creavoid Leistung

KI-Implementierung

Wir erwecken KI von der Theorie zur Praxis – ob in der Cloud oder auf Ihren eigenen Servern. Unser Team implementiert lokale Large Language Models (LLMs), integriert maßgeschneiderte KI-Lösungen und baut private KI-Infrastrukturen auf, die Ihre Daten dort belassen, wo sie hingehören: bei Ihnen. Volle DSGVO-Konformität, keine Datenabflüsse, maximale Performance.

Kostenlose Beratung
KI-Implementierung - Visualization

Ihre Vorteile

Warum Sie sich für KI-Implementierung von creavoid entscheiden sollten

Volle Datensouveränität

Ihre Daten verlassen niemals Ihre Infrastruktur. Lokale LLMs laufen vollständig auf Ihren Servern – standardmäßig DSGVO-konform.

Maßgeschneiderte KI-Modelle

KI-Modelle, die speziell auf Ihren proprietären Daten trainiert wurden, sorgen für höchste Präzision und Fachkompetenz.

Kein Vendor-Lock-in

Open-Source-Modelle, Ihre Hardware, Ihre Regeln. Keine wiederkehrenden API-Kosten, keine Abhängigkeit von Drittanbietern.

Was wir bieten

Umfassende Leistungen für Ihren Erfolg

Lokales LLM-Deployment (Llama, Mistral, Mixtral, Gemma)
Setup von On-Premise-KI-Infrastruktur
Private KI-Server & GPU-Cluster
Training & Fine-Tuning individueller Modelle
API-Integration (OpenAI, Anthropic, Google)
Air-Gapped & DSGVO-konforme Deployments
Skalierbare Cloud- & Hybrid-Architekturen
Performance-Optimierung & Kostenkontrolle

Wie es funktioniert

Unser bewährter 4-Schritte-Prozess

1

Anforderungs- & Datenanalyse

Wir analysieren Ihre geschäftlichen Anforderungen, die bestehende Dateninfrastruktur und die Integrationsanforderungen, um den optimalen KI-Ansatz zu definieren.

2

Modellauswahl & Architektur

Wir wählen die besten KI-Modelle für Ihren Anwendungsfall aus und entwerfen eine skalierbare Architektur, die perfekt in Ihre IT-Landschaft passt.

3

Entwicklung & Training

Unsere Engineers bauen maßgeschneiderte Pipelines, trainieren (Fine-Tuning) Modelle mit Ihren Daten und entwickeln robuste APIs für eine nahtlose Integration.

4

Deployment & Monitoring

Wir rollen die Lösung in Ihrer bevorzugten Umgebung aus (Cloud oder On-Premise) – inklusive umfassendem Monitoring, Logging und Performance-Optimierung.

Fallbeispiele

Wie unsere Kunden KI-Implementierung erfolgreich einsetzen

01

Private KI für Kanzleien

Implementierung eines On-Premise-LLMs für eine Anwaltskanzlei zur internen Analyse vertraulicher Verträge und Dokumente – ohne dass Daten das Gebäude verlassen. 85 % schnellere Vertragsprüfung bei 97 % Genauigkeit.

02

Lokale KI-Wissensdatenbank

Entwicklung eines privaten KI-Assistenten für ein Beratungsunternehmen, der vollständig auf eigenen Servern läuft und auf proprietäre Methoden trainiert wurde. 60 % weniger Recherchezeit für über 200 Consultants – vollkommen DSGVO-konform.

03

On-Premise-Produktempfehlungen

Implementierung einer KI-Empfehlungs-Engine auf lokaler Infrastruktur für einen E-Commerce-Händler. 32 % höherer durchschnittlicher Warenkorbwert bei absolutem Schutz der Kundendaten.

Bereit für solche Ergebnisse?

Lassen Sie uns über Ihr KI-Implementierung-Projekt sprechen.

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Technologien & Tools

Wir arbeiten mit führenden Plattformen und Frameworks

Llama 3 & Mistral & Mixtral
Ollama & vLLM & llama.cpp
OpenAI GPT-4 & Anthropic Claude
LangChain & LlamaIndex
TensorFlow & PyTorch
NVIDIA CUDA & GPU-Cluster
Docker & Kubernetes
FastAPI & Python

Häufig gestellte Fragen

Alles, was Sie über KI-Implementierung wissen müssen

Was ist ein lokales LLM und warum benötigt mein Unternehmen eines?

Ein lokales LLM (Large Language Model) läuft vollständig auf Ihren eigenen Servern – es verlassen zu keinem Zeitpunkt Daten Ihre Infrastruktur. Dies ist ideal für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten (Kanzleien, Gesundheitswesen, Finanzen) oder unter strengen Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO operieren. Sie erhalten die volle Power von KI bei absoluter Datensouveränität.

Welche Hardware benötigen wir für On-Premise-KI?

Das hängt von der Modellgröße und der Nutzung ab. Für kleinere Modelle (7B-13B Parameter) reicht oft ein einzelner Server mit einer modernen Grafikkarte (GPU) aus. Für Enterprise-Umgebungen empfehlen wir dedizierte GPU-Server oder -Cluster. Wir analysieren Ihren Bedarf und empfehlen das optimale Setup – von der Workstation bis zum kompletten KI-Cluster.

Wie schneidet ein lokales LLM im Vergleich zu ChatGPT oder Claude ab?

Moderne Open-Source-Modelle wie Llama 3, Mistral und Mixtral bieten eine beeindruckende Leistung, die bei spezifischen Fachaufgaben oft mit kommerziellen APIs vergleichbar ist. Der entscheidende Vorteil: Ihre Daten bleiben privat, es fallen keine nutzungsbasierten Token-Gebühren an und Sie können das Modell auf Ihren eigenen Daten trainieren, um maximale Präzision in Ihrem Fachgebiet zu erzielen.

Können Sie KI in unsere bestehenden Softwaresysteme integrieren?

Ja, wir sind auf die nahtlose Integration spezialisiert. Egal, ob Sie Legacy-Systeme, moderne Cloud-Plattformen oder hybride Umgebungen nutzen: Wir entwickeln APIs und Schnittstellen, die sich reibungslos und ohne Unterbrechung in Ihren bestehenden Tech-Stack einfügen.

Wie lange dauert ein KI-Implementierungsprojekt?

Eine einfache API-Integration dauert 2 bis 4 Wochen. Die Implementierung lokaler LLMs nimmt meist 4 bis 8 Wochen in Anspruch – inklusive Hardware-Setup, Modellauswahl, Fine-Tuning und Testing. Der Aufbau umfassender Enterprise-KI-Plattformen dauert 2 bis 4 Monate. Genaue Zeitpläne erstellen wir nach der ersten Analyse.

Ist das DSGVO-konform?

Absolut. Das On-Premise-Deployment gilt als Goldstandard für DSGVO-Konformität, da keinerlei Daten an externe Server übertragen werden. Zudem unterstützen wir Sie bei der Dokumentation und bei Compliance-Audits, um sicherzustellen, dass Ihr KI-Setup alle gesetzlichen Anforderungen erfüllt.

Bereit für KI-Implementierung?

Lassen Sie uns Ihre Ziele gemeinsam erreichen. Vereinbaren Sie noch heute ein kostenloses Beratungsgespräch.