modelle laufen eigenständig und sind auch ohne Verbindung nach außen voll funktionsfähig.
Darum können Sie uns vertrauen
Datenhoheit in eigener Infrastruktur
Datenabfluss bei lokalem Betrieb
Verfügbarkeit – auch ohne Internetzugang
System für sichere, lokale KI-Verarbeitung
Zielgruppe
Großunternehmen, Behörden und regulierte Branchen
Märkte
Deutschland, Österreich, Schweiz
Technologische Basis
lokale LLM-Modelle, Container-Deployment, API-Frameworks, GPU-Server, eigener KI-Stack
Zunehmende Datenschutzanforderungen, sensible Daten, eingeschränkte Cloud-Nutzung: genau dafür ist unsere Offline KI entwickelt worden. Die Lösung ermöglicht den Betrieb leistungsstarker Large Language Models in einer lokalen oder isolierten Infrastruktur, komplett ohne Cloud-Abhängigkeit. Unternehmen behalten die volle Datenkontrolle und nutzen KI trotzdem mit der Performance moderner Modelle.
Der Unterschied zeigt sich im Alltag: Wenn ein Fachbereich ein Dokument in ein cloudbasiertes Sprachmodell gibt, verlässt der Inhalt Ihr Netzwerk – mit allem, was an Vertragsdaten, Personendaten oder Konstruktionswissen darin steht. Bei einem lokal betriebenen LLM entfällt dieser Schritt vollständig. Es gibt keine externe Schnittstelle, über die Unternehmensdaten abfließen könnten, und keine Abhängigkeit von den Nutzungsbedingungen eines externen Anbieters.
Wenn Sie künstliche Intelligenz einsetzen wollen, ohne Kompromisse bei Sicherheit und Compliance einzugehen: Sprechen Sie mit uns über Ihre lokale KI-Architektur.
Die meisten KI-Systeme laufen in der Cloud: schnell verfügbar, aber mit Kompromissen bei Datenschutz und Kontrolle. Mit einem Local LLM bleibt Ihre gesamte KI-Infrastruktur in Ihrem eigenen Netzwerk. Daten, Modelle und Ergebnisse verlassen Ihr Unternehmen nicht.
Lokale Large Language Models laufen vollständig in Ihrer Umgebung, ohne Datenübertragung an Dritte, keine Cloud-Speicherung. Cloud KI verarbeitet auf der Infrastruktur des Anbieters.
Die Systeme arbeiten unabhängig von Internetverbindungen und sind selbst in isolierten Netzwerken voll funktionsfähig. Cloud KI ist ohne Internetverbindung nicht nutzbar.
Updates, Wartung und Kontrolle erfolgen ausschließlich durch Ihre IT – keine Fremdzugriffe, keine externen APIs. Bei Cloud-Modellen gibt der Anbieter die Update-Zyklen vor.
Das Modell wird auf Ihre Daten abgestimmt und bleibt unternehmensintern. In der Cloud ist Anpassung nur im Rahmen der Anbieter-Optionen möglich.
Volle Performance durch GPU-optimiertes Deployment, direkt in Ihrer Hardware-Infrastruktur. Bei Cloud KI hängt die Leistung von Auslastung und Tarif ab.
Lokale KI ist kein Ersatz für die Cloud, sondern eine Option für bestimmte Datenklassen. Wir empfehlen die Entscheidung nicht nach Technologiepräferenz, sondern nach Datenklassifizierung.
Sie mit Daten arbeiten, die nach interner Richtlinie oder aufsichtsrechtlicher Vorgabe das Unternehmensnetz nicht verlassen dürfen
Ihre Systeme in isolierten Netzen betrieben werden – etwa in kritischer Infrastruktur oder in Produktionsumgebungen ohne Außenverbindung
Sie einen auditierbaren Nachweis brauchen, wo genau Daten verarbeitet wurden
Sie langfristig planbare Kosten für eine dauerhaft hohe Nutzung wollen, statt nutzungsabhängiger Abrechnung
die zu verarbeitenden Daten unkritisch sind und Geschwindigkeit in der Einführung zählt
Sie sehr große Modelle mit stark schwankender Last brauchen und keine eigene GPU-Infrastruktur aufbauen wollen
Sie bereits stark in einer Azure-Umgebung arbeiten und KI dort andocken möchten
Weil beide Wege ihre Berechtigung haben, setzen wir beide um: Neben lokalen Modellen realisieren wir generative KI auch in Ihrer Azure-Infrastruktur. In vielen Projekten entsteht am Ende eine Mischung – unkritische Anwendungsfälle in der Cloud, sensible Verarbeitung lokal. Was wir nicht tun: eine Architektur empfehlen, bevor wir Ihre Datenlage kennen.
