LeistungenKI für Unternehmen
KI für das ganze Unternehmen, nach Ihren Regeln und mit Ihren Daten im Haus
Alle Beschäftigten bekommen KI, die sie nutzen dürfen: auf freigegebenen Modellen, mit Unternehmensdaten, die im Unternehmen bleiben, und mit Kosten, die Sie pro Team sehen. Wir bauen eine Plattform hinter einem einzigen Gateway, einen internen Assistenten, der aus Ihren Dokumenten mit den Berechtigungen der jeweiligen Person antwortet, und Agenten, die an Ihre Systeme angebunden sind, auf Ihren eigenen Servern oder in Ihrem eigenen Cloud-Konto. Das ist meist der nächste Schritt, wenn Beschäftigte ChatGPT schon auf eigene Faust nutzen und die Geschäftsführung Kontrolle will, ohne KI zu verbieten.
So wird KI im ganzen Unternehmen eingeführt
- 1
Wir sehen uns an, welche KI-Tools heute genutzt werden und was sie kosten.
- 2
Ein Gateway und freigegebene Modelle werden in Ihrer Umgebung eingerichtet.
- 3
Ein interner Assistent geht mit den Berechtigungen der jeweiligen Person live.
- 4
Agenten und Anbindungen folgen, ein getesteter Anwendungsfall nach dem anderen.
- 5
Ihre Teams erhalten Code, Tests und Runbooks für den Betrieb.
Was sich für Ihr Unternehmen ändert
KI im ganzen Unternehmen ändert drei Dinge: Die Beschäftigten bekommen ein freigegebenes Tool statt privater Konten, vertrauliche Daten lassen sich überhaupt erst nutzen, weil sie im Unternehmen bleiben, und Sie sehen, was KI pro Team und pro Aufgabe kostet. In der Bitkom-Umfrage vom September 2026 nannten 45 % der Unternehmen, die KI nutzen, die Sorge, dass Unternehmensdaten in falsche Hände geraten, als Hürde.
- Ein freigegebener Weg zur KI-Nutzung für alle, statt privater ChatGPT-Konten
- Angebote, Verträge und Kundenakten mit KI nutzbar, weil die Daten auf Ihren Servern oder in Ihrem Cloud-Konto bleiben
- Antworten aus dem Unternehmenswissen mit Quellenangabe, begrenzt auf das, was die jeweilige Person sehen darf
- Ausgaben pro Team und Aufgabe sichtbar, mit Budgets statt überraschender Rechnungen
- Eine Stelle, an der Sie das Modell wechseln, wenn ein besseres oder günstigeres erscheint
- Nachweise für Datenschutzbeauftragten und Betriebsrat an einer Stelle
Was KI für Unternehmen in der Praxis bedeutet
Der Unterschied zu KI-Tools für Verbraucher liegt weniger im Modell als in allem, was es umgibt. Ein Unternehmenssystem muss wissen, wer fragt und was diese Person sehen darf, sich mit Fachsystemen und deren eigenen Zugriffsregeln verbinden, eine Spur hinterlassen, der Security und Revision folgen können, und weiter funktionieren, wenn sich eine Modellversion ändert. Ein großer Teil der Engineering-Arbeit steckt dort.
Mehr Details
Bei KI für Unternehmen geht es um das ganze Unternehmen: die gemeinsame Plattform, die freigegebenen Modelle, den internen Assistenten und die Regeln, die für alle gelten. Welche Prozesse zuerst kommen und wie der erste in den Betrieb geht, gehört zu KI-Strategie und KI-Einführung, die Server und das Modell-Serving darunter gehören zu On-Premise-KI. Hier bleibt die Ebene, die allen Teams Zugang zu denselben Bedingungen gibt.
Von Schatten-KI zum internen Assistenten
Schatten-KI heißt: Beschäftigte nutzen KI-Tools, die das Unternehmen nicht freigegeben hat, oft mit Unternehmensdaten im Prompt. In der Bitkom-Umfrage von 2025 berichteten 8 % der Unternehmen von verbreiteter Nutzung von KI-Tools außerhalb des eigenen Angebots und 17 % von Einzelfällen.
