LeistungenOn-Premise-KI
On-Premise-KI für Unternehmen: eigene KI-Assistenten und Agenten auf Ihrer Infrastruktur
Wir bauen KI-Assistenten und Agenten, die in Ihrem Rechenzentrum oder in einem Cloud-Konto unter Ihrer Kontrolle laufen, mit offenen Modellen und Ihren eigenen Dokumenten. Daten gehen nur an Modelle, die Sie freigegeben haben, und vor dem Go-live zeigt ein Abnahmetest, wie oft das System richtig liegt.
Vom Erstgespräch zum System in Ihrem Betrieb
- 1
Vorstudie, ein bis zwei Wochen: ein oder zwei Anwendungsfälle mit einem messbaren Ziel, die Wahl zwischen Ihren Servern, Ihrer Cloud oder beidem und eine Dimensionierung von Hardware oder Cloud-Kapazität.
- 2
Umsetzung in Meilensteinen: der Assistent oder Agent mit dem Modell-Gateway und dem Modellbetrieb, auf denen er läuft, mit Abnahmekriterien im Vertrag.
- 3
Abnahmetest: 100 bis 200 Testfälle aus Ihren eigenen Dokumenten und Vorgängen, eine Erfolgsquote je Kriterium und eine Empfehlung zur Freigabe.
- 4
Übergabe oder Betrieb: Schulung für Ihr Team, danach betreibt Ihr Team das System oder wir übernehmen das mit einem monatlichen Betreuungsvertrag.
Warum Unternehmen KI auf eigener Infrastruktur betreiben
Die meisten Unternehmen, mit denen wir sprechen, wollen KI für ihre eigenen Handbücher, Verträge, Tickets und Prozessdaten, und viele können oder wollen diese Daten nicht an einen Anbieter schicken, den sie nicht kontrollieren. Laufen die Modelle bei Ihnen oder in einem Cloud-Konto unter Ihrem eigenen Vertrag, ist die erste Frage Ihres Datenschutzbeauftragten beantwortet.
Es ist nicht immer die richtige Antwort. Hardware muss gekauft und betrieben werden, offene Modelle liegen bei manchen Aufgaben noch hinter den größten kommerziellen Modellen, und für eine kleine Nutzergruppe kann eine Cloud-Region günstiger sein. Was für Sie gilt, sagen wir in der Vorstudie, bevor irgendetwas gekauft wird.
- Ihre Daten bleiben in Ihrem Netz oder in Ihrem eigenen Cloud-Konto.
- Sie wählen das Modell und können es wechseln, ohne die Anwendung neu zu bauen.
- Die Kosten richten sich nach geplanter Hardware und Kapazität, nicht nach einer Token-Rechnung, die mit jedem neuen Nutzer wächst.
- Ihr Betriebsrat und Ihr Datenschutzbeauftragter sehen, was wo läuft.
On-Premise, eigene Cloud oder beides
Im eigenen Rechenzentrum, wenn Daten das Netz nicht verlassen dürfen oder die Nutzung so hoch und gleichmäßig ist, dass sich eigene Hardware rechnet. In einem Cloud-Konto unter Ihrer Kontrolle, bei AWS, Azure oder dem Anbieter, den Sie schon nutzen, wenn ein schneller Start oder schwankende Last wichtiger ist. Beides hinter einem Gateway, wenn unterschiedliche Daten unterschiedliche Regeln brauchen.
Der Aufbau ist in jedem Fall gleich: Container auf Kubernetes, ein LiteLLM-Gateway vor den Modellen und Infrastruktur als Code in Ihren Repositories. Einen Workload später umzuziehen ist eine Änderung von Konfiguration und Kapazität und kein Neuanfang.
Was wir bauen
Systeme, die aus Ihren eigenen Dokumenten antworten oder Arbeit vorbereiten, über die ein Mensch entscheidet. Jedes beginnt mit einem Anwendungsfall, an dem eine Zahl hängt: eingesparte eingesparte Stunden pro Woche, Antworten, die ein Team nicht mehr selbst suchen muss, oder vorbereitete Vorgänge pro Tag.
- Ein Service-Assistent, der aus Handbüchern, Ersatzteillisten und früheren Tickets antwortet, für Servicetechniker und die Hotline.
- Ein Assistent für Angebote und Ausschreibungen, der Anforderungen, frühere Angebote und die passenden Produktdaten findet.
- Interne Wissenssuche, die die Dokumentrechte beachtet, die Sie schon haben.
- Ein Agent, der einen Prozessschritt vorbereitet, etwa die Prüfung eines eingehenden Auftrags, und ihn an einen Menschen übergibt.
Modelle und Hardware
Wir wählen offene Modelle nach Aufgabe aus und testen die Kandidaten an Ihren eigenen Fällen, auf Deutsch, wenn Ihre Nutzer auf Deutsch arbeiten, bevor eines feststeht. Wo Ihre Regeln es erlauben, können kommerzielle Modelle wie Claude oder GPT hinter demselben Gateway die Aufgaben übernehmen, die sie besser lösen.
