Was ist On-Premise-KI?

Der Betrieb von KI-Modellen und Datenschicht auf eigenen Servern — Daten verlassen das Unternehmensnetz nicht.

On-Premise oder Cloud?

On-Premise bei hoher Datensensibilität oder geschlossenen Netzen; Cloud, wenn schneller Start und Skalierung im Vordergrund stehen.

Lösungen

On-Premise-KI

KI-Betrieb im eigenen Rechenzentrum — sensible Daten bleiben im Unternehmen.

Überblick

On-Premise-KI bedeutet, Modelle und Datenschicht in der eigenen Infrastruktur zu betreiben. Dokumente, ERP-Daten und personenbezogene Daten werden nicht nach außen übertragen.

Dieses Modell wählen Organisationen mit hoher Datensensibilität und Prozessen in geschlossenen Netzen.

Vorteile

Modelle auf eigenen Servern
Unterstützung geschlossener Netze
Daten verlassen das Unternehmen nicht

Leistungsumfang

Prozessanalyse und Umsetzungs-Roadmap
Integration und Berechtigungskonzept
Live-System mit Monitoring und Logging
Team-Schulung und Anwenderdokumentation
Support und Optimierung nach dem Start

Was ist damit möglich?

Die Szenarien, die wir mit dieser Lösung am häufigsten umsetzen:

Prozesse mit vielen personenbezogenen Daten

Produktions- und Feldsysteme in geschlossenen Netzen

Analyse von Verträgen und juristischen Dokumenten

Szenarien, in denen Datenexport untersagt ist

So gehen wir vor

Ein Vier-Schritte-Modell von der Analyse bis zum Live-Betrieb und zur laufenden Optimierung.

01
Analyse & Priorisierung
Wir kartieren Ihre Prozesse und wählen die wirkungsvollsten Szenarien.
02
Architektur & Integration
Datenquellen, Berechtigungen und Betriebsmodell (Cloud / On-Premise) werden festgelegt.
03
Pilot & Go-live
Ein abgegrenzter Pilot startet, Ergebnisse werden gemessen und ausgerollt.
04
Optimierung & Support
Nutzungsdaten erweitern die Szenarien; Monitoring, Updates und Support laufen weiter.

Häufige Fragen

Was ist On-Premise-KI?: Der Betrieb von KI-Modellen und Datenschicht auf eigenen Servern — Daten verlassen das Unternehmensnetz nicht.
On-Premise oder Cloud?: On-Premise bei hoher Datensensibilität oder geschlossenen Netzen; Cloud, wenn schneller Start und Skalierung im Vordergrund stehen.