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.
Fahren Sie mit dem Scanner über den Chat.Tippen oder ziehen Sie auf dem Chat. So bauen wir KI-Assistenten für den Betrieb: offline, mit Quellen und Sicherheitsregeln.
Passt lokale KI zu Ihnen?
Drei Fragen, eine ehrliche Antwort: lokal, Cloud oder beides. Unverbindlich und ohne Anmeldung.
Erste Einordnung
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.
Hier spielt lokale KI ihre Stärken aus.
Internes Wissen finden
Ihre Dokumente durchsuchen und Antworten mit Quellen bekommen. Jeder sieht nur, was er sehen darf.
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Vertrauliche Inhalte bearbeiten
Texte sortieren, zusammenfassen oder vorbereiten, ohne sie an öffentliche Modelle zu schicken.
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Schnell und offline arbeiten
Die KI läuft direkt am Prozess. Gut, wenn es schnell gehen muss, keine Verbindung da ist oder Geräte vor Ort arbeiten.
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Datenfluss
Der Unterschied liegt im Weg der Daten.
Bei Cloud-KI verarbeitet der Anbieter Ihre Eingaben in seinem Rechenzentrum. Bei lokaler KI passiert das auf Ihrer eigenen Hardware.
Prompt und Dokumente gehen an den Anbieter und werden dort verarbeitet. Mit Auftragsverarbeitungsvertrag oft in Ordnung, für sehr sensible Daten selten.
Das Modell läuft auf Ihrer Hardware, Prompt und Dokumente bleiben im eigenen Netz. Rechte, Protokolle und Updates müssen Sie trotzdem regeln.
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.
- Schritt 1
Readiness-Workshop
Wir klären Anwendungsfall, Datenklasse, Qualitätsziel, Nutzerzahl und vorhandene Infrastruktur.
- Schritt 2
Technischer Pilot
Wir testen Modelle und Hardware mit realistischen Beispieldaten, statt nur Benchmarks zu glauben.
- Schritt 3
Integration
Wir bauen RAG, Schnittstellen, Rollen, Protokolle und menschliche Freigaben in Ihren Prozess ein.
- 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.
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.