Mehr Details
Verbote halten sie selten auf. Eine bessere Alternative meist schon. Die Beschäftigten bekommen einen internen Assistenten auf freigegebenen Modellen, der aus Ihren Dokumenten mit ihren eigenen Berechtigungen antwortet, und jeder Modellaufruf läuft über ein einziges Gateway. Die KI-Richtlinie setzt dann die Plattform durch und nicht ein PDF: nur freigegebene Modelle, Datenklassen, die das Unternehmen nicht verlassen dürfen, und eine Protokollierung, der Ihr Betriebsrat zugestimmt hat. Unser Leitfaden zu Schatten-KI zeigt, wie jede Regel zu einer Einstellung der Plattform wird.
Wenn Sie zuerst sehen wollen, welche Tools im Einsatz sind und was sie kosten, beginnen Sie mit der kostenlosen KI-Nutzungsanalyse: eine Seite zu Ausgaben und Qualität, erstellt aus Exporten, die Sie selbst auswählen.
Möchten Sie das an Ihrem eigenen Fall durchsprechen? Das erste Gespräch ist kostenlos und dauert 30 Minuten.
30-minütiges Gespräch buchenEine Plattform und ein Gateway für alle Teams
Ein großes Sprachmodell (LLM) ist die Art Modell, die hinter Tools wie ChatGPT steckt. Ein LLM-Gateway ist ein kontrollierter Zugangspunkt zu allen Modellen, mit Schlüsseln, Budgets und Logs. Jeder Assistent, jeder Agent und jedes Tool im Unternehmen ruft Modelle darüber auf, sodass die IT ein Modell einmal freigibt, Datenschutzregeln überall gelten und die Finanzabteilung die Ausgaben pro Team sieht. Den technischen Aufbau beschreibt unsere Seite zur LLM-Plattform.
Mehr Details
- Nur freigegebene Modelle: kommerzielle Modelle in EU-Regionen, wo zulässig, Open-Weight-Modelle auf Ihren eigenen Servern, wo nicht
- Budgets und Limits pro Team, Projekt oder Anwendungsfall
- Anmeldung und Berechtigungen aus Ihrem bestehenden Verzeichnisdienst
- Logs in Ihrem eigenen Speicher, mit einer mit dem Betriebsrat vereinbarten Aufbewahrungsdauer
- Ein Modellwechsel, einmal getestet und dann für alle Teams verfügbar
Microsoft 365 Copilot oder eigene KI-Plattform?
Copilot reicht oft, wenn Ihr Wissen in Microsoft 365 liegt, Ihre Daten in Microsofts Cloud verarbeitet werden dürfen und die Beschäftigten vor allem Hilfe bei Mails, Dokumenten und Besprechungen brauchen. Eine eigene Plattform setzt sich eher durch, wenn wichtige Daten außerhalb von Microsoft 365 liegen, in ERP, DMS, Dateiablagen oder Ticketsystemen, wenn Daten auf Ihren eigenen Servern bleiben müssen, wenn Sie Modelle selbst wählen und wechseln wollen oder wenn Lizenzen pro Nutzer mehr kosten als nutzungsabhängiger Zugang bei der Art, wie Ihre Leute arbeiten.
Mehr Details
Viele Unternehmen landen bei beidem: Copilot für die Büroarbeit, eine eigene Plattform für Unternehmensdaten und Prozesse. Wir vergleichen beides an Ihren eigenen Aufgaben und Dokumenten, in den Sprachen, in denen Ihre Beschäftigten arbeiten, mit Qualität und Kosten nebeneinander, und wir verdienen an keiner der beiden Lizenzen. Unser Leitfaden zu Microsoft 365 Copilot oder eigener KI vergleicht beides ausführlich.
KI-Lösungen für Unternehmen, die wir bauen
Wir bauen diese Systeme mit Ihren Engineers, in Ihrer Umgebung, einen Anwendungsfall nach dem anderen:
Mehr Details
- Unternehmensassistenten, die aus Ihren Dokumenten und Systemen antworten, mit Quellenangaben und den Berechtigungen der fragenden Person
- KI-Agenten, die Routineschritte von Geschäftsvorgängen übernehmen und Entscheidungen an Menschen geben
- KI-Funktionen in den Produkten, die Sie verkaufen, samt Serving und Infrastruktur darunter
- MCP-Server, die freigegebene interne APIs mit den KI-Tools verbinden, die Ihre Beschäftigten bereits nutzen
- Private KI: Open-Weight-Modelle auf Ihrer Infrastruktur oder in einem EU-Konto, das Sie kontrollieren
- Coding-Agenten, in der gesamten Entwicklung ausgerollt, mit gemeinsamer Konfiguration, Kostenkontrolle und Training
Private KI und Kontrolle über Ihre Daten
Manche Daten dürfen Infrastruktur, die Sie kontrollieren, nicht verlassen. Dann stellen wir Open-Weight-Modelle auf Ihren eigenen Servern oder in einem Cloud-Konto und einer Region Ihrer Wahl bereit, dimensioniert für die Aufgaben, die sie erledigen müssen. Wo ein kommerzielles Modell akzeptabel ist, dokumentieren wir Datenfluss, Aufbewahrung und Region, damit Ihr Datenschutzbeauftragter entscheiden kann.
