Ihr Guide auf Ihrem Weg zum KI-Unternehmen

Sie erhalten eine priorisierte Auswahl geeigneter Anwendungsfälle, eine wirtschaftliche und technische Einordnung sowie eine Roadmap für die nächsten Schritte. Auf Wunsch begleite ich anschließend auch die Umsetzung.

Lokale KI läuft direkt auf Ihrer eigenen Hardware und innerhalb des Netzwerks Ihres Unternehmens, nicht in der Cloud eines externen Anbieters als SaaS Lösung. Ich greife auf bewährte Open-Source-Modelle (z.B. Gemma, Qwen, Mistral, Llama, etc.) zurück, optimiere sie für Ihre GPU-Hardware und deploye sie containerisiert via Docker. Das Ergebnis: hoch performante lokale LLMs ohne externe Abhängigkeiten und monatliche Cloud-Kosten.

Es gibt vier entscheidende Unterschiede:

• Datensouveränität: Alle Daten verbleiben physisch in Ihrem lokalen Netz. Kein externer Anbieter erfährt etwas über Ihre KI-Nutzung.
• Datensicherheit: Cloud-Anbieter können Ihre Daten nicht als Trainingsdaten verwenden, dadurch bleibt Ihr Wettbewerbsvorteil erhalten.
• Kostenstruktur: Investition in eigene Infrastruktur statt nutzungsabhängiger Cloud-Gebühren; die wirtschaftlich sinnvolle Variante hängt vom Anwendungsfall ab.
• Performance: Lokale Inference-Latenzen sind bei optimierten Modellen oft niedriger als Cloud-Requests.

On-Premise-KI kann Datenschutz und Datenkontrolle unterstützen, ist aber nicht automatisch DSGVO-konform. Entscheidend sind unter anderem der konkrete Einsatz, eine rechtmäßige Grundlage, technische und organisatorische Maßnahmen sowie der Umgang mit personenbezogenen Daten. Ich berücksichtige diese Anforderungen bei der Strategie und Architektur.

Der Einstieg beginnt mit einer kostenfreien Erstberatung. Danach kläre ich mit Ihnen den erforderlichen Umfang der Potenzialanalyse und Strategieentwicklung. Die Konditionen erhalten Sie vor Beginn der Zusammenarbeit. Eine technische Umsetzung ist optional und wird gesondert vereinbart.

Besonders datenintensive und regulierungsgetriebene Branchen profitieren: Finanzdienstleister & Versicherungen, Gesundheitswesen (Kliniken, Praxen), Fertigung & Produktion, Logistik, Bauwesen, Handel, Rechts- & Steuerkanzleien sowie die öffentliche Verwaltung. Bei allen spielt die Datenhoheit eine zentrale Rolle.

Mein Standard-Tech-Stack umfasst: Linux als Betriebssystembasis, Docker für Containerisierung & Deployment, Python + C++ für die Implementierungsschicht sowie Unsloth für beschleunigtes LLM-Fine-Tuning. Für RAG-Architekturen nutze ich Open-Source-Vektordatenbanken. Alle Komponenten sind transparent und unter voller Code-Offenheit — keine Blackbox-Lizenzen.

Gründer und Unternehmenslenker der Dr. Steffen Marx UG (DSMUG). Mit akademischem Hintergrund im Ingenieurwesen (Dr.-Ing.) kombiniert er technologische Tiefe mit unternehmerischer Praxis. Seine Schwerpunkte: dezentrale KI-Infrastrukturen, Open-Source-LLM-Integration, RAG-Architekturen, LLM-Fine-Tuning, Datenanalysen, Implementierung von Optimierungsmethoden sowie Impuls-Vorträge zu KI-Themen im Mittelstand. (hier mehr erfahren)