Lokal, hybrid oder Cloud: Die richtige Wahl beginnt nicht mit einem Modellnamen, sondern mit Ihren Daten. Wir klären Anwendungsfall, Datenfluss und Betriebsverantwortung und vergleichen dann die Varianten, die wirklich zu Ihnen passen.
Jede Variante hat eigene Stärken. Entscheidend ist, welche Daten verarbeitet werden, welche Systeme angebunden sind und wer den Betrieb übernimmt.
Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder Qwen laufen auf Ihrer Infrastruktur und greifen auf interne Unterlagen zu.
Einzelne Arbeitsschritte laufen lokal, andere über Cloud- oder Managed-Dienste. Welche Information welche Grenze überschreitet, wird je Anwendung festgelegt.
Azure OpenAI, Copilot, Fabric oder Managed-Modelle wie Claude und ChatGPT, eingebunden in Ihre vorhandene Microsoft-Umgebung.
So entsteht eine Architektur, die Sie gegenüber Datenschutz, IT-Sicherheit und Geschäftsführung begründen können.
Welche Aufgabe soll KI lösen, wer nutzt sie, welche Qualität ist nötig?
Welche Datenarten, Quellen und Zugriffe gibt es und wo liegen sie?
Welche Schritte bleiben lokal, welche brauchen externe Dienste oder Schnittstellen?
Wer betreut Modelle, Rechte, Updates und Nutzer nach dem Piloten?
AI-Node ist eine betreute KI-Umgebung, die Ihr Unternehmenswissen und Ihre Arbeitsabläufe zusammenbringt. Datenquellen, Rollen, Infrastruktur, Schnittstellen, Wartung und Einweisung legen wir für Ihre Lösung fest.
KI-Einführung als Gesamtprojekt →Wir sind an kein einzelnes Modell und keinen einzelnen Anbieter gebunden. Wir vergleichen die Optionen anhand Ihrer Aufgabe und Ihrer vorhandenen Umgebung und begründen die Empfehlung nachvollziehbar.
Das Modell rechnet in Ihrer eigenen Umgebung. Angebundene Dienste, Updates und Integrationen können trotzdem weitere Datenflüsse auslösen. Deshalb betrachten wir die gesamte Architektur, nicht nur den Standort des Modells.
Nicht automatisch. Sicherheit entsteht aus Daten, Zugriffen, Konfiguration und Betrieb. Genau diese Punkte legen wir mit Ihnen fest.
Das hängt vom konkreten Einsatz ab. Wir dokumentieren Datenflüsse und Verantwortlichkeiten so, dass Ihr Datenschutzbeauftragter sie prüfen kann. Die Datenschutzbewertung selbst bleibt bei ihm bzw. Ihrer Rechtsberatung.
Skizzieren Sie Ihren Anwendungsfall. Wir vergleichen mit Ihnen die Varianten und ihre Datenflüsse.