KI, die dir gehört.
Wie integrierst du KI in deinem Unternehmen — und wie baust du dir eine eigene, lokale KI auf, bei der die Daten im Haus bleiben? Was brauchst du dafür, was kostet es, und worin unterscheiden sich die Apple- und die NVIDIA-Welt? Hier ist der Überblick aus der Praxis. Plus ein Konfigurator für dein passendes Setup.
Cloud oder souverän — oder beides.
Es gibt zwei grundsätzliche Wege, KI ins Unternehmen zu bringen. Welcher passt, hängt vor allem davon ab, wie sensibel deine Daten sind.
Cloud-KI
Schnell startklar, stärkste Modelle, kein eigener Betrieb. Deine Daten verlassen aber das Haus — ideal für unkritische Fälle und den Einstieg.
Souveräne lokale KI
Daten bleiben bei dir, volle Kontrolle, planbare Kosten. Mehr Aufbau — dafür unabhängig, auditfest und dauerhaft günstiger im Betrieb.
Wie weit willst du gehen?
Von „heute die Cloud nutzen" bis zur eigenen, trainierten KI — fünf Stufen, die aufeinander aufbauen. Du kannst auf jeder einsteigen.
Claude oder GPT per Schnittstelle in deine Tools — keine eigene Infrastruktur, sofort produktiv.
Deine Dokumente werden durchsuchbar gemacht (Embeddings + Vektor-DB). Antworten mit Quellen, statt Halluzinationen.
Ein Open-Weight-Modell läuft via Ollama auf eigener Hardware. Anfragen verlassen den Standort nicht.
Mehrere Modelle, viele Nutzer, hoher Durchsatz — auf NVIDIA-GPUs oder einem Apple-Silicon-Cluster.
Eigene Daten antrainieren, Modelle versionieren, betreiben und überwachen — KI als verlässlicher Teil des Betriebs.
Apple Silicon vs. NVIDIA.
Für lokale KI gibt es zwei Hardware-Welten. Sie lösen dieselbe Aufgabe sehr unterschiedlich — und die Wahl entscheidet über Kosten, Strom und Skalierung.
Welche KI passt zu dir?
Wähle, wie du arbeitest und wie sensibel deine Daten sind — wir empfehlen dir live das passende KI-Setup samt Komponenten.
Was ein Junior überspringt — und du brauchst.
Wer nur Claude nutzt, sieht die Spitze des Eisbergs. Für eine eigene KI brauchst du das, was darunter liegt. Die wichtigsten Begriffe in einem Satz:
Das fertige Modell anwenden, also Antworten erzeugen. Genau das, was Claude live tut.
Ein Modell von Grund auf lernen lassen — extrem rechenintensiv und für die meisten Unternehmen unnötig.
Ein fertiges Modell auf deine Daten und deinen Stil nachschärfen, oft sparsam per LoRA-Adapter.
Retrieval-Augmented Generation: Das Modell holt sich Wissen aus deinen Dokumenten, statt es auswendig zu können.
Texte werden zu Zahlen-Vektoren, damit die KI Ähnliches findet — die Grundlage von RAG.
Neuronale Netze, die Muster aus Daten lernen — das Fundament moderner KI.
Daten sammeln, säubern, aufbereiten. Rund 80 % der echten Arbeit — und das, was beim blossen Claude-Nutzen übersprungen wird.
Modelle betreiben wie Software: Versionierung, Deployment, Monitoring und Kostenkontrolle.
Kurz beantwortet.
Was brauche ich, um KI im Unternehmen selbst aufzubauen?
Hardware (NVIDIA-GPUs oder Apple Silicon), ein Open-Weight-Modell, Inferenz-Software wie Ollama oder vLLM, für eigenes Wissen eine Vektor-Datenbank mit RAG — und jemanden, der es betreibt (MLOps). Der Einstieg gelingt schon mit einer einzelnen Workstation; für viele Nutzer kommt ein Cluster dazu.
Lohnt sich eine lokale KI gegenüber der Cloud?
Wenn deine Daten das Haus nicht verlassen dürfen, die Kosten planbar sein müssen oder du unabhängig sein willst: ja. Für unkritische Aufgaben ist die Cloud schneller und liefert die stärksten Modelle. Häufig ist eine Mischung aus beidem am sinnvollsten.
Apple Silicon oder NVIDIA für lokale KI?
Apple Silicon mit Unified Memory lädt grosse Modelle günstig, leise und stromsparend — ideal für Inferenz und sensible Daten am Standort. NVIDIA mit CUDA liefert maximale Leistung für Training, Fine-Tuning und hohen Durchsatz. Für reine Inferenz reicht oft Apple, fürs Training nimmt man NVIDIA.
Was ist ein lokales Sprachmodell?
Ein Open-Weight-LLM wie Llama, Mistral oder Qwen, das du selbst auf eigener Hardware betreibst — ohne dass Anfragen an einen Cloud-Anbieter gehen. Du kannst es per RAG um dein Wissen erweitern und per Fine-Tuning anpassen.
Brauche ich dafür ein eigenes Data-Science-Team?
Für den Einstieg nicht — ITM richtet die KI ein und betreibt sie. Wer tiefer geht, etwa mit Fine-Tuning und eigenen Pipelines, braucht MLOps-Know-how; das bringen wir mit oder bauen es gemeinsam mit deinem Team auf.
Wir bauen deine souveräne KI.
Von der Cloud-Anbindung über RAG auf deinen Daten bis zum eigenen Apple- oder NVIDIA-Cluster — ITM plant, baut und betreibt deine KI. Daten bleiben bei dir.
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