Dokumentenanalyse
Verträge, Gutachten und technische Dokumentation auswerten — sensible Inhalte verbleiben dabei vollständig im Unternehmen.
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Die ChatGPT-Alternative für Ihr Unternehmen.
Ihre Mitarbeiter wollen KI nutzen — verständlich. Aber müssen dafür wirklich alle Geschäftsdaten zu OpenAI? Eine lokale Lösung bietet dieselbe Funktionalität, ohne dass Daten Ihr Haus verlassen.
Enterprise KI · lokal · DSGVO-konformTHEMEN
Cloud oder lokal?Sieben Kriterien nebeneinander→
Was es kostetReferenzrechnung über 36 Monate→
Wo es sich lohntVier typische Anwendungsfälle→
So läuft es abSechs Schritte bis zum Betrieb→
FAKTEN
100 % DatenkontrolleKein Training mit Ihren Daten
DeutschlandVerarbeitung im Haus oder im RZ
Unbegrenzte NutzerKeine Lizenz pro Kopf
Keine laufenden LizenzkostenNach der Investition nur Wartung
lokale ki — chat · on-premiseBeispiel
MA
Fasse die wichtigsten Punkte aus dem Vertragsentwurf zusammen.
KI
Kernpunkte: Laufzeit 24 Monate mit automatischer Verlängerung, Kündigungsfrist 3 Monate zum Vertragsende, Zahlungsziel 30 Tage, Haftung auf den Auftragswert begrenzt.Vertragsentwurf_Rahmenvertrag_2026.docx · S. 2–5
Frage eingeben …egress 0 byte
datenbleiben lokal · kein cloud-call
dsgvokeine auftragsverarbeitung
trainingkein training mit ihren daten
modellopen source · frei wechselbar
oberfläche vertraut wie chatgpt · betrieb in ihrem netz
ki-spezial@ki-node:~$ gateway modelsllama metamistral smallmixtral 8x22bqwen 2.5deepseek r1
Datenkontrolle 100 %
Verarbeitung in Deutschland
Nutzer unbegrenzt
Lizenzkosten keine laufenden
AUF EINEN BLICK
Das Wichtigste auf einen Blick
- Geeignet für
- Unternehmen, deren Mitarbeiter KI nutzen wollen, ohne dass Verträge, Personal- oder Geschäftsdaten an OpenAI oder andere Cloud-Anbieter gehen
- Ausgangssituation
- Cloud-Dienste verarbeiten Eingaben auf externen Servern, rechnen pro Nutzer und Monat ab — und ohne zentrale Lösung greifen Mitarbeiter auf private Konten zurück
- Wir übernehmen
- Anforderungsanalyse, Hardware oder Installation auf Ihrer Infrastruktur, KI-Gateway und Modelle, Wissensbasis (RAG), Benutzerverwaltung, Schulung und auf Wunsch den Betrieb
- Ihr Ergebnis
- Eine vertraute Chat-Oberfläche für Ihr Team — lokal, DSGVO-konform, ohne Training mit Ihren Daten, für unbegrenzt viele Nutzer
- Preisrahmen
- GPU-Server ab rund 15.000 €; Referenzrechnung über 36 Monate: rund 55.000 € On-Premise (Hardware, Setup, Strom/Hosting, Support) gegenüber rund 108.000 € Cloud-API bei 100.000 Anfragen im Monat, Break-even nach rund 18 Monaten — zum Durchrechnen: TCO-Rechner
- Modelle
- Llama, Mistral, Mixtral, Qwen, DeepSeek — über das KI-Gateway parallel betreibbar und jederzeit wechselbar
- Betriebsmodell
- Managed Hosting im Rechenzentrum in Coburg oder Kaufsystem für Ihre eigene Infrastruktur; nach der Investition nur noch Wartung und Support
- Erster Schritt
- Nennen Sie Nutzerzahl, geplante Anwendungsfälle und vorhandene IT — daraus folgt die Konfiguration
/01 — 06Die Ausgangslage
Herausforderungen bei Cloud-basierten KI-Lösungen.
Viele Unternehmen stehen vor der Frage, wie sie KI nutzen können, ohne Kompromisse bei Datenschutz und Kontrolle einzugehen. Vier Punkte, die in Erstgesprächen am häufigsten fallen.
Datenverarbeitung außerhalb Ihres Netzes
Bei Cloud-Diensten werden Eingaben auf externen Servern verarbeitet. Für sensible Unternehmensdaten kann dies datenschutzrechtliche Fragen aufwerfen.
