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KI & Automatisierung

KI, die morgen produktiv ist — nicht nächstes Jahr

Anwaltskanzleien verbringen 40 % ihrer Zeit mit Dokumentenarbeit, die ein lokales Sprachmodell erledigen kann. KRITIS-Betreiber dürfen keine Cloud-KI einsetzen — und tun es trotzdem, weil niemand eine Alternative zeigt. Ärzte diktieren Befundberichte und Patientenkorrespondenz, die Stunden kosten. Wir liefern das Gegenteil von KI-Buzzword-Beratung: einen produktiven Piloten in 4–8 Wochen auf Ihrer eigenen Infrastruktur.

Was wir konkret tun — und was nicht

Wir analysieren Ihre Prozesse in 1–2 Tagen, vor Ort oder remote. Wir identifizieren 2–3 konkrete Use Cases mit echter ROI-Rechnung — keine Phantasiezahlen. Wir bauen einen Piloten auf Ihrer eigenen Hardware, nicht einen Cloud-Demo, den Sie nie produktiv einsetzen. Wir übergeben ein laufendes System: dokumentiert, mit geschulten Mitarbeitern.

Was wir nicht tun: Strategiepapiere schreiben, die im Schrank landen. Herstellerprodukte empfehlen, an denen wir verdienen. KI-Potenzial versprechen, wo keines ist.

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Prozessanalyse & Readiness-Check

Welche Daten haben Sie — und in welcher Qualität? Welche Infrastruktur läuft bereits? Welche Prozesse kosten am meisten Zeit? Wir schauen rein und sagen Ihnen ehrlich, was realistisch ist und was nicht.

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Use-Case-Priorisierung

Welche 2–3 Anwendungsfälle haben den besten ROI? Was muss das Sprachmodell können — Zusammenfassen, Klassifizieren, Extrahieren, Generieren? Wir rechnen Aufwand gegen Nutzen und entscheiden gemeinsam, womit wir starten.

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Pilot-Implementierung

Lokales Setup auf Ihrer Hardware. RAG-Pipeline wenn nötig (Retrieval-Augmented Generation: das Modell sucht in Ihren eigenen Dokumenten). Test mit echten Daten. Keine synthetischen Demos, sondern Ihr Bestand, Ihre Formulare, Ihre Verträge.

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Übergabe & Betrieb

Vollständige Dokumentation: Infrastruktur, Modellkonfiguration, Wartungsroutinen. Schulung Ihrer Mitarbeiter. Übergabe so, dass Ihr Team das System eigenständig betreiben und erweitern kann — das ist der Punkt.

Branchen mit besonderem Bedarf

  • Anwaltskanzleien
    Vertragsanalyse, Recherche, Mandantenkorrespondenz
  • Arztpraxen & Kliniken
    Befundberichte, Patientenformulare, Kodierung
  • KRITIS-Betreiber
    Incident-Triage, Anomalieerkennung, Protokollanalyse
  • Steuerberater
    Belegprüfung, Dokumentenextraktion, Mandantenkommunikation
  • Mittelstand
    Wissensmanagement, E-Mail-Triagierung, Berichtserstellung

Warum lokal — nicht cloud

  • US CLOUD Act: US-Anbieter müssen Daten auf Anfrage herausgeben — unabhängig davon, wo der Server steht
  • Berufsgeheimnis: Anwälte und Ärzte dürfen Mandanten- und Patientendaten nicht an Cloud-Dienste übermitteln
  • Keine laufenden API-Kosten: Einmalige Investition in Hardware, danach Fixkosten — kein Token-Verbrauch, keine Preiserhöhungen
  • Volle Kontrolle: Modell, Konfiguration, Updates — alles in Ihrer Hand, kein externer Abhängigkeitsrisiko
ErstgesprächKostenlos

30 Minuten. Wir schauen gemeinsam, welche Prozesse sich für KI wirklich eignen — und geben Ihnen eine ehrliche Einschätzung, auch wenn das Ergebnis lautet: noch nicht jetzt.