Mehr Details
Modelle selbst zu betreiben bringt Betriebsaufwand mit sich: Kapazität, Updates, Monitoring und Bereitschaft. Diese Kosten machen wir sichtbar, bevor Sie wählen. Eine Mischung kann gut funktionieren, mit sensiblen oder volumenstarken Aufgaben auf einem privaten Modell und dem Rest über einen freigegebenen Anbieter.
Sicherheit, Governance und Betriebsrat
Nutzung berichten wir nach Team und Aufgabe, nicht nach einzelnen Beschäftigten. Rechtliche und Compliance-Entscheidungen bleiben bei Ihren Beratern; wir bereiten die technischen Nachweise vor, die sie brauchen.
Mehr Details
- Zugriffe, die in den Systemen hinter jedem Tool geprüft werden, nicht nur im Prompt
- Audit-Logs von Tool-Aufrufen und Entscheidungen, ohne gespeicherte Zugangsdaten
- Freigabeschritte für jede Aktion, die Daten ändert oder nach außen sendet
- Evaluierungssets, die vor jeder Änderung an Modell, Prompt oder Tool laufen
- Dokumentation der Datenflüsse für Ihren Datenschutzbeauftragten sowie mit dem Betriebsrat abgestimmte Regeln für Protokollierung und Berichte
Ein hypothetischer Unternehmensassistent
Ein Hersteller möchte, dass seine Servicetechniker vor Ort Antworten aus Handbüchern, früheren Tickets und dem Ersatzteilkatalog erhalten. Die Dokumente enthalten vertrauliche Konstruktionen, deshalb läuft der Assistent auf einem Open-Weight-Modell im eigenen Rechenzentrum des Unternehmens. Antworten nennen die Handbuchseite oder das Ticket, aus dem sie stammen, und Techniker erhalten nur Antworten aus Dokumenten, die ihre Rolle öffnen darf.
Mehr Details
Vor dem Start wird der Assistent an echten Fragen von Technikern getestet, auch an solchen, die die Dokumente nicht beantworten können, und das Plattformteam erhält das Runbook, um Quellen hinzuzufügen und das Modell auszutauschen.
Wie ein KI-Projekt im Unternehmen abläuft
Wir beginnen mit einem Anwendungsfall und einem gemessenen Ausgangswert, bauen mit Ihren Engineers in Ihrer Umgebung und erweitern den Zugang erst, wenn Testergebnisse und erste Produktionsdaten es rechtfertigen. Ihr Plattformteam verantwortet das Ergebnis: Code in Ihren Repositories, Tests in Ihrer CI, Monitoring in Ihren Tools.
Fragen
Wie stoppen wir Schatten-KI, ohne KI zu verbieten?
Geben Sie den Beschäftigten eine freigegebene Alternative, die mindestens so nützlich ist: einen internen Assistenten auf freigegebenen Modellen, mit Unternehmensdokumenten und ihren Berechtigungen, hinter einem Gateway, das die Regeln durchsetzt. Die Nutzung wandert dann zu dem Tool, das Sie kontrollieren, und Sie sehen, welche Teams was nutzen.
Reicht Microsoft 365 Copilot für uns?
Das kann sein, wenn Ihr Wissen in Microsoft 365 liegt und Ihre Daten dort verarbeitet werden dürfen. Liegen wichtige Daten in anderen Systemen oder müssen sie auf Ihren eigenen Servern bleiben, bringt eine eigene Plattform meist mehr. Wir testen beides an Ihren Aufgaben, bevor Sie weitere Lizenzen kaufen.
Lohnt sich eine KI-Plattform für das ganze Unternehmen?
Sie lohnt sich, wenn sie verstreute Lizenzen und private Konten ersetzt und Unternehmensdaten für Aufgaben nutzbar macht, die messbar Zeit sparen. Wir beginnen mit einem Anwendungsfall und einem gemessenen Ausgangswert, berichten Nutzung und Kosten pro Team und erweitern den Zugang erst, wenn die Zahlen es rechtfertigen.
