AI-Integration

AI-Integration ohne Cloud-Zwang.

Wir integrieren KI-Funktionen in Ihre bestehenden Prozesse und Systeme – komplett auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Keine Daten an OpenAI, keine versteckten Abhängigkeiten, keine Compliance-Überraschungen. DSGVO-konform aus München für Unternehmen im DACH-Raum.

Anfrage sendenLokale LLM-Infrastruktur
  • Volle Datensouveränität – Ihre Daten verlassen Ihr Unternehmen nie
  • DSGVO-konform ohne Auftragsverarbeitungsverträge mit US-Anbietern
  • Vorhersagbare Kosten – keine API-Token-Abrechnung
  • Offline-fähig – funktioniert ohne Internet-Verbindung
  • Unabhängigkeit von API-Änderungen und Preiserhöhungen

Typische Anwendungsfälle

AI-Integration ist kein Selbstzweck. Wir starten dort, wo der ROI am höchsten ist – meist bei wiederkehrenden, dokumentenlastigen Prozessen.

Dokumentenverarbeitung

Automatische Extraktion strukturierter Daten aus Verträgen, Rechnungen, E-Mails und Berichten – mit OCR + LLM-Analyse, komplett lokal.

Interne Chatbots & Assistenten

Konversationelle Schnittstellen zu internem Wissen (SharePoint, Confluence, Datenbanken) – ohne dass Firmendaten das Haus verlassen.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Suchsysteme über eigene Dokumentbestände mit präzisen Antworten und Quellenangaben. Embedded LLMs auf Postgres + pgvector oder qdrant.

Klassifizierung & Routing

Eingehende Tickets, Mails und Anfragen werden lokal klassifiziert, priorisiert und an die richtige Abteilung verteilt.

Code- & Daten-Analyse

AI-gestützte Analyse von Logs, Code-Bases, Datenbanken und Telemetrie. Pattern-Erkennung, Anomalie-Detection, Reports.

API-Integration in Legacy-Systeme

Bestehende Software (ERP, CRM, eigene Tools) wird um AI-Funktionen erweitert – ohne den Rewrite.

Unser Vorgehen

Pragmatisch, iterativ und mit messbaren Zwischenergebnissen. Kein Big-Bang-Projekt, sondern ein evolutionäres Wachstum entlang Ihrer Prozesse.

01

Bedarfsanalyse

Wir analysieren Ihre Prozesse, identifizieren AI-Potential und priorisieren nach ROI. Ergebnis: ein priorisierter Backlog von Use Cases.

02

Proof-of-Concept

In 2–4 Wochen bauen wir einen funktionsfähigen Prototyp für den vielversprechendsten Use Case. Mit echten Daten, auf Ihrer Infrastruktur.

03

Produktive Integration

Anbindung an bestehende Systeme, Setup von Monitoring, Security-Hardening, Schulung der Anwender.

04

Betrieb & Iteration

Wir betreiben das System auf Wunsch weiter oder übergeben an Ihr Team – inkl. Wartung, Modell-Updates und neuer Features.

Technologie-Stack

Wir setzen auf bewährte Open-Source-Tools. Kein Vendor-Lock-in, kein proprietäres Ökosystem.

llama.cppOllamavLLMPostgreSQLpgvectorPythonRustTypeScriptReactDockerLinux

Häufige Fragen zur AI-Integration

Was ist AI-Integration On-Premise?+
AI-Integration On-Premise bedeutet, dass alle KI-Modelle, Daten und Inference-Prozesse vollständig auf eigener Hardware oder im eigenen Rechenzentrum laufen. Es gibt keine API-Calls zu OpenAI, Anthropic oder anderen Cloud-Anbietern. Die Daten verlassen die Unternehmensumgebung nie.
Wie unterscheidet sich On-Premise-AI von ChatGPT oder Microsoft Copilot?+
Bei ChatGPT und Copilot werden Ihre Eingaben an Server in den USA gesendet und können dort gespeichert werden. Bei On-Premise-AI bleibt jede Anfrage und jede Antwort auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Das ist relevant für DSGVO-Compliance, Berufsgeheimnisse (Anwälte, Ärzte, Steuerberater) und Geschäftsgeheimnisse.
Welche Hardware brauche ich für eine On-Premise-AI-Lösung?+
Das hängt vom Use Case ab. Für viele Anwendungsfälle reicht eine moderne Workstation mit einer NVIDIA RTX 4090 oder ein Mac Studio mit M2 Ultra. Bei höheren Anforderungen empfehlen wir Server mit professionellen GPUs (H100, A100) oder verteilte Setups. Wir beraten Sie zur optimalen Hardware-Konfiguration für Ihren Use Case.
Wie lange dauert ein typisches AI-Integrationsprojekt?+
Ein Proof-of-Concept ist in 2–4 Wochen umsetzbar. Eine produktive Integration mit Anbindung an bestehende Systeme dauert in der Regel 2–4 Monate. Größere Vorhaben mit mehreren Use Cases werden iterativ über 6–12 Monate ausgerollt.
Was kostet AI-Integration für mittelständische Unternehmen?+
Ein PoC liegt typischerweise zwischen 8.000 € und 25.000 €. Eine produktive Integration startet ab ca. 30.000 €. Die laufenden Kosten bestehen aus Strom, Hardware-Abschreibung und optionaler Wartung – meist ein Bruchteil dessen, was Cloud-API-Calls bei vergleichbarem Volumen kosten würden.
Können bestehende Systeme (ERP, CRM, SharePoint) integriert werden?+
Ja. Wir binden AI-Funktionen in vorhandene Systeme über deren APIs, Datenbank-Schnittstellen oder per Datei-Import an. Eine vollständige Ablösung Ihrer bestehenden Software ist nicht erforderlich.

Bereit, AI ohne Cloud zu nutzen?

Beschreiben Sie uns Ihren Anwendungsfall – wir melden uns mit einer ersten Einschätzung, Hardware-Empfehlung und einem groben Aufwand.

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