Einführung
Wir prüfen bestehende Systeme, Netzwerke und Sicherheitsrichtlinien, um die optimale Umgebung für Ihr Local LLM festzulegen.
Wir wählen das passende LLM – zum Beispiel Open Source, Fine-Tuned oder proprietär – und konzipieren die Architektur für Ihr Deployment.
Die Lösung wird lokal oder in Ihrer Private Cloud installiert, auf Ihre Hardware abgestimmt und in Betrieb genommen.
Ihre bestehenden Anwendungen und Datenquellen werden angebunden, um die KI nahtlos in Ihre Prozesse einzubetten.
Wir unterstützen Sie beim laufenden Betrieb, regelmäßigen Updates und der Optimierung Ihres Modells.
Eingesetzte Technologie
Docker / Kubernetes (Containerized Deployment)
NVIDIA CUDA / GPU-Optimierung
Linux / Windows Server
Microsoft 365 / Teams / Dynamics optional
Empfehlung
Mit generativer KI in Azure bringen Sie künstliche Intelligenz sicher in Ihr Unternehmen.
Mit der KI-Entwicklerschulung machen Sie Ihr Team praxisnah fit für die produktive Arbeit mit KI.
Mit KI Dokumente anonymisieren und vertrauliche Daten sicher behandeln.
Lokale KI bezeichnet den Betrieb von Large Language Models in der eigenen IT-Infrastruktur eines Unternehmens, ohne Nutzung externer Cloud-Dienste. Alle Daten bleiben vollständig im Unternehmen und werden lokal verarbeitet. Das ermöglicht den Einsatz von KI auch in Umgebungen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Kontrolle.
Ein Local LLM bietet vollständige Datenhoheit im lokalen Betrieb, da keine Daten an externe Anbieter übertragen werden. Die KI ist unabhängig von einer Internetverbindung einsetzbar und lässt sich gezielt an interne Anforderungen anpassen. Dadurch eignet sich lokale KI besonders für Unternehmen, die Datenschutz, Compliance und Kontrolle priorisieren, ohne auf moderne KI-Funktionalitäten zu verzichten.
Lokale KI eignet sich für Organisationen mit sensiblen oder besonders schützenswerten Daten. Dazu zählen unter anderem Behörden, Finanzinstitute sowie Unternehmen aus dem Gesundheitswesen oder regulierten Branchen. Auch Unternehmen mit strikten internen Sicherheitsrichtlinien profitieren vom lokalen Betrieb von KI-Modellen.
Moderne Local LLMs können in vielen Anwendungsfällen eine vergleichbare Leistungsfähigkeit wie Cloud-Modelle erreichen. Insbesondere bei GPU-optimiertem Betrieb und gezieltem Training auf unternehmenseigenen Daten lassen sich Ergebnisse erzielen, die für produktive KI-Anwendungen geeignet sind. Bei sehr großen Modellen und stark schwankender Last kann eine Cloud-Umgebung im Vorteil sein.
Der Bedarf hängt vom gewählten Modell und der Zahl gleichzeitiger Nutzer ab. Wir setzen auf GPU-optimiertes Deployment und dimensionieren die Infrastruktur – bis hin zum GPU-Cluster mit Load Balancer – im Rahmen der Anforderungsanalyse. Betrieb ist sowohl auf eigenen On-Premises-Servern als auch in einer Private Cloud möglich.
Ja. In der Praxis ist das häufig die sinnvollste Variante: unkritische Anwendungsfälle in der Cloud, sensible Verarbeitung lokal. Wir realisieren beide Wege und richten die Empfehlung an Ihrer Datenklassifizierung aus, nicht an einer festen Technologieentscheidung.
Sprechen Sie mit uns über Ihre lokale KI-Architektur. Jetzt unverbindlich beraten lassen.
