Ist ChatGPT für den geschäftlichen Einsatz DSGVO-konform?
Die Consumer-Version von ChatGPT ist in der Regel nicht DSGVO-konform, da Konversationen aufbewahrt und für das Training genutzt werden können, ohne Auftragsverarbeitungsvertrag oder garantierte EU-Datenresidenz. Ein selbst gehostetes oder privates LLM vermeidet das, indem jeder Prompt und jedes Dokument innerhalb einer Infrastruktur bleibt, die Sie kontrollieren, sodass keine personenbezogenen Daten die EU-Rechtshoheit verlassen. Wir bauen die DSGVO-konforme Alternative rund um offene Modelle und offene Standards, nicht um einen einzelnen Anbieter.
Was ist private KI?
Private KI bedeutet, große Sprachmodelle, RAG-Pipelines und KI-Agenten auf Infrastruktur zu betreiben, die Sie kontrollieren - On-Premise oder in einer dedizierten EU-Umgebung -, statt Daten an externe Cloud-APIs zu senden. Ihre Prompts, Dokumente und Modellgewichte verlassen nie Ihren Perimeter und werden nie zum Training fremder Modelle verwendet, was Ihnen volle Datensouveränität und Konformität mit DSGVO und EU AI Act by design verschafft.
Welche Open-Source-Modelle und -Tools lassen sich On-Premise betreiben?
Leistungsfähige Open-Weight-Modelle wie Llama, Mistral, Mixtral, Qwen und DeepSeek laufen gut auf Ihren eigenen GPU-Servern - kleinere Modelle auf einer einzelnen 24-GB-GPU und Modelle der 70B-Klasse auf Multi-GPU-Setups. Wir stellen sie über die jeweils passende Inferenz-Engine bereit, etwa vLLM, Ollama, llama.cpp, SGLang, LocalAI oder Hugging Face TGI, die alle die OpenAI-kompatible API anbieten, sodass Sie nie eingesperrt werden. Wir helfen Ihnen, die richtige Kombination für Ihre Genauigkeit, Latenz und Ihr Budget auszuwählen, zu fine-tunen und zu deployen.
Wie verhindern Sie, dass sensible Daten und PII in ein LLM gelangen?
Wir fügen eine PII-Schutzschicht hinzu, typischerweise auf offenem Tooling wie Microsoft Presidio aufgebaut, die Namen, E-Mails sowie Finanz- und Gesundheitsdaten erkennt und schwärzt, bevor Prompts das Modell erreichen, mit optionaler reversibler Tokenisierung, sodass Antworten personalisiert bleiben. In Kombination mit On-Premise-Hosting und einem lokalen RAG- und Vektorspeicher verlassen keine sensiblen Informationen jemals Ihr Netzwerk.
Ist das Selbsthosten eines LLM günstiger als die Nutzung von Cloud-APIs?
Das hängt von der Nutzung ab. Bei geringem oder sporadischem Volumen sind Cloud-APIs günstiger; bei dauerhaften, volumenstarken Workloads gewinnt On-Premise typischerweise bei den Gesamtkosten über einen Zeithorizont von zwei bis drei Jahren, und der Vorteil der Datensouveränität ist strukturell statt ein einzelner Posten. Wir dimensionieren Hardware und Architektur nach Ihrer tatsächlichen Nutzung, sodass die Break-even-Rechnung zu Ihren Gunsten ausfällt.