Was sieht der Betriebsrat?
Auf der technischen Seite: welche Daten die Plattform speichert, wo sie verarbeitet werden, welche Felder wie lange protokolliert werden und dass die Nutzung nach Team und Aufgabe berichtet wird, nicht nach Person. Diese Dokumentation bereiten wir vor. Die Entscheidung bleibt bei Ihnen, beraten von Ihrem Datenschutzbeauftragten und Ihren Juristen.
Was ist KI für Unternehmen?
KI, die in die eigenen Systeme und Kontrollen einer Organisation eingebaut ist. Sie weiß, wer fragt, respektiert bestehende Berechtigungen, verbindet sich mit Fachsystemen, protokolliert, was sie tut, und wird von den eigenen Teams der Organisation betrieben. Das Modell ist ein Teil davon.
Kann KI im Unternehmen laufen, ohne Daten an einen Cloud-Anbieter zu senden?
Ja. Open-Weight-Modelle können auf Ihren eigenen Servern laufen. Qualität und Kosten hängen von der Aufgabe ab, deshalb testen wir das private Modell an Ihren Fragen gegen ein gehostetes, bevor Sie entscheiden.
Verkaufen Sie eine KI-Plattform für Unternehmen?
Nein. Wir bauen auf den Plattformen, Clouds und Frameworks auf, die Sie bereits nutzen, und kein Anbieter bezahlt uns dafür, seine zu empfehlen.
Wie arbeiten Sie mit unserem IT-Security-Team zusammen?
Von Anfang an. Security prüft die Zugriffe jedes Tools, die Datenflüsse und die Protokollierung, bevor etwas live geht, und erhält die Dokumentation, die es für spätere Audits braucht.
Wie beginnt ein KI-Projekt im Unternehmen?
Mit einem kostenlosen 30-minütigen Gespräch mit einem unserer Engineers über einen Anwendungsfall. Dafür brauchen wir keinen Zugriff auf Ihre Systeme oder Daten. Danach schlagen wir Umfang und Preis vor.
Verwandte Leistungen
Evals für KI-Agenten
Finden Sie heraus, wie oft ein Agent die Aufgabe erledigt, bevor er in Ihren Systemen handelt: Wir prüfen Ergebnisse, Tool-Aufrufe und wie verlässlich sich Läufe wiederholen.
KI-Automatisierung
Weniger Routinearbeit für Ihre Teams: Prozesse Schritt für Schritt mit Regeln, Workflow-Tools, Modellen und Agenten automatisiert, von Menschen freigegeben, pro Fall gemessen.
KI-Chatbots
Kunden und Beschäftigte bekommen schneller Antworten aus Ihren Daten, mit freigegebenen Aktionen und Übergabe an Menschen, wenn es darauf ankommt.
KI-Strategie und KI-Einführung
KI-Strategie und KI-Einführung, die mit einem laufenden, gemessenen System an Ihren eigenen Prozessen beginnt und die Roadmap auf seinen Zahlen aufbaut.
Datenintegration für KI
Antworten aus Dateiablagen, SharePoint, ERP und Tickets in Sekunden, für Assistenten und Agenten, mit übernommenen Berechtigungen und Tests.
KI-Engineers für Ihr Team
Zusätzliche KI-Kapazität, wenn Ihrem Team KI-Know-how fehlt: erfahrene Engineers, die mit Ihnen bauen und ihr Wissen dalassen.
KI-Evals-Engineering
Evals aus Ihren eigenen Traces zeigen, ob eine Änderung Ihr KI-Produkt besser oder schlechter gemacht hat, mit einem Release-Gate, das in Ihrem Repository bleibt.
Qualitätssicherung für KI-Systeme
Vor dem Go-live zeigen Abnahmetests auf Ihren eigenen Fällen, wie oft Chatbot, Assistent oder Agent richtig liegen, in den Begriffen, die Ihr QA-Team kennt.
Kostenlose KI-Nutzungsanalyse
Eine Seite für die Geschäftsführung: wohin Ihr KI-Budget fließt, ob es sich auszahlt und was sich ändern sollte, aus Exporten Ihrer Wahl. Kostenlos, ohne Systemzugriff.
LiteLLM-Gateway
Budgets und Zugriffsregeln für die KI-Nutzung jedes Teams, über ein LiteLLM-Gateway, das abgesichert, an Ihren Identitätsanbieter angebunden und aktuell gehalten ist.
