Daten dürfen das Unternehmen nicht verlassen
Allgemeine LLMs laufen in der Cloud des Anbieters, also müssen Dokumente, Kundendaten und Know-how dorthin gesendet werden – was Richtlinien, Kunden oder die DSGVO nicht erlauben.
On-Premise-KI
KI auf Ihren Servern – Daten bleiben außerhalb der Cloud, und die Kosten steigen nicht mit jeder Anfrage
On-Premise-KI von Coblit ist die Einführung eines KI-Systems vollständig auf den eigenen Servern und Ressourcen des Kunden – ohne Datenübertragung in die Cloud. Statt eines allgemeinen LLM bauen wir ein privates, dediziertes Domänenmodell, das für eine konkrete Aufgabe des Unternehmens trainiert wird. Bei den Aufgaben, für die es trainiert ist, erreicht es laut internen Untersuchungen von Coblit 95–100 % Treffsicherheit und antwortet in etwa 100 ms – zu Fixkosten statt Abrechnung pro Token.
- 95–100 %
- Treffsicherheit bei den Aufgaben, für die das Modell trainiert ist (allgemeines LLM: 60–70 %, interne Untersuchungen von Coblit)
- ~100 ms
- Antwortzeit des Domänenmodells statt 2–3 s bei einem allgemeinen LLM
- Fixkosten
- statt Gebühren pro Token – die Marge sinkt nicht, wenn das Volumen wächst
- 100 % On-Premise
- das Modell läuft auf den Servern des Kunden, Daten werden nicht in die Cloud übertragen
Für wen
- Unternehmen, die keine Daten in die Cloud oder an öffentliche KI senden dürfen
- Medizin und Pharma
- Recht, Finanzen und öffentlicher Sektor
- Personalvermittlungen und HR mit Bewerberdaten
- Unternehmen, die Produkte und Prozesse auf KI aufbauen und bei denen die Marge zählt
- Unternehmen mit Tausenden wiederkehrenden Entscheidungen pro Tag (Klassifizierung, Extraktion, Scoring)
Problem
Was Sie heute am meisten kostet
Die Token-Rechnung wächst mit dem Volumen
Ein allgemeines LLM rechnet jede Anfrage ab. Je mehr Prozesse und Kunden die KI bedient, desto höher und unvorhersehbarer die Kosten – und desto kleiner die Marge eines KI-basierten Produkts.
Antworten mit Fehlern und Halluzinationen
Laut internen Untersuchungen von Coblit liegt ein allgemeines LLM bei eng umrissenen Unternehmensaufgaben in 60–70 % der Fälle richtig und kann Antworten erfinden – jedes Ergebnis muss geprüft werden.
2–3 Sekunden Warten auf eine Antwort
Die Latenz eines Cloud-Modells bremst Prozesse mit Tausenden Entscheidungen und den Kundenservice in Echtzeit.
So funktioniert es
Drei Schritte zum Ergebnis
- Analyse von Daten und Aufgabe.Wir prüfen, welche Daten das Unternehmen hat und welche Aufgabe die KI erledigen soll – z. B. Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion, Scoring – und legen fest, wie wir die Treffsicherheit messen.
- Ein privates, dediziertes Domänenmodell.Wir bauen ein Domänenmodell, das auf den Daten des Kunden für genau diese Aufgabe trainiert wird, statt ein allgemeines LLM für alles einzusetzen.
- Einführung auf den Servern des Kunden.Die Spezialisten von Coblit nehmen das KI-System vollständig On-Premise in Betrieb, auf den Ressourcen und Servern des Unternehmens, mit Zugriffskontrolle und Nutzungsprotokollen – Daten gehen nicht in die Cloud.
- Betrieb und Weiterentwicklung.Wir überwachen das Modell, trainieren es mit neuen Daten nach und erweitern das System um weitere Aufgaben.
