Lokale LLM und Corporate AI
Unternehmens-KI auf der eigenen Infrastruktur
KI kann auf Unternehmenswissen zugreifen, Dokumente analysieren und Prozesse automatisieren. Doch was passiert mit den Daten? Gerade für Industrie, kritische Infrastrukturen und Unternehmen mit hohen Sicherheitsanforderungen ist das entscheidend – Produktionsdaten, Verträge, technische Dokus und Geschäftsgeheimnisse sollen oft nicht unkontrolliert an externe KI-Dienste gehen.
Wir entwickeln individuelle Corporate-AI-Lösungen und lokale LLM-Systeme, die innerhalb der eigenen Infrastruktur betrieben werden – von der Modellauswahl über die Anwendung bis zur Konzeption und Implementierung des KI-Servers.
Ein Sprachmodell auf eigener Hardware
Ein Large Language Model muss nicht zwingend über einen öffentlichen Cloud-Dienst genutzt werden. Viele moderne Modelle laufen auf eigener Hardware – innerhalb der vorgesehenen Unternehmensinfrastruktur.
- Die KI läuft auf einem Server im eigenen Netzwerk
- Das Unternehmen kontrolliert die technische Umgebung
- Daten werden in der definierten Infrastruktur verarbeitet
- Zugriffe werden nach eigenen Vorgaben gesteuert
- Integration passend zum bestehenden Sicherheitskonzept
Mehr als die Installation eines Modells
Ein Corporate LLM ist eine unternehmenseigene KI-Umgebung, zugeschnitten auf Anforderungen, Informationen und Prozesse. Das Sprachmodell ist nur ein Bestandteil – hinzu kommen zahlreiche Komponenten:
Aus einem allgemeinen Sprachmodell entsteht so eine KI-Anwendung mit konkretem Unternehmensbezug.
Mehr Kontrolle darüber, wo Daten verarbeitet werden
Bei öffentlichen KI-Diensten werden Anfragen an eine externe Infrastruktur übertragen – für viele Anwendungen völlig sinnvoll. Es gibt jedoch Informationen, deren externe Verarbeitung nicht gewünscht oder stark eingeschränkt ist:
- Geschäftsgeheimnisse
- Produktionsinformationen
- Technische Dokumentationen
- Interne Kalkulationen
- Verträge
- Kundendaten
- Forschungsdaten
- Entwicklungsinformationen
- Sicherheitsrelevante Informationen
Lokale KI muss als vollständige Architektur gedacht werden
Ein lokal installiertes Modell bringt wenig, wenn sensible Daten anschließend über eine andere Komponente doch an einen externen Dienst gehen. Deshalb betrachten wir nicht nur das Sprachmodell, sondern die gesamte Kette: Embeddings, Vektordatenbanken, Dokumentenspeicher, Automatisierungen, APIs, Protokolle, Backups, Benutzerverwaltung, Authentifizierung und Schnittstellen.
Ihre Daten. Ihre Infrastruktur. Ihre KI.
Verteiltes Unternehmenswissen zugänglich machen
In der Industrie liegt enormes Wissen in unterschiedlichsten Systemen und Dokumenten. Ein Corporate LLM kann es für definierte Use Cases zugänglich machen – ein Mitarbeiter stellt eine technische Frage und erhält relevante Informationen aus freigegebenen Dokumentationen, ohne jedes Dokument manuell zu durchsuchen.
Kontrolle über Daten & Infrastruktur
Für Unternehmen mit erhöhten Anforderungen an Cybersecurity kann eine lokale Architektur Vorteile bieten, weil Datenverarbeitung, Netzwerkarchitektur, Zugriffsrechte und Komponenten stärker unter eigener Kontrolle gestaltet werden.
Wichtig: Ein lokales LLM bedeutet nicht automatisch NIS2- oder KRITIS-Konformität. Die KI-Infrastruktur muss Teil des gesamten Sicherheitskonzepts sein – wir stimmen die Architektur mit Ihren IT-Verantwortlichen und ggf. weiteren spezialisierten Ansprechpartnern ab.
Ein allgemeines Modell mit Ihrem Wissen arbeiten lassen
Ein allgemeines Modell kennt interne Informationen zunächst nicht. Mit einer Retrieval-Augmented-Generation-Architektur (RAG) werden relevante Informationen aus freigegebenen Quellen gesucht und dem Modell als Kontext bereitgestellt – ohne für jede Änderung ein Modell neu zu trainieren:
RAG ist dabei nur eine Möglichkeit. Je nach Use Case kombinieren wir Prompting, Embeddings, Vektordatenbanken, Tool-Nutzung, Agenten, Workflows, Fine-Tuning und individuelle Datenmodelle. Ziel ist nicht, möglichst viele Technologien einzusetzen – sondern eine Architektur, die die Aufgabe zuverlässig erfüllt.
Corporate AI nicht nach festem Schema
Ein Wissensassistent stellt andere Anforderungen als eine Dokumentenanalyse, ein Vertriebssystem andere als eine Produktionsanwendung. Mögliche Anwendungen:
Passendes Modell zum Use Case
Wir legen uns nicht auf einen Anbieter fest. Modellwahl hängt von Aufgabe, Sprache, Kontextgröße, Hardware, Geschwindigkeit und Ergebnisqualität ab.
