KI-Systemintegration & LLM-Hosting

Generische KI-Tools vs. Maßgeschneiderte KI-Integration

So funktioniert die KI-Integration

Der Weg vom Potenzial zur produktiven KI

Wir starten mit einem kostenlosen Erstgespräch, in dem wir gemeinsam identifizieren, wo KI in deinem Unternehmen echten Nutzen stiftet und wo sie nur Spielerei wäre. Daraus entsteht eine Machbarkeitsstudie mit einem laufenden Prototyp in wenigen Tagen. Du entscheidest auf Basis von Ergebnissen, nicht von Folien.

Erst wenn der Prototyp überzeugt, beginnt die eigentliche Implementierung. In kurzen Zyklen mit wöchentlichen Updates wird das System in deine Prozesse eingebunden, getestet und verfeinert. Nach dem Go-Live begleite ich den produktiven Betrieb und schule dein Team im Umgang mit dem neuen Werkzeug.

Modelle und Infrastruktur im Detail

Im Zentrum stehen Open-Source-Sprachmodelle wie Llama oder Mistral, betrieben auf eigener Hardware oder in geschützten europäischen Cloud-Umgebungen. Deine Daten verlassen dabei nie deine Kontrollzone. Für den Betrieb nutze ich bewährte Inferenz-Stacks, die sich in bestehende Serverlandschaften einfügen lassen.

Für Antworten mit Unternehmenskontext baue ich RAG-Pipelines auf: Deine Dokumente, Handbücher und Datenbestände werden in einer Vektordatenbank indexiert und fließen in jede Antwort ein. Die Anbindung an deine Systeme erfolgt über standardisierte APIs, sodass Fachabteilungen die KI dort nutzen, wo sie ohnehin arbeiten.

Wo KI-Integration an ihre Grenzen stößt

KI ist kein Ersatz für saubere Daten. Wenn deine Prozessdaten verstreut, veraltet oder inkonsistent sind, wird auch das beste Modell keine verlässlichen Ergebnisse liefern. In solchen Fällen beginnen wir mit der Datenaufbereitung, nicht mit dem Modell.

Ebenso wenig ersetzt generative KI fachliche Prüfung. Rechtsverbindliche Texte, medizinische Bewertungen oder finale Buchungsentscheidungen gehören weiterhin in Menschenhand. Ich konzipiere Systeme deshalb immer mit klaren Freigabepunkten, in denen dein Team die letzte Entscheidung behält.

Zeitrahmen und Budget realistisch eingeplant

Die Machbarkeitsphase mit Prototyp dauert in der Regel nur wenige Tage. Die vollständige Integration in deine Systemlandschaft bewegt sich je nach Komplexität bei etwa 2 bis 8 Wochen, abhängig von der Zahl der angebundenen Datenquellen und Workflows.

Beim Budget gibt es zwei Blöcke: die einmalige Entwicklung und den laufenden Modellbetrieb. Beide Kostenrahmen bekommst du nach dem Erstgespräch transparent als Angebot. Lokale Modelle verursachen dabei keine Lizenzkosten pro Anfrage, was die laufenden Kosten planbar hält.

Drei Anwendungsfälle, die sich bewährt haben

Ein Vertriebsteam lässt eingehende Ausschreibungsunterlagen automatisch prüfen: Die KI extrahiert Anforderungen, Fristen und Bewertungskriterien und legt eine strukturierte Zusammenfassung zur Entscheidung vor. Was früher einen halben Tag Lektüre pro Ausschreibung bedeutete, ist jetzt eine Sache von Minuten.

Zwei weitere Klassiker: ein internes Wissenssystem, das Mitarbeitern Fragen zu Richtlinien und Produktdaten in Sekunden beantwortet, und ein Assistent, der aus Meeting-Protokollen und Zahlenreihen fertige Berichtsentwürfe für die Geschäftsführung formuliert.

Datenschutz und EU AI Act von Anfang an mitgedacht

Der EU AI Act stuft KI-Systeme nach Risikoklassen ein und bringt Pflichten für Transparenz und Dokumentation mit sich. Ich plane deine Architektur so, dass sie diesen Anforderungen von Grund auf entspricht, statt sie später teuer nachzurüsten.

Durch lokales Hosting bleiben personenbezogene Daten unter deiner Hoheit, Auftragsverarbeitungsverträge mit US-Anbietern entfallen komplett. Auf Wunsch dokumentiere ich Modellwahl, Datenflüsse und Absicherung revisionssicher für deine internen oder externen Prüfungen.