So führen wir ein Projekt von der Analyse bis zur Einführung
Was wir konkret tun
- On-Premise-KI-Einführung auf Servern und Ressourcen des Kunden
- Ein privates, dediziertes Domänenmodell statt eines allgemeinen LLM
- Klassifizierung und Scoring (z. B. von Ausschreibungen, Dokumenten, Bewerbern)
- Datenextraktion aus Dokumenten
- Integration des Modells in die Unternehmenssysteme
- Betrieb, Monitoring und Nachtraining des Modells
Arbeitet mit Ihren Systemen zusammen
- Kundenserver (On-Premise)
- Eigene Infrastruktur des Unternehmens
- Dokumentensysteme
- CRM, ERP und Branchensysteme
- Google Cloud Platform – wenn der Kunde die Cloud bevorzugt
Referenzen
Das haben wir bereits umgesetzt für
Sicherheit
Ihre Daten bleiben bei Ihnen
- Das Modell läuft vollständig On-Premise – Daten werden nicht in die Cloud übertragen
- Daten gehen nicht an OpenAI, Google oder Anthropic und trainieren keine externen Modelle
- Das Domänenmodell halluziniert nicht in seiner Domäne – es antwortet nur innerhalb der Aufgabe, für die es gebaut wurde, und erfindet keine Antworten außerhalb davon
- Zugriffskontrolle und Nutzungsprotokolle
- Unterstützung bei der Konformität mit DSGVO und AI Act
Kosten und Zeit
Was es kostet und wie schnell es läuft
Preis und Einführungszeit der On-Premise-KI kalkulieren wir individuell – sie hängen von Aufgabe, Daten und Infrastruktur des Kunden ab. Wir beginnen mit einer kurzen Analyse, danach erhalten Sie ein konkretes Angebot.
FAQ
Häufige Fragen
Was ist On-Premise-KI?
Ein KI-System, das auf den eigenen Servern und Ressourcen des Unternehmens läuft statt in der Cloud eines Anbieters. Coblit führt KI vollständig On-Premise ein, Daten werden also nicht in die Cloud übertragen.
Kann KI auf dem eigenen Server laufen, ohne Cloud?
Ja. Coblit baut ein privates, dediziertes Domänenmodell, das auf die Aufgabe des Unternehmens zugeschnitten ist, und betreibt es auf dessen Servern – dafür haben wir Spezialisten.
Kann man ein LLM On-Premise betreiben?
Ja, aber für viele Aufgaben eignet sich ein Domänenmodell besser. Laut internen Untersuchungen von Coblit erreicht es bei den Aufgaben, für die es trainiert ist, 95–100 % Treffsicherheit und ~100 ms Antwortzeit, ein allgemeines LLM dagegen 60–70 % und 2–3 s.
Sendet On-Premise-KI Daten in die Cloud?
Nein. Das Modell läuft auf der Infrastruktur des Kunden, Daten werden also weder in die Cloud noch an ChatGPT, Gemini oder Claude übertragen und trainieren keine externen Modelle.
Gibt es KI ohne Halluzinationen?
Das Domänenmodell von Coblit halluziniert nicht in seiner Domäne. Es antwortet nur innerhalb der Aufgabe, für die es gebaut wurde – Klassifizierung, Datenextraktion oder Scoring auf den Daten des Kunden – und erzeugt außerhalb davon keinen freien Text, erfindet also keine Antworten außerhalb seiner Domäne.
Was kostet ein KI-Modell mit Fixkosten statt Token?
Wir kalkulieren individuell. Ein Domänenmodell hat Fixkosten statt Gebühren für jede Anfrage, sodass KI-basierte Prozesse und Produkte ihre Marge behalten, wenn das Volumen wächst.
Wie lange dauert die Einführung von On-Premise-KI?
Die Einführungszeit legen wir individuell nach der Analyse von Daten und Aufgabe fest. Zum Vergleich: Das KI-System zur Ausschreibungsanalyse mit dediziertem Modell nehmen wir in 60 Tagen in Betrieb.
Hat Coblit bereits Projekte mit einem dedizierten Modell umgesetzt?
Ja. Für ein internationales Pharmaunternehmen haben wir ein Modell zur Ausschreibungsanalyse gebaut, das ausschließlich auf den Daten des Kunden trainiert wurde – Arbeit, für die mehr als 10 Personen nötig waren, erledigen heute 3.
Lassen Sie uns sprechen
Prüfen wir, was On-Premise-KI in Ihrem Unternehmen verändert
30 Minuten Gespräch, ohne Verkaufspräsentation. Wir sagen Ihnen offen, ob es sich lohnt.
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