Laufzeitumgebungen
Je nach Entwicklungsstand und Einsatz nutzen wir unterschiedliche Werkzeuge – etwa LM Studio. Für produktive Systeme können andere Inferenz- und Serverlösungen sinnvoll sein.
Automatisierung mit n8n
Ein Modell allein automatisiert keinen Prozess. Wir verbinden KI mit Workflow-Systemen wie n8n oder individuellen Integrationen – KI und klassische Automatisierung kombiniert.
Der besondere Nutzen entsteht durch Verbindung
Wir entwickeln die notwendigen Schnittstellen und berücksichtigen bestehende APIs und Datenformate – oder entwickeln bei Bedarf eigene Connectoren:
Ein echter Vorteil für Ihr Projekt
Head & Code verfügt für die Entwicklung lokaler KI-Anwendungen über leistungsfähige Systeme der 128-GB-Unified-Memory-Klasse, die bei Bedarf kombiniert werden können. Dadurch bauen und testen wir Modelle, Datenarchitekturen und Anwendungen zunächst auf unserer eigenen Umgebung – Sie müssen nicht schon zu Projektbeginn eine vollständige produktive KI-Infrastruktur bereitstellen.
Unser Vorgehen in acht Schritten
Das reduziert das Risiko, vor der Entwicklung unnötig große oder ungeeignete Hardware zu beschaffen.
Use Case definieren
Gemeinsam bestimmen wir die konkrete Aufgabe der KI.
Architektur entwickeln
Wir wählen Modell, Datenquellen und technische Komponenten.
Auf unserer Infrastruktur bauen
Die Anwendung entsteht zunächst auf unserer eigenen KI-Umgebung.
Modelle & Daten testen
Wir prüfen Qualität, Geschwindigkeit und technische Anforderungen.
Zielhardware dimensionieren
Anhand echter Erfahrung lässt sich die Kundenhardware besser einschätzen.
Kundenserver implementieren
Die produktive KI-Infrastruktur wird beim Kunden eingerichtet.
Lösung übertragen
Modelle, Anwendung und Datenarchitektur gehen in die Kundenumgebung.
Produktivbetrieb
Die Corporate AI läuft in der definierten Infrastruktur des Unternehmens.
Mitwachsende Infrastruktur
Beginnt ein Unternehmen mit einem internen Wissensassistenten und kommen später weitere Anwendungen oder Benutzer hinzu, kann die Infrastruktur erweitert werden – zusätzliche Rechenressourcen, GPUs oder Server. Solche Entwicklungsmöglichkeiten berücksichtigen wir schon bei der Planung.
Wir beraten nicht pauschal gegen Cloud
Nicht jeder Prozess muss lokal laufen. Auch hybride Architekturen können sinnvoll sein: besonders sensible Daten ausschließlich lokal, andere Aufgaben über externe Dienste – mit klarer technischer und organisatorischer Trennung. Wir entscheiden gemeinsam, welche Architektur für welchen Use Case passt.
Kein isoliertes Experiment im Unternehmensnetzwerk
Wir berücksichtigen bereits bei der Architektur die relevanten Sicherheitsthemen. Welche Maßnahmen konkret erforderlich sind, hängt von Infrastruktur und Anforderungen ab:
- Zugriffsrechte
- Authentifizierung
- Netzwerksegmentierung
- Datenquellen
- Protokollierung
- Schnittstellen
- Updates
- Backup-Strategien
- Modellverwaltung & Berechtigungen
Von der Modellauswahl bis zum produktiven Server
Eigene KI-Entwicklungsinfrastruktur
Anspruchsvolle Projekte zunächst auf unserer leistungsfähigen Infrastruktur entwickeln und testen.
Entwicklung vor Hardwarekauf
Die benötigte Kundenhardware anhand echter Erfahrung dimensionieren.
Technologieoffen
Ob Qwen, Gemma, Hermes, LM Studio oder n8n – wir wählen den Stack passend zum Use Case.
Corporate AI statt Modell
Modelle, Daten, Benutzer, Schnittstellen, Automatisierung und Infrastruktur als Gesamtsystem.
Eigene Softwareentwicklung
Anwendungen, APIs und Connectoren setzt unser eigenes Team um.
Erfahrung mit Unternehmens-IT
Gerade in der Industrie: KI nicht losgelöst von Systemen, Sicherheit und Prozessen.
Häufige Fragen zu lokaler KI
Bleiben unsere Daten wirklich im Unternehmen?
Ist ein lokales LLM automatisch NIS2- oder KRITIS-konform?
Müssen wir ein eigenes Modell trainieren?
Welche Hardware brauchen wir?
Geht auch eine hybride Lösung?
Sprechen Sie mit uns über Ihre lokale KI
Sie möchten KI einsetzen, ohne sensible Daten an externe Dienste zu geben, Unternehmenswissen über eine eigene KI zugänglich machen, ein lokales LLM für einen industriellen Use Case oder zunächst herausfinden, welche Hardware und welches Modell passen? Wir entwickeln die Architektur, testen auf unserer eigenen KI-Infrastruktur und implementieren die produktive Corporate AI in Ihrer Umgebung.
