Privacy-First KI · Made in Germany

KI, die Ihr
Haus nie verlässt.

Künstliche Intelligenz ist keine Software-Option mehr – sie ist die Infrastruktur Ihres Erfolgs. Wer eine kritische Infrastruktur auf fremdem Boden baut, handelt fahrlässig. Wir verankern Ihre digitale Intelligenz dort, wo sie hingehört: in Ihrem eigenen Fundament. Keine Cloud. Keine Drittanbieter. Keine Kompromisse.

Kostenlosen Erst-Check anfragen Wie es funktioniert →
100% On-Premise
Für Art. 9 DSGVO-Daten ausgelegt
NIS-2 Ready
ISO 27001 geplant
100% in Ihrer Infrastruktur
100%
On-Premise-Betrieb
0 €
Cloud-Kosten dauerhaft
4–6 Wo.
bis zur ersten KI
24h
Reaktionszeit (Mo–Fr)
70%
des EU-Cloud-Markts entfallen auf US-Hyperscaler (EU-Parlament)
85%
der Unternehmen: Datenschutz ist größtes Hemmnis beim Einsatz generativer KI (Bitkom 2025)

Das Problem

Warum Cloud-KI in Ihrer
Kanzlei illegal sein könnte.

85 % der Unternehmen, die sich aktiv mit generativer KI beschäftigen, nennen Datenschutz-Anforderungen als größtes Hemmnis (Quelle: Bitkom, 2025) – und das zu Recht: Der Chefjurist eines großen US-Cloud-Anbieters räumte 2025 in einer Anhörung vor dem französischen Senat ein, einen Zugriff von US-Behörden auf Daten in EU-Rechenzentren nicht ausschließen zu können. Hosting in Frankfurt schützt nicht, solange der Betreiber US-Recht unterliegt.

⚠️

Datenleck durch Schatten-KI

Wenn offizielle KI-Tools verboten sind, nutzen Mitarbeiter private Cloud-KI-Accounts – mit Ihren Mandanten- und Patientendaten. Unkontrolliert, undokumentiert, haftungsrelevant.

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Persönliche Haftung seit Dez. 2025

Das NIS-2-Umsetzungsgesetz macht IT-Sicherheit zur Chefsache – mit persönlicher Haftung des Geschäftsführers, auch mit Privatvermögen. Bußgelder bis zu 10 Mio. €.

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Kill-Switch-Risiko & US CLOUD Act

Im Juni 2026 schaltete eine US-Exportkontroll-Direktive zwei öffentlich verfügbare Frontier-KI-Modelle innerhalb von 90 Minuten weltweit ab. 74 % der Unternehmen wären massiv gestört, fiele ihr primärer KI-Anbieter aus (Quelle: Zapier-Umfrage, 2026) – kaum eines hat eine Exit-Strategie. Cloud-Anbieter unter US-Recht können zudem den Zugriff durch US-Behörden nicht ausschließen. Wer seine Prozesse an die Nabelschnur von US-Cloud-Anbietern hängt, riskiert von heute auf morgen den Stillstand.

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Berufsgeheimnis: Cloud ist keine Option

Für Anwälte (§ 43a BRAO, § 203 StGB), Ärzte und Steuerberater ist Cloud-KI keine Abwägungsfrage, sondern eine der Zulässigkeit. Eine Datenschutzerklärung oder ein Standard-AVV genügt nicht. Für Mandate mit No-Cloud-Auflage bleibt nur On-Premise. Je nach Einsatzzweck können zudem Hochrisiko-Pflichten nach dem EU AI Act greifen (ab 02.12.2027) – die Einordnung ist Teil unseres Audits.

ALLE DATEN BLEIBEN INNEN

Die Lösung

Schlüsselfertige KI.
Direkt bei Ihnen.

Wie der Igel sich bei Bedrohung einrollt und sich vollständig autark schützt, kapselt unser On-Premise-Ansatz Ihre KI-Infrastruktur von der Außenwelt ab. Wir installieren, warten und optimieren Ihr KI-System vollständig auf Ihrer eigenen Hardware – mit Modellen, die speziell auf Ihre Daten trainiert wurden.

  1. Analyse & Compliance-Check

    Wir verstehen Ihre Datenflüsse, identifizieren regulatorische Anforderungen und dokumentieren den Status quo – für NIS-2, DSGVO und AI Act.

