WIRKUNG STATT DEMO

KI & Automatisierung

KI ist kein Selbstzweck und Automatisierung kein Freifahrtschein. Wir helfen dabei, passende Anwendungsfälle von teuren Experimenten zu unterscheiden – und prüfen, ob eine datensouveräne On-Premise-KI mit eigener Infrastruktur für Ihre Anforderungen sinnvoll ist.

KI- und Automatisierungsvorhaben einordnen

ABLAUF

Strukturiert vorgehen. Entscheidend bleiben.

01

Anwendungsfälle auswählen

Wir starten bei wiederkehrender Arbeit, Entscheidungswegen und Kundennutzen. Geeignete Fälle werden mit Fachbereichen konkret beschrieben, statt von verfügbaren Tools her gedacht.

02

Betriebsmodell entscheiden

Wir vergleichen Cloud, private Umgebung und On-Premise-Betrieb anhand von Datenhoheit, Latenz, Kosten, Skalierung, Integration und dem tatsächlichen Betriebsaufwand.

03

Modelle sicher anbinden

Je nach Anforderungen können DSGVO-konforme Cloud-Modelle wie Tensorx.ai eingebunden oder über Microsoft Copilot Studio weitere LLM-Modelle orchestriert werden – mit Governance, Zugriffskontrollen und Verwaltung im Microsoft-Regime.

04

Machbarkeit absichern

Für die besten Kandidaten prüfen wir Datenqualität, Integration, Datenschutz, Informationssicherheit, Verantwortlichkeiten und die technische Basis für einen stabilen Betrieb.

05

Kontrolliert umsetzen

Wir definieren einen begrenzten Start, Messgrößen, Freigaben und einen Betriebspfad. Erst belegte Wirkung rechtfertigt Skalierung.

ON-PREMISE-KI

Datensouveräne KI mit klaren Sicherheitsgrenzen.

Wo Datenhoheit, Compliance oder interne Betriebsanforderungen es verlangen, kann eine lokal betriebene KI-Plattform die passende Option sein. Die frühere Architekturidee bleibt erhalten – heute als Teil einer breiteren Entscheidung zwischen Cloud, Private Umgebung und On-Premise.

01

External Zone

Zugriff durch Benutzer und Clients.

02

DMZ / Enforcement

TLS, Authentifizierung, Autorisierung und Request-Policies.

03

AI Processing

OpenWebUI, Ollama und lokaler Model Storage.

04

Ingestion

Kontrollierte ETL-/Batch-Aufnahme aus Jira und ERP.

05

Data Zone

Persistente Datenhaltung und analytische Verarbeitung.

Zero Trust in der Umsetzung

  • Explizite Authentifizierung und rollenbasierte Autorisierung.
  • Least Privilege für UI, Modelle, Ingestion und Datenhaltung.
  • Micro-Segmentation mit Default-Deny und expliziten Schnittstellen.
  • Strukturierte Logs, Request-IDs und nachvollziehbare Audit-Ereignisse.
  • Verschlüsselung in Transit und at Rest.

Technische Leitplanken

Reverse Proxy mit TLS und zentraler Authentifizierung, OpenWebUI als kontrollierte Benutzeroberfläche, Ollama für lokale Modellinferenz sowie getrennte Ingestion- und Datenbereiche. Jira- und ERP-Daten werden ausschließlich über definierte, protokollierte Schnittstellen aufgenommen.

MEHRWERT

Was die Zusammenarbeit ermöglicht.

  • Vorhaben werden nach Geschäftswirkung statt nach Tool-Hype ausgewählt.
  • Cloud-, private- und On-Premise-Optionen werden anhand von Datenhoheit, Aufwand und Nutzen verglichen.
  • DSGVO-konforme Cloud-Modelle und Microsoft Copilot Studio können passend in die bestehende Governance eingebunden werden.
  • Daten-, Sicherheits- und Governance-Fragen werden vor dem Roll-out sichtbar.
  • Pilotierung bleibt messbar und reversibel, bevor sie in den Regelbetrieb geht.

TYPISCHE ERGEBNISSE

Klarheit, die weiterarbeitet.

  • Eine priorisierte Liste geeigneter Use Cases mit klaren Annahmen.
  • Ein Entscheidungsbild zu Nutzen, Aufwand, Risiken und dem passenden Betriebsmodell.
  • Eine geprüfte Integrationsoption für lokale Modelle, DSGVO-konforme Cloud-Angebote wie Tensorx.ai oder LLMs über Microsoft Copilot Studio.
  • Ein umsetzbarer Pilot- und Betriebsplan mit Verantwortlichkeiten.

Umfang und Ergebnisse richten sich nach Ausgangslage, Entscheidungsbedarf und vorhandenen Ressourcen. Sie sind keine Erfolgs- oder Einspargarantie.

Passt das zu Ihrer nächsten Entscheidung?

Beschreiben Sie Ausgangslage und Ziel kurz im Kontaktformular. Wir melden uns innerhalb eines Werktags.

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