KI-Plattform für alle Teams
Ein freigegebener Zugang zu KI für jedes Team, mit Budgets, Protokollen und freier Modellwahl, betrieben auf Ihren Servern oder in Ihrer Cloud.
Systemzugriff für Agenten (MCP)
KI-Agenten, die in Ihren Systemen Daten abfragen und ändern, mit engen Berechtigungen, menschlicher Freigabe für Änderungen und Tests.
On-Premise-KI
KI für Angebote, Verträge und Kundenakten, und die Daten bleiben im Unternehmen: eigene Server oder eigenes Cloud-Konto, vor dem Go-live geprüft.
Azure OpenAI und Bedrock
GPT und Claude für Unternehmensdaten, unter Ihren bestehenden Cloud-Verträgen: Azure OpenAI und Amazon Bedrock im eigenen Konto, mit Verarbeitung in der EU und einem Gateway.
Wissensassistenten (RAG)
Beschäftigte finden Antworten in internen Dokumenten in Sekunden, mit Quellenangaben, Berechtigungen und Tests anhand Ihrer eigenen Fragen.
RAG-Evaluierung
Ein Assistent, der aus Ihren Dokumenten antwortet, getestet auf Retrieval und Antworten in jeder Sprache Ihrer Nutzer, damit Sie wissen, wie oft er richtig liegt und die richtige Quelle nennt.
vLLM auf Kubernetes
Open-Weight-Modelle auf Ihren eigenen GPUs, damit Daten im Haus bleiben und Kosten geplanter Kapazität folgen, nach gemessener Last dimensioniert.
KI-Engineering und -Architektur
Assistenten, Sprachschnittstellen und Agenten in den Produkten, die Sie verkaufen, samt Serving und Retrieval darunter.
Training eigener Modelle
Ein kleines Open-Weight-Modell, für eine Aufgabe trainiert und bei Kosten und Genauigkeit mit Ihrem aktuellen Modell verglichen.
Aus dem Blog
Schatten-KI: verbieten oder ersetzen
Schatten-KI wächst, wo Unternehmen KI fördern, ohne sie bereitzustellen, und Verbote drängen sie auf private Smartphones. Besser ist eine freigegebene Plattform, die Ihre KI-Richtlinie technisch durchsetzt.
Copilot oder eigene KI
Copilot deckt die Arbeit ab, die in Microsoft 365 stattfindet. Ein eigener KI-Assistent lohnt sich, wenn Antworten an ERP, DMS oder Daten hängen, die im Haus bleiben müssen. In beiden Fällen kommen die Berechtigungen zuerst.
ChatGPT im Unternehmen und Datenschutz
Vier Wege, KI im Stil von ChatGPT im Unternehmen zu nutzen, von privaten Konten bis zu eigenen Servern, und was dabei jeweils das Haus verlässt. Den Ausschlag geben die sensibelsten Daten.
Was ein LLM-Gateway leistet
Was ein LLM-Gateway (auch AI Gateway oder LLM-Proxy genannt) Ihren Anwendungen abnimmt und was beim Rest der Plattform bleibt, dazu die wichtigsten Optionen im Vergleich, Stand 7. November 2026.
Mit einem Engineer sprechen
Geben Sie Ihren Beschäftigten KI, die sie nutzen dürfen: Bringen Sie die Tools mit, die heute im Einsatz sind, und die Daten, die im Haus bleiben sollen. Das Gespräch dauert 30 Minuten und braucht keinen Zugriff auf Ihre Systeme oder Daten.
Die Buchung läuft über Google Kalender.
Wenn Sie ein Gespräch buchen, sprechen Sie mit Mickey Graf
Er hat Cloudsail gegründet und bringt seit 2017 Machine Learning in Produktion, unter anderem als AI Engineer bei trivago und SAP. Das Gespräch führen Sie auf Deutsch, Englisch oder Polnisch.
Lieber erst schreiben? Hinterlassen Sie Ihre E-Mail-Adresse und ein paar Zeilen. Mickey liest jede Nachricht selbst und antwortet per E-Mail mit Terminvorschlägen.
Sehen Sie in Ihrem E-Mail-Programm nach dem Entwurf
Senden Sie ihn von dort ab, und Mickey antwortet Ihnen persönlich mit Terminvorschlägen für ein 30-minütiges Gespräch. Hat sich kein Entwurf geöffnet, schreiben Sie uns an miki@cloudsail.com.