  2. Fine-Tuning auf Ihre Daten

    Ein generisches Modell kennt keine Vertragsmuster Ihrer Kanzlei, keine Kodierlogik Ihrer Praxis, keine Produktbezeichnungen Ihrer Anlage. Erst das Fine-Tuning auf Ihre eigenen Datensätze macht aus dem Werkzeug ein Expertensystem – eines, das Ihre Sprache spricht, Ihre Prozesse kennt und Ihre Qualitätsstandards versteht. Das ist der eigentliche Mehrwert. Nicht die Datenqualität des Modells, sondern die Präzision auf Ihr Unternehmen.

  3. Hardware-Deployment & Managed Security

    Installation der Hochleistungshardware vor Ort (Unified Memory oder dedizierte GPU), Konfiguration des LLM-Backends, verschlüsselter VPN-Zugang. Laufende Wartung, Sicherheitsupdates und Monitoring – ohne Datenzugriff. Kritisch: Lokale KI ist nicht automatisch sicher. Schwachstellen wie CVE-2026-7482 zeigen, warum professionelles Management und kein Selbstbetrieb entscheidend ist.

  4. Wissensmanagement & RAG-Integration

    Ihr wertvollstes Kapital liegt verstreut: in Dateiservern, E-Mail-Postfächern, PDF-Archiven – und in den Köpfen von Mitarbeitern, die in den nächsten Jahren in Rente gehen. Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) machen wir dieses Wissen abfragbar: Die KI antwortet auf Basis Ihrer eigenen Dokumente, mit Quellenangabe, vollständig on-premise. Neue Dokumente sind sofort nutzbar – ohne erneutes Training. Voraussetzung ist eine gründliche Vor-Ort-Analyse Ihrer Datenlandschaft: Erst wenn wir Ablagestrukturen, Formate und Zugriffsrechte verstanden haben, bauen wir das System.

Branchen

Für wen wir arbeiten.

Wir sind nicht für jeden geeignet – und das ist gut so. Wir arbeiten ausschließlich mit Organisationen, bei denen Datenschutz keine Marketingaussage ist.

⚖️

Rechtsanwaltskanzleien

Mandantengeheimnisse und Anwaltsprivileg erfordern absolute Datensicherheit. Lokale KI für Vertragsanalyse, Dokumentenklassifikation und Recherche.

🏥

Ärzte & Medizinische Zentren

Patientendaten nach Art. 9 DSGVO und ärztlicher Schweigepflicht. KI-Assistenten für Arztbriefe, Kodierung und administrative Prozesse.

🏦

Banken & Versicherungen

Regulierte Finanzdaten unter BaFin-Aufsicht. Fraud-Detection, Risikobewertung und Dokumentenverarbeitung – vollständig lokal.

📊

Steuerberatungen & WPs

Mandanteninformationen mit höchster Vertraulichkeit. Automatisierte Belegverarbeitung, Mandantenkorrespondenz und Compliance-Monitoring.

🏭

Mittelstand & KRITIS

Betreiber kritischer Infrastrukturen und Unternehmen mit Geschäftsgeheimnissen unter NIS-2-Regulierung. Edge AI für Produktion und Verwaltung.

🏛️

Öffentliche Verwaltung

Behörden und Kommunen mit Bürgerdaten. DSGVO-konforme KI-Automatisierung für Postklassifikation, Antragsverarbeitung und interne Assistenz.

Transparente Preise

Kein Versteckspiel.

Im B2B-Bereich schafft Transparenz Vertrauen. Deshalb nennen wir unsere Preise – und Sie wissen sofort, woran Sie sind.

Einstieg

2.500 €

Einmalig · Pauschalpreis

Vollständiger Compliance-Check Ihrer aktuellen KI-Nutzung – die Basis für jede weitere Entscheidung.

  • NIS-2 & DSGVO Readiness-Analyse
  • Schatten-KI-Risikoaudit
  • Schriftlicher Report mit Handlungsempfehlungen
  • 90-Min. Ergebnis-Workshop
  • Keine Folgepflichten
Audit anfragen
Empfohlen

Proof of Concept

ab 5.000 €

Einmalig · je nach Umfang

Funktionsfähige On-Premise KI-Installation bei Ihnen vor Ort – in 4–6 Wochen produktionsbereit.

  • Hardware-Auswahl & Beschaffung
  • LLM-Installation & Konfiguration
  • 1 Anwendungsfall vollständig umgesetzt
  • Mitarbeiter-Einweisung
  • 30 Tage Support inklusive
PoC anfragen

Managed On-Premise

ab 800 €/Mo

+ ab 15.000 € Setup · laufend

Vollständig betriebene KI-Infrastruktur – wir kümmern uns um alles, Sie nutzen die KI. Nach dem Setup gehört die Rechenleistung dauerhaft Ihnen – ohne nutzungsabhängige Token-Kosten und ohne das Risiko explodierender Cloud-Kosten.