Nutzungsabhängige Kosten
Enterprise-Lizenzen werden typischerweise pro Nutzer und Monat berechnet. Bei wachsender Nutzerzahl steigen die Kosten entsprechend.
Anbieterabhängigkeit
Preisanpassungen, Funktionsänderungen oder geänderte Nutzungsbedingungen liegen außerhalb Ihrer Kontrolle. Langfristige Planungssicherheit ist begrenzt.
Unkontrollierte Nutzung
Ohne zentrale Lösung greifen Mitarbeiter häufig auf private Accounts zurück. Eine kontrollierte Einführung schafft Transparenz und Governance.
/02 — 06Gegenüberstellung
Cloud-Lösung gegen On-Premise.
Beide Ansätze haben ihre Berechtigung — die Wahl hängt von Ihren Anforderungen ab. Ehrlich: Bei der Bereitstellung ist die Cloud schneller. Bei allem anderen kippt das Bild, sobald Datenschutz, Nutzerzahl oder eigene Dokumente ins Spiel kommen.
| Kriterium | Cloud-basierte KI (z. B. ChatGPT Enterprise) | On-Premise KI (lokale Installation) |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | ✕auf externen Servern | ✓Daten verbleiben im eigenen Netzwerk |
| DSGVO | ◑erfordert Auftragsverarbeitung | ✓keine Auftragsverarbeitung nötig |
| Kosten | ✕laufend pro Nutzer | ✓planbar, unbegrenzte Nutzer |
| Modellauswahl | ◑eingeschränkt | ✓frei (Llama, Mistral, …) |
| Internetverbindung | ✕erforderlich | ✓Offline-Betrieb möglich |
| Dokumenten-Integration | ◑begrenzt | ✓umfassende RAG-Integration |
| Bereitstellung / Kontrolle | ✓schnelle Bereitstellung | ✓volle Kontrolle und Unabhängigkeit |
/03 — 06Kostenbetrachtung
Wirtschaftlichkeit: die Referenzrechnung über 36 Monate.
Referenzrechnung der Seite KI On-Premise (Abschnitt Wirtschaftlichkeit): 100.000 Anfragen im Monat über 36 Monate. Die tatsächlichen Kosten hängen von Nutzerzahl und Anfragevolumen ab.
Gerne erstellen wir Ihnen eine individuelle Kalkulation. Managed Hosting im Rechenzentrum in Coburg oder Kaufsystem für Ihre Infrastruktur, GPU-Server ab rund 15.000 € — der Break-even hängt von Ihrem Anfragevolumen ab. Rechnen Sie Ihren Fall im TCO-Rechner nach; die Herleitung der Referenzrechnung steht unter KI On-Premise.
/04 — 06Einsatzgebiete
Typische Anwendungsfälle.
Szenarien, in denen eine lokale KI-Lösung besonders sinnvoll ist — immer dann, wenn der Inhalt der Anfrage selbst vertraulich ist.
Personalwesen
Unterstützung bei der Erstellung von Stellenausschreibungen, Auswertung von Bewerbungen und Onboarding-Materialien.
Wissensmanagement
Interne Handbücher, Richtlinien und Prozessdokumentationen durchsuchbar machen und Fragen dazu beantworten.
Reporting & Analyse
Unterstützung bei der Auswertung von Berichten und Kennzahlen — vertrauliche Geschäftsdaten bleiben geschützt.
/05 — 06Implementierung
Unser Vorgehen: von der Analyse zum Betrieb.
Ein strukturierter Prozess von der Anforderungsanalyse bis zum produktiven Betrieb — mit Schulung und auf Wunsch als Managed Service.
1Analyse
Anforderungsanalyse
Gemeinsame Ermittlung Ihrer Anforderungen: Nutzerzahl, geplante Anwendungsfälle und vorhandene IT-Infrastruktur.
2Aufbau
Installation
Bereitstellung der Hardware oder Installation auf Ihrer bestehenden Infrastruktur. Einrichtung des KI-Gateways und der Modelle.
3Anpassung
Konfiguration
Einrichtung der Wissensbasis (RAG), Benutzerverwaltung und Anpassung an Ihre spezifischen Anforderungen.
4Übergabe
Schulung
Einweisung Ihrer Mitarbeiter in die Nutzung des Systems. Übergabe der Dokumentation und Einrichtung des Supports.
