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Lokale KI / Private AI

Ihre Daten bleiben im Haus. Die KI zieht bei Ihnen ein.

Auf dem Arbeitsplatzrechner, auf eigenen Servern oder in einer abgeschotteten Umgebung. Wir prüfen, was für Ihren Anwendungsfall passt, und begleiten Sie vom ersten Test bis zum Betrieb.

Erste Einordnung

Daten
Nutzer
Anspruch

Hybrid

Lokal filtern, Qualität gezielt ergänzen.

Sensible Schritte bleiben lokal oder isoliert. Wo Qualität oder Last es erfordern, kann ein minimierter, freigegebener Kontext an einen geeigneten Dienst gehen.

Typisches Hardwareband: Workstation (ca. 24 GB VRAM).

Notebook

8–16 GB VRAM / Unified Memory

Workstation

ca. 24 GB VRAM

Server

48 GB+ VRAM

Tendenz für die erste Orientierung, keine Kaufempfehlung. Die konkrete Modellversion messen wir im Pilot.

Betriebsmodelle

Lokal ist nicht gleich lokal.

  • On-device

    Direkt auf Notebook, Workstation oder einem Gerät vor Ort. Gut für einzelne Nutzer und klar umrissene Aufgaben.

  • On-Premises

    Zentral auf Ihren eigenen Servern. Gut für viele Nutzer, interne Schnittstellen und volle Kontrolle über den Betrieb.

  • Private Cloud

    Eine abgeschottete Hostingumgebung, die leichter mitwächst. Nicht lokal, aber oft eine gute Alternative.

Cloud oder lokal?

Kommt drauf an. Und zwar auf Ihren Prozess.

Datenschutz ist nur ein Kriterium. Wir schauen genauso auf Qualität, Tempo, Skalierung, Wartung und Gesamtkosten.

Sehr sensible oder interne Daten

Lokal oder isoliert prüfen

Maximale Modellqualität und schnelle Skalierung

Cloud häufig im Vorteil

Offline-Betrieb oder geringe Latenz

Lokale KI häufig passend

Wenig interne Betriebsressourcen

Managed Hosting häufig einfacher

Planbare, wiederkehrende Nutzung

Gesamtkosten beider Modelle vergleichen

Von der Idee zum Betrieb

Ein Pilot sagt mehr als jede Demo.

  1. Schritt 1

    Readiness-Workshop

    Wir klären Anwendungsfall, Datenklasse, Qualitätsziel, Nutzerzahl und vorhandene Infrastruktur.

  2. Schritt 2

    Technischer Pilot

    Wir testen Modelle und Hardware mit realistischen Beispieldaten, statt nur Benchmarks zu glauben.

  3. Schritt 3

    Integration

    Wir bauen RAG, Schnittstellen, Rollen, Protokolle und menschliche Freigaben in Ihren Prozess ein.

  4. Schritt 4

    Übergabe und Betrieb

    Dokumentation, Monitoring, Updates und klare Zuständigkeiten für den laufenden Betrieb.

Technischer Umfang

Architektur und Betrieb gehören zusammen.

  • Modell- und Hardwareevaluation
  • Ollama und lokale Inferenz
  • RAG und Embeddings
  • Rollen und Zugriffskontrolle
  • Schnittstellen und Automatisierung
  • Monitoring, Updates und Dokumentation

Lokale-KI-Readiness-Workshop

Ein Tag mit Fachbereich, IT und Datenschutz. Danach wissen Sie, ob sich lokal lohnt.

Wir bewerten Datenklasse, Betriebsmodelle, Modellqualität und Hardware an Ihrem Anwendungsfall. Sie bekommen dokumentierte Anforderungen, eine Entscheidungsmatrix und eine Pilot-Roadmap. Keine pauschale Produktempfehlung.

Workshop ansehen

Häufige Fragen zu lokaler KI.

  • Ist lokale KI automatisch DSGVO-konform?

    Nein. Lokal verlassen weniger Daten das Haus. Ein Konzept für Berechtigungen, Löschung, Sicherheit und Betrieb brauchen Sie trotzdem.

  • Welche Hardware wird benötigt?

    Das hängt von Modellgröße, Qualitätsziel, Kontextlänge, Nutzerzahl und Tempo ab. Deshalb testen wir zuerst Ihren Anwendungsfall, bevor jemand Hardware kauft.

  • Muss alles lokal betrieben werden?

    Nein. Oft ist hybrid am sinnvollsten: Sensibles läuft lokal, Unkritisches in einer passenden Cloud.

  • Kann lokale KI auf interne Dokumente zugreifen?

    Ja, zum Beispiel über RAG. Dann gehören aber auch Quellenqualität, Zugriffsrechte, Aktualisierung und saubere Quellenangaben in die Planung.

Lokal oder Cloud? Finden wir es heraus.

Für den Anfang reichen ein paar Angaben: Aufgabe, sensible Daten, Nutzerzahl, vorhandene Infrastruktur und wie schnell die Antworten kommen müssen.