  • Komplettes Hardware-Deployment
  • Laufende Wartung & Updates
  • Quartalsweise Modellpflege (Fine-Tuning oder RAG-Aktualisierung)
  • 24h Monitoring & Alerting
  • Monatlicher Performance-Report
Angebot anfragen
Marcel Wollmann, Gründer von Hedgehog AI

Der Gründer

Marcel Wollmann

AWS Certified AI Practitioner ML Engineer ISO 27001 (geplant)
„Moderne KI und maximale Datensouveränität schließen sich nicht aus. Sie gehören zusammen."

Als zertifizierter Machine Learning Engineer habe ich Hedgehog AI aus einer einfachen Überzeugung heraus gegründet: Es gibt einen riesigen Markt von Organisationen, die moderne KI dringend benötigen – aber aus legitimen regulatorischen Gründen keine Cloud nutzen können oder wollen. Für diesen Markt bin ich die Lösung.

Direkt mit Marcel sprechen

FAQ

Ehrliche Antworten.

Warum nicht einfach eine Cloud-KI nutzen?
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Cloud-Anbieter, die US-Recht unterliegen, können einen Zugriff durch US-Behörden über den US CLOUD Act nicht ausschließen – auch dann nicht, wenn die Server in der EU stehen. Dazu kommt ein reales geopolitisches Risiko: Im Juni 2026 schaltete eine US-Exportkontroll-Direktive zwei öffentlich verfügbare Frontier-KI-Modelle innerhalb von 90 Minuten weltweit ab. 74 % der Unternehmen wären massiv gestört, fiele ihr primärer KI-Anbieter aus (Quelle: Zapier-Umfrage, 2026) – aber kaum eines hat eine Exit-Strategie. Wer seine Prozesse an die Nabelschnur von US-Cloud-Anbietern hängt, riskiert von heute auf morgen den Stillstand. Für Organisationen mit Daten nach Art. 9 DSGVO oder unter NIS-2 ist das ein schwer kalkulierbares Restrisiko, das wir auf ein Minimum reduzieren.
Was kostet ein vollständiges On-Premise Setup wirklich?
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Ein vollständiges Managed-Setup beginnt bei ca. 15.000 € einmalig (Hardware, Installation, Konfiguration, Fine-Tuning) plus 800–2.000 € monatlich für Wartung und Support. Wichtig zu wissen: Derzeitige Cloud-KI-Preise sind massiv quersubventioniert. Wenn Anbieter auf reine API-Token-Abrechnung umstellen, können die Kosten für Hintergrund-Automatisierungen im Unternehmen um das Zwanzigfache steigen. Mit unseren On-Premise-Systemen sichern Sie sich kalkulierbare Kosten: Nach dem Setup gehört die Rechenleistung dauerhaft Ihnen – es fallen keine nutzungsabhängigen Token-Kosten an. Empfohlen wird immer ein vorgelagertes Audit für 2.500 € – das zeigt, was Sie wirklich brauchen, bevor Sie investieren.
Welche KI-Modelle laufen auf Ihrer Hardware?
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Wir setzen auf Open-Source-Modelle der aktuellen Generation: Llama 4, Qwen3, Mistral, Phi-4 und spezialisierte Fachmodelle – je nach Aufgabe und Hardware. Offene Modelle haben massiv aufgeholt: Der Rückstand zur geschlossenen Spitze ist auf wenige Monate geschrumpft, und führende Open-Weight-Modelle erreichen in Benchmarks das Niveau proprietärer Frontier-Modelle. Das Entscheidende ist aber nicht welches Modell, sondern was danach passiert: Fine-Tuning auf Ihre eigenen Datensätze. Ein generisches Modell kennt keine Vertragsmuster Ihrer Kanzlei, keine Kodierlogik Ihrer Praxis, keine Produktbezeichnungen Ihrer Anlage. Erst die Feinabstimmung auf Ihre Daten macht daraus ein Expertensystem. Keine proprietären API-Abhängigkeiten, keine Vendor-Lock-ins.
Wie lange dauert eine Installation?
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Ein Proof of Concept ist typischerweise in 4–6 Wochen produktionsbereit. Ein vollständiges Managed-System inkl. Fine-Tuning und Mitarbeitereinweisung dauert 6–10 Wochen. Voraussetzung ist ein abgeschlossenes Audit, das die Anforderungen klar definiert hat.
Für wen ist Hedgehog AI nicht geeignet?
