Sie wollen die Kraft von KI nutzen, aber Ihre Daten dürfen das Haus nicht verlassen. Mit einem Private AI Cluster betreiben Sie leistungsfähige Modelle lokal — souverän, datenschutzkonform, unter Ihrer Kontrolle.

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Auf einen Blick

Kurz erklärt.

Wenn Berufsgeheimnis, Datenschutz oder Vertraulichkeit den Upload zu externen KI-Diensten verbieten, betreibt IT am Main leistungsfähige Sprachmodelle auf einem Private AI Cluster lokal bei Ihnen. Ihre Wissensquellen werden per RAG sicher angebunden, ohne dass Daten das Haus verlassen. So bekommen Sie KI-Produktivität mit vollständiger Datenhoheit, die sich auch belegen lässt.

Veränderung

Heute. Mit ITM.

Heute

Sensible Daten schliessen externe Cloud-KI aus
Berufsgeheimnis, Datenschutz oder Vertraulichkeit als harte Grenze
KI-Produktivität und Kontrollverlust scheinen sich zu widersprechen
Unklar, wo Daten bei KI-Nutzung tatsächlich verarbeitet werden

Mit ITM

Private AI Cluster auf eigener oder gehosteter Hardware
Lokale Sprachmodelle, ohne Datenabfluss an Dritte
Sichere Anbindung Ihrer Wissensquellen per RAG
Zugriffs-, Logging- und Governance-Konzept

Der Weg

KI-Wunsch trifft harte Grenze

Ihre Fachabteilungen wollen KI für Recherche, Zusammenfassungen oder Wissenszugriff, aber Compliance, Datenschutz oder Berufsgeheimnis verbieten den Upload sensibler Daten zu externen Anbietern.

Wie wir KI ins Haus holen

Wir bauen und betreiben einen Private AI Cluster: leistungsfähige Sprachmodelle auf eigener Hardware, Ihre Wissensbasis sicher per RAG angebunden, keine Daten nach aussen.

Was am Ende steht

KI, die so produktiv ist wie die Cloud, aber unter Ihrer Kontrolle bleibt. Ihre Daten verlassen Ihr Haus nicht, und Sie können es belegen.

Einführung

Schritt für Schritt.

Wischen Sie durch die Phasen oder nutzen Sie die Pfeile.

Phase 1

Anwendungsfälle identifizieren

Geeignete Anwendungsfälle für lokale KI werden identifiziert, dort, wo Cloud-KI aus Compliance- oder Vertraulichkeitsgründen ausscheidet.

Phase 2

Private AI Cluster aufbauen

Leistungsfähige Open-Modelle werden auf eigener oder dediziert gehosteter Hardware betrieben, ohne Datenabfluss an Dritte.

Phase 3

Wissensquellen per RAG anbinden

Eigene Wissensquellen werden sicher per RAG angebunden, damit das Modell auf Ihrem eigenen Wissen antwortet.

Phase 4

Zugriff und Governance regeln

Zugriff, Protokollierung und Governance werden sauber geregelt, damit die Nutzung nachweisbar bleibt.

Cloud-KI ist bequem, aber sie sendet Ihre Daten an Dritte. Für vertrauliche Dokumente, Mandanten- oder Patientendaten ist das oft keine Option. Souveräne KI dreht das um: Die Modelle kommen zu Ihren Daten, nicht umgekehrt.

Ihre Ausgangslage

Ihre Fachabteilungen wollen KI für Recherche, Zusammenfassungen oder Wissenszugriff — aber Compliance, Datenschutz oder Berufsgeheimnis verbieten den Upload sensibler Daten zu externen Anbietern. Sie brauchen KI, die Ihren Schutzanforderungen genügt.

Sensible Daten, die externe Cloud-KI ausschliessen
Berufsgeheimnis, Datenschutz oder Vertraulichkeit als harte Grenze
Wunsch nach KI-Produktivität ohne Kontrollverlust
Anforderung, jederzeit zu wissen, wo Daten verarbeitet werden

Was zu tun ist

Vier Schritte bringen KI-Produktivität ins Haus, ohne Datenabfluss nach aussen.

Geeignete Anwendungsfälle für lokale KI identifizieren
Leistungsfähige Open-Modelle auf eigener Hardware betreiben
Eigene Wissensquellen sicher per RAG anbinden
Zugriff, Protokollierung und Governance sauber regeln

Wie ITM liefert

Wir bauen und betreiben für Sie einen Private AI Cluster: leistungsfähige Sprachmodelle auf eigener Hardware, Ihre Wissensbasis sicher angebunden, keine Daten nach aussen. Sie bekommen KI-Produktivität mit voller Datenhoheit.

Private AI Cluster auf eigener oder gehosteter Hardware
Lokale Sprachmodelle, ohne Datenabfluss an Dritte
Sichere Anbindung Ihrer Wissensquellen per RAG
Zugriffs-, Logging- und Governance-Konzept

Das Ergebnis

KI, die so produktiv ist wie die Cloud — aber unter Ihrer Kontrolle bleibt. Ihre Daten verlassen Ihr Haus nicht, und Sie können es belegen.

FAQ

Häufige Fragen.

Ist lokale KI nicht viel schwächer als die grossen Cloud-Modelle?

Der Abstand ist kleiner, als viele denken, und für die meisten Geschäftsfälle — Recherche, Zusammenfassen, Wissenszugriff — liefern aktuelle Open-Modelle sehr brauchbare Ergebnisse. Entscheidend ist die richtige Modellwahl pro Anwendungsfall, und genau die treffen wir mit Ihnen.

Bleiben die Daten wirklich im Haus?

Ja. Beim Private AI Cluster laufen Modell und Datenverarbeitung auf Ihrer eigenen oder dediziert gehosteter Hardware. Es gibt keinen Datenabfluss an externe KI-Anbieter — und das lässt sich nachweisen.

Auf welcher Hardware läuft ein Private AI Cluster?

Auf eigener Hardware bei Ihnen im Haus oder auf dediziert gehosteter Hardware, je nach Budget und Datenschutzanforderung. In beiden Fällen bleibt die Datenverarbeitung unter Ihrer Kontrolle und ausserhalb externer KI-Anbieter.

Können wir eigene Dokumente und Wissensquellen anbinden?

Ja, genau dafür ist die RAG-Anbindung gedacht. Ihre Dokumente und Wissensquellen werden sicher eingebunden, sodass das lokale Modell auf Ihrem eigenen Wissen antwortet, statt nur auf allgemeinem Trainingswissen.

Was bekommen wir konkret als Ergebnis?

Ein Anwendungsfall- und Hardware-Konzept, den aufgebauten und betriebenen Private AI Cluster, die RAG-Anbindung Ihrer Wissensquellen, ein Zugriffs-, Logging- und Governance-Konzept sowie eine Schulung für die produktive Nutzung.

Passt dazu

Bereit?

IT, die liefert.

Wir prüfen, welche Ihrer KI-Wünsche lokal am besten aufgehoben sind.