Vertrauliche Daten bleiben in deiner Umgebung
Patientenakten, Verträge, Produktionsdaten — alles bleibt dort, wo es hingehört. Das stärkt Vertrauen und erleichtert Compliance.
Nutzen
Lokale KI eröffnet Möglichkeiten, die Cloud-Lösungen nicht bieten.
Viele Unternehmen wissen, was KI leisten soll. Gleichzeitig gibt es gute Gründe, Daten im eigenen Haus zu halten, Kosten planbar zu gestalten oder unabhängig von externer Infrastruktur zu bleiben. Hier entsteht der Raum für lokale KI.
Wiederkehrende KI-Kosten werden planbar
Lokale Ausführung macht Kosten transparent und vorhersehbar — besonders bei hohem Dokumentenvolumen ein spürbarer Unterschied.
Verfügbar, auch wenn das Netz es nicht ist
In der Produktionshalle, im Außendienst oder im abgesicherten Netz — lokale KI arbeitet zuverlässig, unabhängig von der Verbindungsqualität.
Lösung
Ein Baustein, der sich in bestehende Abläufe einfügt.
Wir planen die KI-Lösung so, dass sie sich an vorhandene Systeme, Prozesse und Hardware anschließt. Was funktioniert, bleibt bestehen.
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Passung
Entwickelt für vorhandene Hardware
Unsere Modelle laufen auf Standard-Rechnern und Industrie-PCs — GPU-Server sind nicht erforderlich.
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Verlässlichkeit
Kurze Wege, schnelle Antworten
Lokale Verarbeitung bedeutet direkte Reaktionszeiten — auch bei hoher Auslastung oder schwankender Verbindung.
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Effizienz
Ressourcenschonend im Dauerbetrieb
Kompakte Modelle auf Standard-CPUs arbeiten mit einem Bruchteil der Energie großer KI-Systeme — und liefern präzise Ergebnisse für spezialisierte Aufgaben.
Überschaubarer Einstieg
Einführung und Wartung sind so gestaltet, dass der Weg in den produktiven Betrieb schlank bleibt.
Anschlussfähig statt Insellösung
Vorhandene Schnittstellen, Prozesse und Produktumgebungen bleiben erhalten. Die KI ergänzt, was da ist.
Schrittweise erweiterbar
Wer mit einem Anwendungsfall startet, kann darauf aufbauen — Schritt für Schritt, im eigenen Tempo.
Modelle
Das passende Modell für die jeweilige Aufgabe.
Je nach Anwendungsfall, Hardware und Datenlage wählen wir den passenden Ansatz: Entweder passen wir ein bewährtes Open-Source-Modell gezielt an — oder wir entwickeln ein eigenes Modell, das besonders kompakt und effizient auf Standard-Hardware läuft.
Bestehende Modelle anpassen und optimieren
Wir arbeiten mit etablierten Modellen wie Qwen, Mistral oder Llama und passen sie an den konkreten Anwendungsfall an. Dabei ermitteln wir das beste Verhältnis aus Modellgröße, Quantisierung und verfügbarer Hardware — ob GPU oder CPU.
Eigene Modelle für maximale Effizienz
Wo selbst optimierte Standardmodelle zu groß oder zu ressourcenintensiv sind, entwickeln wir eigene Architekturen. Diese Modelle laufen effizient auf reiner CPU-Hardware und sind so kompakt, dass sie auch auf Kleinstgeräten einsetzbar werden.
Die richtige Balance für jede Umgebung
Ob GPU-Server, Bürorechner oder Industrie-PC — wir finden die Konfiguration, die fachlich überzeugt und betrieblich tragfähig ist.
Roadmap
Wir entwickeln die Modellfamilie schrittweise weiter, damit aus heutigen Textlösungen eine breitere Plattform für spezialisierte Unternehmensanwendungen entsteht, ohne den lokalen und ressourcenschonenden Charakter zu verlieren.
- Lokal statt Cloud
- CPU-orientiert
- Stromsparend
- Für Speziallösungen
- Schrittweise ausbaubar
Angebot
Zusammenarbeit, die zum Reifegrad passt.
Manche Vorhaben brauchen zuerst Klarheit, andere schon einen Prototyp. Wir passen den Einstieg an — von der ersten Einschätzung bis zur fertigen Lösung.
Gemeinsam klären, was möglich ist
Wir prüfen Machbarkeit, passende Hardware und einen realistischen Einführungsweg — als Grundlage für fundierte Entscheidungen.
Ein greifbarer Prototyp als Entscheidungsgrundlage
Wir bauen eine funktionsfähige Lösung mit echten Daten, die intern gezeigt und getestet werden kann.
Modellanpassung, Betrieb und Integration
Vom angepassten Modell über den stabilen Betrieb bis zur Integration in die bestehende Umgebung.
- Industrie 4.0
- Gesundheitswesen
- Öffentlicher Sektor
- Automotive
- Legal & Compliance
Kontakt
Ein guter Ausgangspunkt ist ein konkreter Anwendungsfall.
Dokumente verarbeiten, interne Assistenz aufbauen, Geräte intelligent machen — wir sprechen gerne über Machbarkeit, Aufwand und einen sinnvollen nächsten Schritt.