KI-Infrastruktur & Beratung
Lokale KI-Infrastruktur
für Unternehmen
Von der ersten Anforderungsanalyse bis zur betriebsbereiten KI-Plattform.
Wir konzipieren und implementieren lokale KI-Infrastrukturen für Unternehmen, Industrie und öffentliche Einrichtungen. Gemeinsam klären wir, welche Serverleistung benötigt wird, welche KI-Modelle sinnvoll sind und wie Unternehmenswissen sicher über eine eigene KI-Plattform genutzt werden kann.
01 · Ausgangslage
KI im Unternehmen – aber unter eigener Kontrolle
Unternehmen möchten generative KI nutzen, gleichzeitig sollen sensible Daten, technische Dokumentationen, internes Wissen oder personenbezogene Informationen möglichst nicht unkontrolliert an externe Systeme übertragen werden.
Eine lokale KI-Infrastruktur ermöglicht, KI-Modelle und Unternehmenswissen innerhalb einer kontrollierten Umgebung zu betreiben. ADence unterstützt dabei nicht nur bei der Installation einer Anwendung, sondern betrachtet die gesamte technische Umgebung. Das ist der wesentliche Unterschied.
Was wir betrachten – von der Hardware bis zum laufenden Betrieb
02 · Bestandsaufnahme
Was brauchen Sie für eine lokale KI?
Sechs Bereiche entscheiden darüber, ob eine lokale KI im Alltag trägt.
Server & Hardware
CPU, RAM, GPU, VRAM, NVMe und vorhandene Infrastruktur.
KI-Modelle
Modellgröße, Leistung, Geschwindigkeit und lokale Betriebsfähigkeit.
Unternehmenswissen
Dokumente, RAG, Embeddings und Vektordatenbanken.
Benutzer & Rechte
Rollen, Gruppen, Knowledge Bases und optional SSO.
Datenschutz & Sicherheit
Datenflüsse, Netzwerk, TLS, Firewall und Berechtigungen.
Betrieb
Backup, Restore, Logging, Updates und Erweiterbarkeit.
Die passende Infrastruktur hängt unter anderem von Nutzerzahl, Modellgröße, Datenvolumen, parallelen Anfragen und gewünschten Antwortzeiten ab. Deshalb empfehlen wir keine pauschale Serverkonfiguration, sondern dimensionieren die Infrastruktur anhand des konkreten Einsatzszenarios.
03 · Vorgehen
Drei Schritte bis zur Zielarchitektur
Anforderungen verstehen
Wir analysieren vorhandene IT-Infrastruktur, Datenquellen, Anwendergruppen, Sicherheitsanforderungen und die geplanten KI-Anwendungsfälle.
Infrastruktur konzipieren
Aus den Anforderungen entsteht eine technische Zielarchitektur für Server, GPU, Speicher, Netzwerk, Modellbetrieb und Wissensmanagement.
Passende KI-Plattform auswählen
Nicht jedes Projekt braucht dieselbe Benutzeroberfläche oder Architektur. Wir wählen die Plattform anhand Ihrer Anforderungen aus.
04 · Dimensionierung
Welche Hardware benötigt ein lokales LLM?
Die Hardwareanforderungen unterscheiden sich teilweise erheblich. Ein kompaktes Modell für wenige interne Nutzer kann auf deutlich kleinerer Infrastruktur betrieben werden als ein großes Sprachmodell für viele parallele Benutzer oder umfangreiche technische Dokumente.
- GPU & VRAM
- Arbeitsspeicher
- CPU
- NVMe-Speicher
- Modellgröße
- Quantisierung
- Kontextlänge
- parallele Nutzer
- RAG-Datenmenge
Sie haben bereits einen Server?
Wir analysieren, welche lokalen KI-Modelle und Plattformen darauf sinnvoll betrieben werden können.
Sie planen neue Hardware?
Wir entwickeln eine technische Dimensionierung und Entscheidungsgrundlage für die Beschaffung.
05 · Wissensbasis
Ihre Dokumente werden zur internen KI-Wissensbasis
Eine lokale KI-Plattform kann nicht nur allgemeines Modellwissen verwenden. Unternehmensinterne Dokumente können über eine RAG-Architektur gezielt für Antworten verfügbar gemacht werden.
Die Daten werden strukturiert, in einer lokalen Wissensinfrastruktur indexiert und entsprechend der festgelegten Benutzerrechte bereitgestellt.
Typische Quellen
- PDFs
- Word- und Office-Dokumente
- technische Dokumentationen
- Handbücher
- Prozessbeschreibungen
- Produktinformationen
- Forschungsunterlagen
- interne Richtlinien
06 · Berechtigungen
Nicht jeder Mitarbeiter muss alles sehen
Je nach Plattform können Knowledge Bases beziehungsweise Workspaces getrennt und unterschiedlichen Benutzern oder Gruppen zugeordnet werden.
- Geschäftsführung
- Unternehmenswissen
- Entwicklung
- technische Dokumentationen
- Service
- Handbücher und Fehlerdatenbanken
- Vertrieb
- Produkt- und Angebotswissen
- Forschung / IP
- Forschungs- und Patentunterlagen
07 · Einführung
Vom Pilot zur unternehmensweiten KI
Wir empfehlen häufig einen klar abgegrenzten Pilotbereich. Dabei werden Infrastruktur, Modelle, Datenqualität, Berechtigungen und Antwortqualität zunächst unter realen Bedingungen getestet.
Nach erfolgreichem Pilot kann dieselbe Architektur auf weitere Teams, Datenbestände und Anwendungsfälle erweitert werden: klein genug starten, um Aufwand und Risiko zu kontrollieren – Architektur, Sicherheit und Erweiterbarkeit aber von Anfang an berücksichtigen.
08 · Einsatzszenarien
Typische Projekte
Industrie & Produktentwicklung
Technische Dokumentationen, Entwicklungsunterlagen und Produktwissen mit KI durchsuchen.
Forschung & Patente
Recherche, Zusammenfassung und strukturierter Zugriff auf Forschungs- und IP-Dokumente.
Verwaltung & Behörden
Interne KI-Plattformen in kontrollierten IT-Umgebungen.
Internes Wissensmanagement
Unternehmenswissen für Mitarbeiter über einen zentralen KI-Assistenten verfügbar machen.
09 · Leistungen
Was ADence übernimmt
Von der Beratung bis zur Umsetzung – aus einer Hand.
- Analyse und KI-Beratung
- technische Architektur
- Serverkonzeption
- Installation
- Container- / Docker-Setup
- lokale LLMs
- RAG
- Vektordatenbanken
- Knowledge Bases
- Rollen und Rechte
- Schnittstellen
- Testing
- Pilotbetrieb
- Backup
- Dokumentation
- Schulung
10 · Nächster Schritt
Sie möchten KI lokal im eigenen Unternehmen betreiben?
Ob vorhandener Server, neue GPU-Infrastruktur oder zunächst nur eine technische Machbarkeitsprüfung: Wir schauen uns gemeinsam an, welche Architektur zu Ihren Anforderungen passt.
Keine pauschale Hardwarelösung. Keine unnötige Individualentwicklung. Sondern eine KI-Infrastruktur, die zu Ihrem Unternehmen passt.
KI-Infrastruktur besprechen- Server vorhanden?Wir prüfen ihn.
- Hardware noch offen?Wir dimensionieren sie.
- Plattform noch offen?Wir vergleichen die passenden Ansätze.