Die Hardware dimensionieren wir nach Nutzerzahl, Länge der Dokumente und den Antwortzeiten, die Sie brauchen. Wir empfehlen Server und GPUs; Sie kaufen direkt oder über Ihr gewohntes Systemhaus, oder Sie starten in einem Cloud-Konto und entscheiden später.
Vor dem Go-live geprüft
Eine Demo zeigt, dass ein System antworten kann. Ein Abnahmetest zeigt, wie oft es richtig antwortet. Vor dem Go-live legen wir mit Ihren Fachleuten Abnahmekriterien fest, führen 100 bis 200 Testfälle aus Ihren eigenen Dokumenten und Vorgängen aus und weisen für jedes Kriterium eine Erfolgsquote mit Konfidenzintervall aus. Die Kriterien stehen im Vertrag, damit die Abnahme eine Messung ist und keine Meinungsfrage.
Dieselben Testfälle werden zur Regressionssuite, die nach jeder Änderung an Modell, Prompts oder Dokumenten läuft.
Betrieb nach dem Go-live
Modell, Dokumente und Nutzer ändern sich jeden Monat. Nach der Übergabe betreibt Ihr Team das System mit den Runbooks und der Schulung, die wir übergeben, oder wir betreiben es mit einem monatlichen Betreuungsvertrag: Updates von Modellen und Infrastruktur, Regressionstests bei jeder Änderung, Überwachung von Antwortzeiten, Fehlern und Kosten je Team und ein monatlicher Qualitätsbericht von einem festen Ansprechpartner.
Datenschutz und Betriebsrat
Jeder Vertrag enthält einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Bei Systemen auf Ihren eigenen Servern verlassen keine Daten Ihr Netz, und wir arbeiten nur über die Zugänge, die Sie freigeben. Ihr Betriebsrat bekommt eine verständliche Beschreibung, was das System tut, was es protokolliert und wer die Protokolle sehen kann, und die mit ihm vereinbarten Regeln sind umgesetzt, bevor das System in Betrieb geht.
Fragen
Was kostet On-Premise-KI?
Das hängt von der Nutzerzahl, den Dokumenten und davon ab, ob Sie Hardware kaufen oder ein Cloud-Konto nutzen. Jeder Schritt bekommt nach dem Erstgespräch einen Festpreis, und die Vorstudie enthält einen Vergleich von einem Jahr auf eigener Hardware mit demselben Jahr in der Cloud.
Müssen wir GPU-Server kaufen?
Nicht zu Beginn. Ein erster Anwendungsfall kann in einem Cloud-Konto mit GPUs in einer EU-Region laufen und ins eigene Haus umziehen, sobald Nutzung und Ergebnisse die Hardware rechtfertigen.
Sind offene Modelle auf Deutsch gut genug?
Bei vielen Aufgaben, in denen das System aus Ihren eigenen Dokumenten antwortet, ja. Bei manchen komplexen Analyseaufgaben liegen die größten kommerziellen Modelle noch vorn. Wir testen die Kandidaten vor der Auswahl an Ihren eigenen Fällen, damit die Antwort aus Ihren Daten kommt und nicht aus einem Benchmark.
Können wir trotzdem ChatGPT oder Claude nutzen?
Ja, für die Daten, die Sie freigeben. Kommerzielle Modelle stehen hinter demselben Gateway wie Ihre eigenen Modelle, etwa über Ihren Cloud-Anbieter in einer EU-Region, und das Gateway legt fest, welche Anwendung welches Modell nutzen darf.
Wie lange dauert es?
Die Vorstudie dauert ein bis zwei Wochen. Ein erstes System braucht meist sechs bis zwölf Wochen in Meilensteinen, einschließlich Abnahmetest. Den genauen Plan bekommen Sie mit dem Angebot.
Wer betreibt das System danach?
Ihr Team, mit den Runbooks und der Schulung, die wir übergeben, oder wir mit einem monatlichen Betreuungsvertrag und einem festen Ansprechpartner. Sie können später von einem zum anderen wechseln.
Ist das DSGVO-konform?
Wenn die Modelle auf Ihren eigenen Servern laufen, entfällt die Übermittlung von Daten an einen Modellanbieter, und wir schließen einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Ob die Verarbeitung insgesamt rechtmäßig ist, hängt von ihrem Zweck ab, deshalb ist Ihr Datenschutzbeauftragter ab der Vorstudie dabei. Das ist keine Rechtsberatung.
Was muss der Betriebsrat wissen?
Was das System tut, was es protokolliert, wer die Protokolle sehen kann und ob etwas zur Beurteilung von Beschäftigten genutzt wird. Diese Beschreibung schreiben wir mit Ihnen, und die mit dem Betriebsrat vereinbarten Regeln sind vor dem Go-live umgesetzt.
Wir haben schon ein KI-System gekauft. Können Sie es prüfen?
Ja. Mit unserer Qualitätssicherung für KI-Systeme läuft derselbe Abnahmetest auch für ein System, das ein anderer Anbieter gebaut hat, mit einer Erfolgsquote je Kriterium und einer Empfehlung zur Freigabe.
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