Positionierung

Souveräne KI, volle Kontrolle im Unternehmen

Wir sind kein allgemeiner KI-Dienstleister, sondern ein spezialisiertes Team für lokale und selbstgehostete KI-Systeme. Wir machen vertrauliches Unternehmenswissen nutzbar, ohne die Kontrolle über Daten und Infrastruktur abzugeben.

Das Problem

Wertvolles Wissen, verteilt. Der Weg in die Cloud kostet Kontrolle

Unternehmenswissen liegt in Dokumenten, Datenbeständen und Prozessen, aber verstreut über Ablagen, Wikis, E-Mails, Ticketsysteme und Fachanwendungen. Es ist schwer auffindbar und kaum automatisiert nutzbar.

Externe Cloud-KI verspricht schnelle Antworten und schafft neue Abhängigkeiten, über Daten, Modelle und Infrastruktur. Für viele Unternehmen ist das ein wachsendes Motiv, neue KI-Workloads von vornherein dort entstehen zu lassen, wo die Daten bleiben dürfen.

CLOUD Act

„Die Jurisdiktion zählt, nicht die Postleitzahl.“

Für Compliance-, Datenschutz- und IT-Sicherheits-Entscheider ist der CLOUD Act das präziseste Argument, und ein Türöffner. Die Lösung dahinter ist der Wissens- und Automatisierungsnutzen.

US-Zugriff greift überall

US-Anbieter unterliegen dem CLOUD Act, unabhängig vom Standort des Rechenzentrums.

C5 schützt nicht davor

Eine C5-Zertifizierung ändert an der Jurisdiktion nichts. Auch US-„Sovereign-Cloud“-Angebote sind C5-zertifiziert.

Argument, kein Rückbau

Das Argument öffnet das Gespräch. Was wir liefern, ist souveräne KI, dort, wo Ihre Daten bleiben dürfen.

Nicht-Scope

„Wir migrieren nicht Ihre Cloud. Wir bauen Ihre KI souverän.“

Souveräne KI-Workloads entstehen bei unseren Kunden neu, dort, wo die Daten bleiben dürfen. Bestehende Cloud-Landschaften bauen wir nicht zurück. Das hält den Einstieg klein, das Risiko begrenzt und den Nutzen konkret.

Unser Ansatz

Eine integrierte Lösung, betreibbar in Ihrer Infrastruktur

Wir verbinden lokale und selbstgehostete KI zu einem System, das in Ihrer Umgebung läuft.

Volltext- und semantische Suche
Fuzzy Search
Wissensmodellierung & Knowledge Graph
Named Entity Recognition
RAG mit lokalen LLMs
Kontrolliertes Staging
Prozessautomatisierung

Prinzipien

Woran wir uns halten

Modell- und Infrastruktur-agnostisch

Das Modell ist austauschbar, die Umsetzung nicht. Anbieter können vom Markt verschwinden, die Architektur darf davon nicht abhängen.

Hybride Validierung

In der Aufbauphase kalibriert ein Cloud-Frontier-Modell die Qualität. Im Produktivbetrieb mit sensiblen Daten arbeitet das System rein lokal.

Automatisiertes Staging

Weitgehend automatische Aufbereitung mit gezielter menschlicher Kontrolle bei Unsicherheit oder Kritikalität, automatisiert-first.

Nachprüfbar

Was lokale Modelle können, messen wir offen

Wer souveräne KI verspricht, muss zeigen, was lokale Modelle können. Deshalb messen wir offene Modelle auf unserer eigenen Grafikkarte, einer RTX 4090, und veröffentlichen die Messungen.

Drei Ergebnisse aus unserem Prüfstand: Rechnungsfelder aus Seitenbildern liest gemma4-12b mit 97,8 % Feldgenauigkeit. Deutsche Sprache erkennt whisper-large-v3 mit 4,7 % Wortfehlerrate, also dem Anteil falsch erkannter Wörter. In der deutschen Suche erreicht qwen3-emb-8b einen nDCG@10 von 0,61. Der Wert misst, wie gut die ersten zehn Treffer sortiert sind, 1 wäre perfekt.

Code, Testfälle und Rohdaten liegen auf GitHub, die Ergebnistabellen auf Hugging Face. Wer unseren Zahlen nicht traut, rechnet sie nach.

Zum Prüfstand Code und Rohdaten auf GitHub Ergebnistabellen auf Hugging Face

Prüfen wir gemeinsam einen abgegrenzten Use Case

Der Sovereign AI Starter ist der niedrigschwellige Einstieg: ein kurzer Readiness-Check, dann eine klar begrenzte Umsetzung.

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