Souveränität durch lokale GenAI: Unabhängig im KI-Zeitalter

Maximale Sicherheit für Ihre Prozesse

Sind globale Gen-AI-Lösungen wirklich der richtige Ort für Ihre höchst vertraulichen Daten?

Viele Unternehmen stehen heute vor einem riskanten Dilemma: Sie wollen die enorme Effizienz von Künstlicher Intelligenz nutzen, fürchten aber den schleichenden Kontrollverlust über ihre sensibelsten Informationen. Die Abhängigkeit von internationalen Tech-Giganten und die Sorge, wertvolles Firmen-Know-how ungefiltert in eine digitale „Blackbox“ zu füttern, wirken oft wie eine massive Innovationsbremse.

Stehen auch Sie vor diesen Herausforderungen?

Auswahl Open-Weight LLM

Wie wählen Sie das optimale Open-Weight Modell nach Leistung, Inferenzkosten und Sicherheitsmerkmalen?

On-Premise LLM-Hosting

Wie kann die GPU-Infrastruktur für das ausgewählte LLM-Modell und die zu erwartete Last korrekt dimensioniert werden?

Selektion GPU-Hosting Provider

Wie identifizieren Sie die besten regionalen Partner für GPU-Hosting – unter strikter Berücksichtigung von Performance und Datenschutz-Compliance?

Cyber-Secuirty-Schutz privater LLMs

Wie implementieren Sie die wichtigsten Schutzmechanismen, um aktuelle Angriffsvektoren von privaten LLMs zu eliminieren?

Souveräne KI im Vertrieb

Der Druck steigt: volatile Preise, enge Margen, wechselnde Kund:innen. Viele Unternehmen nutzen deshalb ChatGPT & Co. für E-Mails, Angebote oder Analysen. Die Ergebnisse sind beeindruckend, aber wo landen die Daten? Der Beitrag zeigt auf, warum Standard-KI fachlich an Grenzen stösst und zugleich ein Datenrisiko ist – und wie souveräne, eigene KI zum sicheren Vertriebspiloten wird.

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Zukunftsfähige Lösungen und Konzepte

Private LLMs implementieren

Private LLMs für datensensible GenAI-Anwendungen

Wir unterstützen Sie von der Wirtschaftlichkeitsanalyse über die technische Konzeption bis zur Implementierung privater LLMs.

Hybride Private-Public Strategien

Der richtige Mix zwischen privaten und öffentlichen LLMs

Nicht alle Daten haben die höchste Vertraulichkeitsstufe. Ein Grossteil der Daten kann weiterhin über Public-LLMs verarbeitet werden.

Private LLMs feintunen

LLM auf ihre Terminologie trainieren

Fine-Tuning optimiert Modelle für Fachaufgaben, steigert die Präzision und sichert volle Kontrolle über Ihr Wissen bei hoher Kosteneffizienz.

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