Geschützte Daten · Entwicklung · Fachwissen · Kostenkontrolle

KI im Unternehmen, die eine konkrete Aufgabe löst

Wir klären den Datenweg, testen die Qualität und planen die Umsetzung. Für Fachbereiche und Entwicklungsteams, die vertrauliches Wissen nutzen, eigene Prototypen bauen oder laufende KI-Kosten kontrollieren möchten.

Projektanfrage vorbereiten →

Erst die Aufgabe, dann das System

Wenn euer Vertrieb Angebotsbausteine sucht, braucht er geordnete Ausgangsdaten und eine verlässliche Übergabe. Wenn eure Kanzlei Akten sichtet, zählen Belegstellen und Mandatstrennung. Wenn viele Personen zugleich arbeiten, wird der tatsächliche Durchsatz relevant. Diese Anforderungen entscheiden über Modell und Hardware.

Wir beraten zum Einsatz von GPT über eine freigegebene API und zu lokal betreibbaren Modellen. ChatGPT, API und lokale KI sind unterschiedliche Betriebswege. Welcher davon passt, klären wir anhand eurer Daten und Aufgaben.

Welches Szenario passt zu euch?

Der Überblick mit zwölf Aufgaben reicht von Steuerberatung und Personalabteilung bis zu Engineering, Forschung und Softwareentwicklung. Ein Pilot prüft Ergebnis, Aufwand und Datenweg für euren konkreten Ablauf.

Ein Team, ein klarer Prozess

GPT im Unternehmen →

ChatGPT, GPT-API oder lokales Modell: Datenweg und Arbeitsablauf zuerst entscheiden.

Kanzleien mit 5–30 Personen

KI für Anwaltskanzleien →

Akten sichten, Chronologien vorbereiten und Vertragsstellen finden – mit Quellen und Mandatstrennung.

20–250 Beschäftigte

KI im Mittelstand →

Angebote, Servicewissen und interne Abläufe: vom kleinen Pilot zum betreuten Teamzugang.

Wissen für mehrere Abteilungen

KI mit eigenen Dokumenten →

Antworten aus Handbüchern und freigegebenen Dokumenten, unter Beachtung bestehender Zugriffsrechte.

Hardware nach tatsächlicher Last

KI-Server und Kosten →

API, Workstation oder Server: Anschaffung, Betrieb und Einführung getrennt kalkulieren.

Vertrauliche Unterlagen und eigenes Know-how

KI für sensible Daten →

Datenwege, Zugriffsrechte und Offline-Betrieb für Dokumente, die besonders geschützt werden müssen.

Softwareteams, Agenturen und Forschung

Lokale KI für Entwicklung →

Mit eigenem Code und Testdaten prototypisieren, Modelle vergleichen und den späteren Betrieb vorbereiten.

Konstruktion, Service und Qualität

KI für Industrie und Engineering →

Projektwissen und technische Dokumente mit Versionsbezug nutzen – im Büro oder am getrennten Standort.

Wiederkehrende Verarbeitung und wachsende Nutzung

Tokenkosten und Abhängigkeit senken →

Kosten je brauchbarem Ergebnis messen, API-Aufrufe reduzieren und lokale Alternativen belastbar vergleichen.

Vier Wege zur Umsetzung

Entscheidung & Sparring

Aufgabe, Datenwege und Rahmenbedingungen gemeinsam prüfen. Ergebnis ist eine begründete Richtung: freigegebene API, eigenes Modell oder ein begrenzter Test – mit den offenen Fragen vor einer Investition.

Pilot & Setup-Workshop

Einen abgegrenzten Arbeitsablauf technisch erproben. Eigene Testaufgaben, Modellvergleich und fachliche Prüfung zeigen, ob die Lösung im Alltag hilft und welche Voraussetzungen für den Ausbau fehlen.

Umsetzung & Übergabe

Den vereinbarten Umfang aufbauen: Anwendung, Dokumentensuche, Nutzerrechte und passende Infrastruktur. Abnahmekriterien, Dokumentation und Verantwortlichkeiten werden vor der Umsetzung festgelegt.

Laufende Begleitung

Modell- und Softwarewechsel, neue Datenquellen oder wachsende Nutzung gemeinsam bewerten. Umfang, Betriebsaufgaben und Erreichbarkeit werden ausdrücklich vereinbart.

Was ihr nach dem ersten Austausch klären könnt

Welche Aufgabe zuerst getestet wird und wer das Ergebnis fachlich prüft.
Welche Daten verarbeitet werden dürfen und auf welchem Weg.
Welche vorhandenen Systeme und Dokumente eingebunden werden müssen.
Welche Nutzerzahl und parallele Last der Pilot abdecken soll.
Welche Leistungen, Kostenblöcke und offenen Voraussetzungen ins Angebot gehören.

Für einen eigenen technischen Versuch reichen häufig die Guides zu Ollama und RAG. Für Beschaffung und einen betreuten Team-Einsatz hilft eine gemeinsame Planung, Fehler vor der Investition zu erkennen.

Wie wir Preise kalkulieren

Einführung, Hardware oder API-Nutzung, mögliche Lizenzen und Betreuung werden getrennt betrachtet. Projektpreise hängen vom vereinbarten Umfang ab. Einen fremden Gerätepreis übernehmen wir weder als eigenen Verkaufspreis noch als Lieferzusage.

Der Kosten-Guide mit API-Rechner zeigt die laufende Nutzung und eine Beispielinvestition. Ein verbindliches Angebot benennt Konfiguration, enthaltene Leistungen, Preisbasis, Gültigkeit und Liefertermin.

So beginnt die Zusammenarbeit

Aufgabe beschreiben: Teamgröße, Datenanforderung und bestehenden Ablauf nennen.
Rückfragen klären: Wir prüfen Voraussetzungen und den passenden nächsten Schritt.
Umfang vereinbaren: Ein Angebot beschreibt Leistungen und Abnahme, bevor die Umsetzung startet.

Alternativ direkt an hi@llmlokal.de. Bitte keine vertraulichen Dokumente im Erstkontakt versenden.