Systeme
Private AI Platform
Stellen Sie private oder hybride Inferenz bereit, Multi‑Model‑Routing, Unternehmenswissen, Berechtigungen, Workflow‑Orchestrierung, Evaluation und Betriebssteuerung.
Interne Laborevidenz · Keine Kundenergebnisse · Testzyklus Q2 2026
So machen Sie es heute vermutlich
Ihr Team will KI nutzen, aber die Unternehmensrichtlinie verbietet es, Kundendaten, Verträge und Finanzzahlen in externe Werkzeuge einzufügen. Also passiert eines von zwei Dingen: Niemand nutzt sie, und nichts wird schneller — oder die Leute nutzen sie heimlich, und Sie wissen es nicht.
Was Sie das kostet
Der zweite Fall ist das eigentliche Risiko. Die Werkzeuge zu verbieten, beseitigt das Risiko nicht. Es macht es nur unsichtbar.
So sieht es verbunden aus
- Modelle laufen dort, wo Sie die Kontrolle haben: Ihre eigene Infrastruktur oder eine festgelegte Cloud-Region
- Ihre Unternehmenswissensbasis wird angebunden, und Berechtigungen folgen der Person — der Vertrieb sieht die Finanzen nicht
- Für jede Aufgabe wird das passende Modell gewählt, mit Kostenverfolgung
- Sensible Vorgänge erfordern menschliche Freigabe
- Wer was genutzt und was gefragt hat, ist vollständig auditierbar
Was wir gemessen haben
Multi-Modell-Routing über 3 Modellfamilien lief unter kontinuierlicher interner Last stabil, mit Kostenverfolgung pro Aufgabe. Private Wissensabfrage wurde auf einem internen Korpus von 10.000 Dokumenten mit berechtigungsbasierten Zugriffskontrollen evaluiert.
Interne Laborevidenz · Keine Kundenergebnisse · Testzyklus Q2 2026
Gut geeignet, wenn
Compliance-Anforderungen — oder Daten, die selbst Ihr Wettbewerbsvorteil sind: Kundenlisten, Rezepturen, Preismodelle, Fallakten.
Nicht geeignet, wenn
Öffentliche Daten, ein kleines Team und keine Audit-Anforderungen — Standardwerkzeuge sind wirtschaftlicher, und genau das werden wir empfehlen.
Wie es funktioniert
Ein gesteuerter Ablauf, bei dem Mitarbeitende die Kontrolle behalten.
Arbeitsablauf
Infrastruktur‑ und Modellsetup → Wissenseinspeisung mit Berechtigungen → Workflow‑Orchestrierung → Evaluation → Betriebssteuerung.
Einsatz
Beginnt typischerweise mit einer Infrastrukturanalyse und einem gesteuerten Anwendungsfall und weitet sich dann aus, sobald die Betriebsfähigkeit reift.
Entwickelt zur Verbesserung
Wissenszugang, Governance, Modellwahl, Kosten‑Transparenz und Wiederverwendung.
Menschliche Kontrolle
Zugang, Wissenspublikation, Modelländerungen und wirkungsstarke Anwendungsfälle.
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Nennen Sie uns den Arbeitsablauf, der Zeit, Qualität oder Sichtbarkeit kostet, und wir prüfen, welcher Umfang dafür geeignet ist.