Erstgespräch
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Ratgeber · Eigene KI-Systeme
Lokale KI im Mittelstand: Betrieb und Entscheidung
Lokale KI verarbeitet Aufgaben auf der Infrastruktur Ihres Unternehmens. Bei einem Sprachmodell geht es dabei um den Betrieb der Software und die Verarbeitung Ihrer Eingaben.
On-Premise bezeichnet diese eigene Betriebsumgebung. Ob sie zu Ihrem Unternehmen passt, hängt von der Aufgabe und der verfügbaren Betreuung ab.
Ihre Unternehmensumgebung
Cloud und lokalen Betrieb vergleichen
Der Standort eines Modells ist eine Betriebsentscheidung. Sie sollten betrachten, wohin Eingaben gelangen und wer die technische Umgebung betreut.
Unsere KI-Systeme auf eigener Infrastruktur nutzen lokal ausgeführte Modelle. Dokumente werden in der Kundenumgebung verarbeitet, ohne externe KI-APIs für die Eingaben.
Bei einem Cloud-Dienst ergibt sich der Datenfluss aus dessen Aufbau und der vereinbarten Nutzung. Prüfen Sie die konkrete Lösung mit Ihrer IT.
| Kriterium | Cloud-KI | Lokale KI |
|---|---|---|
| Datenfluss | Verarbeitung beim Dienstanbieter gemäß der gewählten Lösung. | Verarbeitung auf der eigenen Infrastruktur; externe Verbindungen müssen geprüft werden. |
| Kostenstruktur | Vertrag und Nutzungsbedingungen bestimmen die laufenden Kosten. | Hardware und laufender Betrieb müssen eingeplant werden. |
| Betriebsaufwand | Der Anbieter betreut den Dienst; die interne Nutzung bleibt Ihre Aufgabe. | Ihr Unternehmen braucht Zuständigkeiten für Betreuung und Updates. |
| Modellauswahl | Die verfügbare Auswahl hängt vom Dienst ab. | Die Auswahl hängt von Hardware, Aufgabe und Lizenzbedingungen ab. |
Wann lokale Verarbeitung passen kann
Lokaler Betrieb kommt in Betracht, wenn internes Wissen in Ihrer Umgebung verarbeitet werden soll. Dazu müssen die benötigten Dokumente verfügbar sein.
Ebenso wichtig ist die Frage nach den Zugriffsrechten. Ein Wissensassistent darf nicht automatisch jedem Nutzer sämtliche eingebundenen Inhalte zugänglich machen.
Wir betrachten daher, wer welche Informationen nutzen darf. Die technische Anbindung muss diese Grenzen für den konkreten Anwendungsfall berücksichtigen.
Eine eigene Infrastruktur bietet dafür einen Betriebsrahmen. Sie ersetzt weder die fachliche Prüfung von Antworten noch eine Bewertung der gesamten Datenverarbeitung.
Die DSGVO-Konformität hängt von der gesamten Verarbeitung ab. Wir bewerten diese gemeinsam mit dem Datenschutzbeauftragten Ihres Unternehmens.
Welche Betreuung im Unternehmen nötig ist
Ein lokales Modell benötigt passende Hardware. Welche Ausstattung ausreicht, wird anhand Ihrer Aufgabe und der vorgesehenen Nutzung geprüft.
Ihr IT-Team sollte den laufenden Betrieb übernehmen können. Dazu gehören festgelegte Zuständigkeiten und die Möglichkeit, technische Probleme zu bearbeiten.
Updates müssen geplant und geprüft werden. Eine neue Modellversion kann andere Antworten liefern, auch wenn die Oberfläche für Mitarbeitende gleich aussieht.
Deshalb dokumentieren wir Modellversionen und Konfigurationen. So lassen sich Änderungen nachvollziehen und mit bekannten fachlichen Testfällen vergleichen.
Auch eingebundene Dokumente müssen betreut werden. Wenn interne Informationen veralten, kann die Anwendung auf dieser Grundlage unpassende Antworten geben.
Internes Wissen mit RAG einbinden
RAG verbindet die Antwort eines Sprachmodells mit gefundenen Inhalten aus einer Wissensbasis. Auf unserer Leistungsseite beginnt diese Anbindung in der Regel mit Dokumenten.
Das Modell erhält passende Textstellen für die jeweilige Anfrage. Diese Grundlage sollte sich fachlich prüfen lassen, damit die Herkunft einer Antwort nachvollziehbar bleibt.
Ob zusätzliches Training erforderlich ist, hängt von der Aufgabe ab. Wir prüfen dies gesondert und legen die technische Auswahl nicht vor der Aufgabenklärung fest.
Ein konstruiertes Beispiel aus der Leistungsseite
Die KI-Systeme-Seite beschreibt ein konstruiertes Beispiel zur Verarbeitung internen Wissens. Es ist keine namentlich zugeordnete Kundenreferenz.
Dort läuft die Verarbeitung auf einer zentralen GPU-Workstation. Genannt werden Qwen3-8B mit vLLM sowie eine RAG-Anbindung mit Qwen3-Embedding-0.6B und Qdrant.
Anfragen und Dokumentinhalte bleiben in dieser beschriebenen Umgebung. Die im Beispiel genannte Projektdauer von knapp einem Monat ist keine allgemeine Lieferzusage.
Für Ihr Unternehmen werden Modell und Aufbau anhand Ihrer Testfälle ausgewählt. Verfügbare Hardware und jeweilige Lizenzbedingungen fließen in die Entscheidung ein.
Grenzen lokaler Sprachmodelle
Auch lokal ausgeführte Modelle können falsche Antworten erzeugen. Eine Verarbeitung auf eigenen Servern macht eine Antwort nicht automatisch fachlich richtig.
Sie benötigen daher klare Kriterien für die Erprobung. Mitarbeitende sollten wissen, welche Ergebnisse geprüft werden müssen und wann sie eine Antwort verwerfen.
Der Beitrag über KI-Halluzinationen und RAG erläutert diese Grenze. Er ergänzt die technische Entscheidung um die Frage nach verlässlichen Ergebnissen.
Gut vorbereitet
Häufige Fragen zur lokalen KI
Funktioniert lokale KI ohne Cloud?
Die auf unserer Leistungsseite beschriebenen Eingaben und Dokumente werden ohne externe KI-Dienste verarbeitet. Zusätzliche Verbindungen sind für die konkrete Umgebung zu prüfen.
Ist ein eigenes Modell automatisch DSGVO-konform?
Eine solche Zusage lässt sich aus dem Betriebsort allein nicht ableiten. Entscheidend ist die gesamte Verarbeitung, die mit Ihrem Datenschutzbeauftragten bewertet wird.
Brauchen wir ein IT-Team?
Der laufende Betrieb braucht verantwortliche Personen. Im Gespräch klären wir, welche Betreuung vorhanden ist und welche Aufgaben Ihr Unternehmen übernehmen kann.
Welches Modell ist geeignet?
Die Auswahl richtet sich nach Testfällen und Hardware. Auf unserer Leistungsseite beschreiben wir lokal betreibbare Modelle mit veröffentlichten Gewichten.
Ihr nächster Schritt
Die eigene Umgebung besprechen
Für einen Einstieg beschreiben Sie Ihre Aufgabe und die vorhandene Infrastruktur. Wir besprechen, welche Informationen für eine erste technische Einordnung erforderlich sind.
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