01Datenklassen
Informationen und Aktionen werden nach Schutzbedarf und zulässigem Verarbeitungsort geordnet.
Lokaler und privater KI-Agent für Unternehmen
Vertrauliche Arbeit braucht einen bewusst gewählten Betriebsort.
Ihr Team möchte mit KI arbeiten, aber wichtige Daten dürfen nicht unkontrolliert weitergegeben werden. Wir prüfen, welche Teile des Ablaufs lokal, auf kontrollierter Infrastruktur oder über freigegebene Dienste laufen können.
Heute im Alltag
Wo Zeit und Aufmerksamkeit verloren gehen.
Die Sorge um Daten blockiert sinnvolle Anwendungen – oder Mitarbeitende weichen auf nicht abgestimmte Werkzeuge aus.
Das prüfen wir im Pilot
Was für Ihr Team besser werden soll.
Daten, Speicher, Modelle und Zugriffe erhalten einen dokumentierten Platz. Ihr Team kennt den erlaubten Ablauf und seine Grenzen.
Geeignet für
Ein klarer Prozess statt eines allgemeinen KI-Versprechens
Wir beginnen mit einer wiederkehrenden Aufgabe, einem benannten Owner und einem messbaren Ergebnis. Das reduziert Projektrisiko und schafft eine Blaupause für weitere Agenten.
Vertrauliche interne Wissensarbeit
Beratung, Industrie und regulierte Bereiche
Unternehmen mit vorhandenen Servern oder EU-Infrastruktur
Workflows mit sensiblen Sprach- und Dokumentdaten
Möglicher Aufgabenbereich
Was der Agent im Arbeitsalltag übernehmen kann
Dokumente innerhalb definierter Infrastruktur auswerten
Lokale Modelle oder kontrollierte Endpunkte nutzen
Logs und Gedächtnis getrennt verwalten
Werkzeugzugriffe über interne Schnittstellen steuern
Cloud-Fallbacks nach Datenklasse festlegen
So lässt sich der Einsatz aufbauen
Ein nachvollziehbarer Weg zum Ergebnis.
Privacy und Self-Hosted: Die Grafik zeigt den geplanten Ablauf. Umfang, Datenzugriff und Übergaben stimmen wir für Ihren konkreten Prozess ab.
Privacy und Self-Hosted
EINGANG / 01
Privacy und Self-Hosted
ERGEBNIS
Geprüfte Datenklassen
02Architektur
Agent, Modelle, Speicher, Tools und Backups erhalten einen klaren Betriebsort.
03Zugriffe
Servicekonten, Netzgrenzen und minimale Rechte begrenzen die tatsächliche Handlungsmacht.
04Betrieb
Updates, Logs, Backups, Evals und Incident-Prozesse werden als laufende Aufgabe geplant.
Illustrativer Ablauf. Keine Live-Daten oder behaupteten Kundenergebnisse. Alle Schritte lassen sich einzeln auswählen.
Illustratives Einsatzbeispiel
Hybrid ist oft sinnvoller als ein dogmatisches Entweder-oder
Ein Agent kann lokal auf Dokumente und interne Systeme zugreifen, während für unkritische Aufgaben ein externer Modellendpunkt verwendet wird. Sensible Inhalte werden vorher entfernt oder verbleiben vollständig bei einem lokalen Modell.
Wichtig ist die dokumentierte Entscheidung je Prozess. Ein Mac mini kann für einen kleinen Assistenz-Workflow genügen; hohe Last oder große Modelle benötigen andere Hardware. EU-VPS und eigene GPU-Server sind Optionen, keine pauschalen Qualitätsversprechen.
Mögliche Integrationen
- • Lokale Workstation, Mac mini oder Server
- • EU-VPS und private Netzwerke
- • Ollama, vLLM oder kontrollierte Modellendpunkte
- • Nextcloud, DMS, Datenbanken und interne APIs
Daran messen wir den Pilot
- • Anteil lokal verarbeiteter sensibler Fälle
- • Latenz und Verfügbarkeit
- • Kosten inklusive Hardware und Betrieb
- • Zahl und Schwere von Zugriffsereignissen
Kontrollen und Grenzen
- • Netzwerk- und Mandantentrennung
- • Verschlüsselung und Backup-Konzept
- • Protokollierte Toolaufrufe
- • Regelmäßige Updates und Wiederherstellungstests
Umsetzung
Klein starten, vor dem Skalieren messen
In einem Erstgespräch grenzen wir Prozess, Systeme, Daten und Erfolgskriterium ein. Ein Pilot erhält reale Testfälle, Freigaben und Monitoring. Für mehrere Agenten wird daraus ein Agent Operating Model mit Inventar, Evals, Kostenkontrolle und laufendem Agent Ops.
Ein priorisierter Agent statt unkontrollierter Tool-Wildwuchs
Welche Alternative gehört in den Vergleich?
Lokaler Betrieb ist kein Selbstzweck. Eine passende Cloud- oder Hybridlösung kann ausreichen, wenn Datenklasse, Verträge und Zugriffe dazu passen.
Wir entwickeln auch eigene Produkte
Die Fragen aus Ihrem Projekt kennen wir aus der Umsetzung.
Daten zusammenführen, Ergebnisse prüfen, an Menschen übergeben: Daran arbeiten wir auch in unseren eigenen Projekten. Hier können Sie sich ein Bild davon machen.
Unsere Produkte im ÜberblickAusschreibungsagenten
Eigene Entwicklung · Pilot
Öffentliche Quellen bündeln, Treffer nach nachvollziehbaren Kriterien zuordnen und eine Vorauswahl mit Originalquellen bereitstellen.
KI-Vertriebstrainer
Eigene Entwicklung · Training
Gesprächssituationen und Einwandbehandlung mit KI üben. Trainingsmodule verbinden wiederholbare Szenarien mit strukturiertem Feedback.
Medikationsberatung
Eigene Entwicklung · Apotheken-Pilot
Digitale Anfrage und Vorgespräch mit der Übergabe an das Apothekenteam verbinden. Angaben und Gesprächsprotokolle werden im geschützten CRM bereitgestellt.
Eigene Projekte belegen Entwicklungspraxis. Sie sind keine Kundenreferenzen und keine Zusage für bestimmte Einsparungen oder Umsätze.
FAQ
Häufige Fragen
Ist Self-Hosting automatisch DSGVO-konform?
Nein. Self-Hosting verbessert Kontrolle, ersetzt aber keine Rechtsgrundlage, Zugriffskontrolle, Löschregeln, Verträge und dokumentierte Risikobewertung.
Braucht ein lokaler Agent einen GPU-Server?
Nicht zwingend. Kleine Modelle und Automationen können auf vorhandener Hardware laufen. Modellgröße, Last und Latenz entscheiden über die Infrastruktur.
Verwandte Agenten-Lösungen
Persönlich einordnen lassen
Welche Daten müssen in Ihrer kontrollierten Umgebung bleiben?
Beschreiben Sie einen typischen Fall, die beteiligten Systeme und Ihr gewünschtes Ergebnis. Wir ordnen persönlich ein, ob dieser Ablauf für einen Pilot geeignet ist und welche Voraussetzungen fehlen.
Meinen Prozess prüfen lassen
Unverbindliche Anfrage. Wir prüfen Ihre Angaben persönlich und besprechen den passenden nächsten Schritt.