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Für Unternehmen, die keine besonders schützenswerten Daten verarbeiten und kein regulatorisches Compliance-Problem haben, ist Cloud-KI oft die kosteneffizientere Wahl. Wir sind spezialisiert auf den Markt, den Cloud-Anbieter nicht bedienen können – nicht auf jeden. Ehrlichkeit schützt beide Seiten.
Fällt mein Unternehmen unter NIS-2?
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NIS-2 erfasst direkt Unternehmen ab 50 Mitarbeitern oder 10 Mio. € Umsatz in regulierten Sektoren (Gesundheit, Energie, Finanz, IT, Verkehr u.a.). Kleinere Unternehmen können indirekt betroffen sein, wenn sie als Zulieferer für betroffene Organisationen arbeiten. Unser Audit klärt das in zwei Stunden verbindlich – mit schriftlichem Report.
Warum nicht einfach selbst ein KI-Modell installieren?
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Technisch ist das möglich – aber Self-Hosting kostet realistisch das 3–5-fache des reinen Hardware-Preises, wenn man Strom (DE: 31–37 ct/kWh), IT-Personal, Sicherheits-Patches und laufende Wartung einrechnet. Eine RTX 4090 im 24/7-Betrieb kostet etwa 113 € monatlich allein an Strom – über zwei Jahre mehr als die GPU selbst. Entscheidender: Im Mai 2026 erlaubte eine kritische Schwachstelle (CVE-2026-7482, CVSS 9.1), mit drei HTTP-Anfragen ohne Anmeldung den Arbeitsspeicher auszulesen – inklusive Prompts und vertraulicher Mandantendaten. Rund 300.000 gefährdete Instanzen weltweit, Deutschland an dritter Stelle (Quelle: Cyera Research / wz-it.com). Lokale KI ist nicht automatisch sicher. Sie brauchen professionelles Management, keinen Selbstbetrieb.
Was bringt Fine-Tuning, das ein gutes Modell nicht auch kann?
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Ein generisches Modell, egal wie leistungsfähig, kennt Ihre Organisation nicht. Es kennt keine branchentypischen Vertragsformulierungen Ihrer Kanzlei, keine internen Prozesscodes Ihrer Verwaltung, keine Produkt- und Materialbezeichnungen Ihrer Anlage, keine Kodierlogik Ihrer Praxis. Fine-Tuning auf Ihre eigenen Datensätze verändert das fundamental: Das Modell lernt Ihre Sprache, Ihre Standards, Ihre Qualitätsanforderungen. Was dabei zählt, ist nicht die allgemeine Trainingsdatenqualität des Ausgangsmodells – sondern die Präzision der Anpassung auf Ihr konkretes Geschäft. Das ist der Unterschied zwischen einem smarten Allrounder und einem Experten, der Ihr Unternehmen von innen kennt.
Was ist der Unterschied zwischen Fine-Tuning und RAG?
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Fine-Tuning bringt dem Modell Ihre Sprache, Prozesse und Qualitätsstandards bei – es verändert das Modell selbst. RAG (Retrieval-Augmented Generation) gibt dem Modell bei jeder Anfrage Zugriff auf Ihre aktuellen Dokumente: Verträge, Handbücher, Protokolle, Richtlinien. Die Antwort entsteht aus Ihren Unterlagen, mit nachvollziehbarer Quellenangabe – das reduziert Falschantworten deutlich und macht neue Dokumente sofort nutzbar, ohne erneutes Training. In der Praxis kombinieren wir beides: Fine-Tuning für die Fachsprache, RAG für das aktuelle Wissen. Beides läuft vollständig auf Ihrer eigenen Hardware.
Warum ist internes Wissensmanagement gerade jetzt so wichtig?
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Drei Gründe. Erstens: Mitarbeiter verbringen einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, die im Unternehmen bereits vorhanden sind. Zweitens: Mit dem Renteneintritt der geburtenstarken Jahrgänge verlässt in den nächsten Jahren kritisches Erfahrungswissen die Unternehmen – oft undokumentiert. Drittens: Genau dieses interne Wissen ist das Sensibelste, was ein Unternehmen besitzt – es gehört nicht in eine fremde Cloud. Ein on-premise RAG-System löst alle drei Probleme gleichzeitig. Die Umsetzung erfolgt bei uns grundsätzlich erst nach einer gründlichen Vor-Ort-Analyse Ihrer Datenlandschaft.

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