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LLM für Unternehmen
Private, DSGVO-konforme LLM-Systeme. Integriert, sicher und vollständig unter Ihrer Kontrolle.
Was ist ein LLM für Unternehmen?
Ein LLM für Unternehmen ist ein großes Sprachmodell (Large Language Model), das nicht als öffentlicher Cloud-Dienst, sondern privat in der eigenen Infrastruktur eines Unternehmens betrieben wird. Anders als ChatGPT oder andere öffentliche KI-Dienste verarbeitet ein solches System sämtliche Anfragen und Dokumente lokal – kein Byte verlässt Ihr Netzwerk, und es besteht keine Verbindung zu externen Anbietern wie OpenAI, Google oder Microsoft.
Der entscheidende Vorteil eines LLM für Unternehmen liegt in Datenschutz und Kontrolle: Weil die Modelle auf Ihren eigenen Servern oder Workstations laufen, bleiben vertrauliche Geschäftsdaten DSGVO-konform im Haus. Eingesetzt werden ausschließlich quelloffene Modelle wie Llama 3, Mistral oder Qwen, die sich auf Wunsch auf Ihre Fachdomäne feinabstimmen lassen.
Typische Einsatzszenarien sind die Suche in internen Dokumenten (via RAG – Retrieval-Augmented Generation), automatisierte Assistenten für Support und Sachbearbeitung sowie die Anbindung interner Tools über das MCP-Protokoll. So wird ein LLM für Unternehmen vom generischen Chatbot zum spezialisierten Wissenswerkzeug, das den Kontext Ihres Betriebs versteht – produktionsreif umgesetzt auf Basis solider Software-Engineering-Grundlagen.
Private, in-house LLM-Systeme
Wir entwickeln und implementieren private, unternehmensinterne LLM-Systeme, die vollständig in Ihrer Umgebung operieren - sicher, konform und auf Ihre Workflows zugeschnitten. KI ist bei uns kein schnell zusammengesteckter Prototyp: Wir bauen produktionsreife Systeme auf soliden Software-Engineering-Grundlagen und mit langjähriger Entwicklungserfahrung seit 2018.
Was wir liefern:
Lokal gehostete KI-Modelle
Keine externe Datenexposition
KI verbunden mit internem Wissen
Anbindung an Dokumente, Datenbanken und APIs
MCP-basierte Tool-Orchestrierung
Für Automatisierung und Workflows
Multi-User-Chat-Systeme
Mit Rollenkontrolle und Zugriffsverwaltung
Individuelle Interfaces
Web, Desktop und interne Oberflächen
Admin-Dashboards
Analytics und Monitoring
Sichere Authentifizierung
Berechtigungsebenen und Zugriffskontrolle
Skalierbare Architektur
Für Enterprise-Deployment
Modulares Design
Für zukünftige Erweiterungen
Wie Business AI in der Praxis wirkt
Internes Dokumenten-Q&A: Wissen sofort abrufbar
Ein mittelständisches Unternehmen mit rund 200 Mitarbeitern verwaltete seine technische Dokumentation in mehreren hundert PDF-Dateien - Maschinenhandbücher, Prozessbeschreibungen, interne Richtlinien. Die Suche kostete Mitarbeitende täglich wertvolle Zeit, und kritisches Know-how war an einzelne Personen gebunden. Wir implementierten ein lokal gehostetes LLM-System, das sämtliche Dokumente indexiert und in natürlicher Sprache durchsuchbar macht. Mitarbeitende stellen Fragen wie „Welche Sicherheitsvorschriften gelten bei Wartungsarbeiten an Anlage B?" und erhalten präzise Antworten mit direktem Quellverweis - ohne dass auch nur ein Byte das interne Netzwerk verlässt.
Smarter First-Level-Support: Weniger Aufwand, schnellere Antworten
Ein Beratungsunternehmen mit kleinem Support-Team bearbeitete täglich 80 bis 120 Kundenanfragen per E-Mail. Wiederkehrende Standardfragen banden den Großteil der Kapazitäten. Wir integrierten einen KI-Assistenten, der eingehende Nachrichten automatisch klassifiziert, priorisiert und auf Basis der internen Wissensdatenbank Antwortvorschläge generiert. Das Team sieht auf einen Blick, welche Anfragen dringend manuell bearbeitet werden müssen - und bei welchen die KI bereits eine fertige Antwort vorschlägt, die nur noch freigegeben werden muss.
Wie wir vorgehen
Die Einführung eines privaten LLM-Systems beginnt mit einer gründlichen Bestandsaufnahme: Welche Datenquellen, Abteilungen und Workflows sollen eingebunden werden? Darauf aufbauend entwerfen wir eine Architektur, die zu Ihrer Infrastruktur passt - ob On-Premise-Server, lokale Workstation oder internes Rechenzentrum. Die Implementierung erfolgt in Phasen: Modellauswahl und Quantisierung (z.B. Llama 3, Mistral, Qwen), Aufbau der Wissensbasis via RAG-Pipeline mit lokaler Vektordatenbank (Chroma, pgvector), Integration von Unternehmenstools über MCP-Protokoll sowie Einrichtung des Multi-User-Interface mit Rollenverwaltung und Admin-Dashboard. Nach dem Go-Live schulen wir Ihr Team und begleiten die Nutzungsphase.
Häufige Fragen
Was ist ein LLM für Unternehmen?
Ein LLM für Unternehmen ist ein großes Sprachmodell, das privat in Ihrer eigenen Infrastruktur betrieben wird – lokal gehostet, DSGVO-konform und ohne Datenweitergabe an externe Anbieter. Es verbindet die Fähigkeiten moderner Sprach-KI mit vollständiger Kontrolle über Ihre Daten und lässt sich über RAG an internes Wissen sowie über das MCP-Protokoll an Ihre Tools anbinden.
Welche KI-Modelle werden eingesetzt?
Wir setzen ausschließlich auf Open-Source-Modelle (z.B. Llama 3, Mistral, Qwen), die vollständig lokal betrieben werden. Die Modellauswahl richtet sich nach Ihrem Anwendungsfall, der verfügbaren Hardware und dem gewünschten Sprachverständnis - auf Wunsch auch mit Feinabstimmung auf Ihre Domäne.
Verlassen Unternehmensdaten das interne Netzwerk?
Nein. Das ist das Kernprinzip unserer Business-AI-Lösung: Alle Inferenz, alle Dokumentenverarbeitung und alle Nutzerdaten bleiben vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Es gibt keine Verbindung zu externen KI-Diensten wie OpenAI, Google oder Microsoft.
Wie lange dauert die Implementierung?
Eine Basisinstallation mit RAG-Anbindung und Multi-User-Interface ist typischerweise in 2-4 Wochen einsatzbereit. Komplexere Integrationen (mehrere Abteilungen, ERP-Anbindung, individuelle Workflows) planen wir in Abschnitten von 4-8 Wochen.
Was kostet ein privates LLM-System?
Die Kosten hängen vom Umfang der Integration und der eingesetzten Hardware ab. Für eine erste Einschätzung bieten wir ein kostenloses Erstgespräch an, in dem wir Ihren Bedarf analysieren und eine transparente Kostenübersicht erstellen.
Kontakt
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Handelsregistereintrag: Amtsgericht Ulm HRB 748451
Umsatzsteuer-ID: DE370581980
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