Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den wichtigsten Innovationsthemen
Doch vielen Unternehmen fehlt ein sicherer Rahmen für den Einsatz. Wie lässt sich KI datenschutzkonform, kontrollierbar und auditfähig nutzen, ohne die Hoheit über sensible Daten zu verlieren?
Gerade öffentliche Cloud-KI-Dienste erhöhen den Druck: Datenabfluss, unklare Verarbeitungsketten und offene Compliance-Fragen stehen oft im Konflikt mit Governance- und Sicherheitsanforderungen.
Das Dilemma ist strukturell. Wer ChatGPT oder ähnliche Services für produktive Prozesse nutzt, trainiert gleichzeitig externe Modelle mit Kundendaten, Konstruktionsinformationen oder internen Dokumenten. Regulatoren und Wirtschaftsprüfer akzeptieren das nicht, Versicherungen decken solche Risiken nicht ab. Gleichzeitig kann sich ein Mittelständler mit 20 IT-Fachleuten ein selbst trainiertes KI-Modell nicht leisten.
Die Lösung liegt im Hybriden: Local AI für kontrollierte Workloads, die sensible Daten nicht verlassen dürfen. Enterprise-Cloud-Modelle mit Data Residency und nachvollziehbaren Verarbeitungsketten. KI-Governance-Prozesse, die Audit-Trails liefern und Fachbereiche nicht lähmen. Das setzt allerdings nicht nur Technologie voraus, sondern vor allem Klarheit darüber: Was darf raus, was muss lokal bleiben? Welche Risiken sind akzeptabel, welche nicht?
Schlüsselherausforderungen und wie wir sie lösen
Was wir tun?
Wir ermöglichen den Einsatz leistungsfähiger KI-Modelle auf lokaler oder dedizierter Infrastruktur, in Ihrem Rechenzentrum oder unserer Private Cloud. So behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten und nutzen gleichzeitig moderne KI-Technologien produktiv.
Nicht: Cloud-KI-Services mit externem Datenfluss und Lizenzgebühren, bei denen Sie auf mehrere Dienstleister hoffen müssen. Sondern: eine Infrastruktur, die Sie durchschauen und auditieren können. AVENDIS baut sie auf, optimiert sie, betreibt sie. Der Betrieb ist Teil des Service, nicht das Problem danach. Das heißt konkret: Wenn eine GPU ausfällt, kümmern wir uns um den Austausch. Wenn das Modell nachjustiert werden muss, wissen wir, was wir tun. Wenn Ihr Auditor Fragen zu Datenverarbeitung, Versionskontrolle oder Zugriffsgrenzen hat, können Sie antworten statt zu raten.
Das macht besonders dann Sinn, wenn Sie heute eine Anwendergruppe haben, die ChatGPT oder Ähnliches in Piloten nutzt, aber IT und Compliance stoppen es. Mit Local-AI-Infrastruktur tritt dieser Konflikt gar nicht erst auf. Ihre Fachbereiche bekommen KI-Tools. Ihre Sicherheit bleibt intakt.
Detaillierter Leistungsumfang
der Leistungen
Strategie & PoC
Use Cases bewerten, ROI schärfen und PoC umsetzen. Beratung zu LLM, ML und RAG sowie Compliance und Datenschutz.
Plattform und GPU
GPU-Infrastruktur on premises oder Private Cloud. Lokale Serving-Stacks, zum Beispiel Ollama oder vLLM, mit Security- und Netzwerk-Integration.
Anwendungen
Open-Source-LLMs deployen, zum Beispiel Llama oder Mistral. RAG für Unternehmenswissen, Integration in Prozesse und KI-gestützte Assistenzlösungen.
Managed Betrieb
Betrieb und Monitoring inklusive Performance-Tuning. Updates und Lifecycle-Management sowie Zugriffskontrolle und Security.
Was macht unser Local AI so besonders?
Wir ermöglichen KI unter Ihrer Kontrolle: Mit lokaler oder dedizierter Infrastruktur bleibt die Datenhoheit bei Ihnen. Modell, GPU-Plattform und Betrieb kommen von uns, auf Open-Source-Basis statt Lizenzkosten. So bringen wir Use Cases pragmatisch vom PoC in den Rollout und schaffen eine Lösung, die auch in sensiblen und regulierten Umgebungen zuverlässig funktioniert.
Anders als bei einem reinen Cloud-KI-Abonnement zahlen Sie hier für Infrastruktur und Betrieb, nicht für Tokens oder Nutzerlizenzen. Bei entsprechendem Nutzungsvolumen kann das über die Zeit günstiger sein als eine wachsende Zahl an Cloud-KI-Lizenzen, das hängt aber am tatsächlichen Bedarf und gehört in den PoC aus Block 3, nicht in ein Pauschalversprechen.