5laufend
Betrieb
Optional als Managed Service: Wir übernehmen Wartung, Updates und Monitoring. Sie konzentrieren sich auf die Nutzung.
6fortlaufend
Weiterentwicklung
Kontinuierliche Anpassung an neue Anforderungen: Integration neuer Modelle, Erweiterung der Wissensbasis, zusätzliche Funktionen.
Nach der Schulung arbeitet Ihr Team mit einer Oberfläche, die sich wie ChatGPT anfühlt — nur dass jede Anfrage im eigenen Netz bleibt.
/06 — 06Technisch tiefer
Für die IT: Architektur und Schnittstellen.
Die Chat-Oberfläche ist der sichtbare Teil. Darunter laufen offene Modelle hinter einer OpenAI-kompatiblen API — bestehende Werkzeuge und SDKs funktionieren weiter.
drop-in
OpenAI-API selbst hosten
Drop-In-Replacement: dieselben Endpunkte wie bei OpenAI, nur auf Ihrem Server — Anwendungen müssen nicht umgebaut werden.
technikKI-System: Technische Details
Hardware, Modelle, Betrieb — das komplette System von der Planung über die Implementierung bis zum produktiven Betrieb.
routingKI-Gateway
Mehrere Modelle parallel betreiben, flexibel wechseln, Zugriffe und Kosten je Abteilung steuern.
FAQHäufige Fragen
Häufig gestellte Fragen.
01Was ist eine ChatGPT-Alternative?+
Eine ChatGPT-Alternative ist eine KI-Lösung, die ähnliche Funktionen wie ChatGPT bietet, aber unabhängig von OpenAI betrieben wird. Bei ki·spezial setzen wir auf lokale Open-Source-Modelle, die in Ihrer eigenen Infrastruktur laufen. So erhalten Sie dieselbe Funktionalität — ohne dass Ihre Daten an externe Server gesendet werden.
02Kann man ChatGPT lokal installieren?+
ChatGPT selbst kann nicht lokal installiert werden, da es ein proprietäres Produkt von OpenAI ist. Es gibt jedoch leistungsfähige Open-Source-Modelle wie LLaMA, Mistral oder Qwen, die vergleichbare Ergebnisse liefern und vollständig lokal betrieben werden können. Wir konfigurieren diese Modelle auf dedizierter Hardware und stellen eine benutzerfreundliche Oberfläche bereit.
03Welche lokalen KI-Modelle gibt es?+
Es gibt eine Vielzahl leistungsfähiger Open-Source-Modelle, darunter Meta LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen und DeepSeek. Diese Modelle sind in verschiedenen Größen verfügbar und können je nach Anwendungsfall ausgewählt werden. Über unser KI-Gateway lassen sich mehrere Modelle parallel betreiben und flexibel wechseln.
04Ist eine lokale KI so gut wie ChatGPT?+
Moderne Open-Source-Modelle haben in vielen Bereichen zu ChatGPT aufgeschlossen und liefern für die meisten Unternehmensanwendungen vergleichbare Ergebnisse. Für spezialisierte Aufgaben wie Texterstellung, Zusammenfassungen oder Wissensabfragen sind lokale Modelle oft gleichwertig. Der entscheidende Vorteil liegt in der Datenkontrolle: keine Übermittlung an externe Anbieter, keine Auftragsverarbeitung für den KI-Betrieb.
05Was kostet eine On-Premise ChatGPT-Alternative?+
Die Kosten hängen von der gewählten Konfiguration und dem Betriebsmodell ab. Wir bieten sowohl Managed Hosting im Rechenzentrum in Coburg als auch Kaufsysteme für Ihre eigene Infrastruktur an; GPU-Server beginnen bei rund 15.000 €. In der Referenzrechnung über 36 Monate stehen rund 55.000 € On-Premise gegen rund 108.000 € Cloud-API bei 100.000 Anfragen im Monat, Break-even nach rund 18 Monaten. Für ein individuelles Angebot genügen Nutzerzahl und Anwendungsfall.
06Ist eine lokale KI DSGVO-konform?+
Ja, eine lokale KI-Lösung ist grundsätzlich DSGVO-konform, da keine Daten an externe Anbieter übermittelt werden. Alle Anfragen und Antworten bleiben in Ihrer eigenen Infrastruktur oder im Rechenzentrum in Coburg. Sie behalten die volle Datenhoheit und können Compliance-Anforderungen nachweisbar erfüllen.
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