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Was Ihre Infrastruktur leisten muss

Lokale KI heißt nicht zwangsläufig teuer. Die meisten Unternehmen unterschätzen, was ihre vorhandene Hardware bereits kann.

CPU-only

32–64 GB RAM

Geeignet für kleinere Modelle (7B–13B Parameter). Ausreichend für interne Suche, Dokumentenklassifizierung und FAQ-Chatbots. Antwortzeiten im Bereich von Sekunden — akzeptabel für viele Büroanwendungen.

Vorhandener Server oft ausreichend

GPU 16–24 GB VRAM

Mittlere Modelle · 13B–34B

Schnellere Inference, Dokumentenverarbeitung in Echtzeit. Mehrere Nutzer gleichzeitig möglich. Für Kanzleien und Praxen mit 5–20 Anwendern der häufigste Einstiegspunkt.

Typisches Upgrade für Pilotbetrieb

GPU 48–80 GB VRAM

Große Modelle · 70B+

Für komplexe Analysen, viele parallele Nutzer und anspruchsvolle Reasoning-Aufgaben. KRITIS-Betreiber und mittlere Unternehmen mit hohem Dokumentenvolumen.

Unternehmensweiter Rollout

Wir bewerten Ihre vorhandene Hardware im Readiness-Check und empfehlen die kosteneffizienteste Lösung — nicht die teuerste.

Häufige Fragen zur KI-Beratung

Der KI-Readiness-Check kostet 800–2.400 €, je nach Unternehmensgröße und Prozesstiefe. Die Pilotimplementierung beginnt ab 3.500 € und wird projektspezifisch kalkuliert. Das Erstgespräch (30 Minuten) ist kostenlos — und endet manchmal mit dem Ergebnis, dass ein Pilot aktuell keinen sinnvollen ROI hätte. Das sagen wir dann genauso.
Nicht zwingend. Für kleinere Modelle (7B–13B Parameter) und Anwendungen wie interne Suche, Klassifizierung oder einfache FAQ-Bots reicht ein Server mit 32–64 GB RAM. Ob eine GPU sinnvoll ist, hängt von Nutzerzahl, Dokumentenvolumen und den gewünschten Antwortzeiten ab — das klären wir konkret im Readiness-Check.
Ehrliche Antwort: Für fokussierte Geschäftsaufgaben — Vertragsanalyse, Dokumentenextraktion, E-Mail-Klassifizierung, strukturierte Zusammenfassungen — sind aktuelle lokale Modelle sehr gut und in der Praxis kaum von kommerziellen Diensten zu unterscheiden. Für allgemeines Reasoning ohne Kontext oder kreative Aufgaben sind große Cloud-Modelle noch stärker. Wir zeigen Ihnen den Unterschied anhand Ihrer eigenen Daten — nicht mit synthetischen Benchmarks.
Vollständig sicher: Das Sprachmodell läuft auf Ihrer eigenen Hardware in Ihrem Netzwerk. Kein Prompt, kein Dokument, keine Antwort verlässt Ihre Infrastruktur. Das ist genau der Grund, warum lokale KI für Anwälte (Berufsgeheimnis), Ärzte (Patientendaten nach DSGVO), KRITIS-Betreiber (Betriebsgeheimnisse) und alle, die nicht unter den US CLOUD Act fallen wollen, die einzig seriöse Option ist.
Ja — das ist der ausdrückliche Plan. Wir dokumentieren alles: Infrastruktur, Modellkonfiguration, RAG-Pipelines, Update-Prozesse, Wartungsroutinen. Wir schulen Ihre Mitarbeiter so, dass sie das System selbständig betreiben, erweitern und an neue Anforderungen anpassen können. Kein dauerhaftes Beratungsmandat notwendig — es sei denn, Sie wollen eines.

Pilotprojekt statt Strategiepapier

30 Minuten Erstgespräch. Wir sagen Ihnen konkret, welche Prozesse sich für lokale KI eignen — und was es realistisch kostet.

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