Generische Cloud-KIÖffentliches Modell, kein Kontext
Wählen Sie oben eine Beispielfrage und starten Sie den Vergleich.
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.
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)
Anwendungsfälle
Was wir konkret umsetzen.
15 KI-Anwendungsfälle, die wir mit Ihnen umsetzen – von der Angebotsautomatisierung bis zur Copilot-Erweiterung. Alles läuft auf Ihrer eigenen Infrastruktur.
Chatbots (RAG & Support)
Bereitstellung von RAG-basierten Chatbots in internen Tools wie Microsoft Teams, Slack, WhatsApp und auf der Website für Onboarding und Support.
ab 6.900 €Details & Projektion →Reporting & Business Intelligence
Konsolidierung von Daten in Management-Cockpits und „Sales X-Ray"-Dashboards, um teure und ungenutzte Power-BI-Setups zu ersetzen.
ab 7.900 €Details & Projektion →Rechnungsverarbeitung & Buchhaltung
Automatisierung der Erfassung eingehender Rechnungen, Vorkategorisierung und Fehlerprüfung bei fehlenden Steuer- oder Bestellnummern.
ab 7.900 €Details & Projektion →Dokumentenverarbeitung & Management
Umstellung auf papierlose Abläufe durch sichere digitale Signaturen, OCR-Pipelines und automatisierte Ordnerstrukturierung.
ab 7.900 €Details & Projektion →Workflow-Automatisierung
Eliminierung wiederkehrender administrativer Routineaufgaben durch benutzerdefinierte Python-Skripte oder automatisierte Workflow-Engines.
ab 5.900 €Details & Projektion →Kundenservice & Voice Agents
Implementierung von 24/7 KI-Sprachassistenten für den First-Level-Support, um die Erreichbarkeit zu verbessern und Callcenter-Kosten zu senken.
ab 12.900 €Details & Projektion →E-Mail-Automatisierung & Outbound-Outreach
Senkung der Kosten für Marketing-Software durch direkten Versand von Newslettern über AWS und die Durchführung von Cold-E-Mail-Kampagnen.
ab 5.900 €Details & Projektion →Wissensmanagement & RAG-Systeme
Aufbau zentraler, unternehmensweiter Wissensdatenbanken zur Verwaltung von Kontext und zur automatischen Steuerung von KI-Prompts.
ab 12.900 €Details & Projektion →Recruiting & Bewerbermanagement
Automatisierung von Kandidaten-Scorecards, der Erstellung von Stellenbeschreibungen und Interview-Pipelines.
ab 6.900 €Details & Projektion →CRM & CRM-Integration
Ersatz traditioneller Excel-Tabellen durch maßgeschneiderte, agenten-native CRM-Systeme, die auf spezifische Geschäftsabläufe zugeschnitten sind.
ab 7.900 €Details & Projektion →Voice Agents & Telefonie (Vertrieb)
Einsatz spezialisierter Sprachassistenten für die ausgehende Lead-Reaktivierung und Sales-Pipelines.
ab 12.900 €Details & Projektion →Allgemeine Automatisierung & Machine Learning
Bewältigung komplexer, individueller Datenintegrationen, wie zum Beispiel das Einscannen von Lieferbelegen im Großhandel.
ab 9.900 €Details & Projektion →Marketing- & Content-Automatisierung
Skalierung der Website-Erstellung, von SEO-Blogbeiträgen und kanalübergreifenden Social-Media-Inhalten unter strengen Markensicherheitsrichtlinien.
ab 5.900 €Details & Projektion → MeistgefragtAngebotsautomatisierung
Der am häufigsten nachgefragte Anwendungsfall, insbesondere im Maschinenbau und Ingenieurwesen: Ersatz komplexer Excel-Tabellen durch automatisierte Anwendungen zur Angebotserstellung und Kalkulation.
ab 14.900 €Details & Projektion →Microsoft Copilot Erweiterung & Integration
Erweiterung von Standard-Microsoft-365-Umgebungen und individuellen Workflows über die Grenzen der Standard-Copilot-Funktionen hinaus.
ab 6.900 €Details & Projektion →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.
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. €.
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.
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.
100 % autark & abgekapselt
Umschalten und auf einen Knotenpunkt klicken – der zugehörige Schritt wird im Text hervorgehoben.
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.
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Analyse & Compliance-Check
Wir verstehen Ihre Datenflüsse, identifizieren regulatorische Anforderungen und dokumentieren den Status quo – für NIS-2, DSGVO und AI Act.
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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.
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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.
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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.
Der Beweis
Präzision statt Allgemeinplätze.
Nicht die reine Datenmenge des Modells entscheidet, sondern die Präzision auf Ihr Unternehmen. Wählen Sie Ihre Branche und eine Beispielfrage – links antwortet ein generisches Cloud-Modell, rechts ein auf Ihre Daten abgestimmtes System im eigenen Haus. Alle Beispiele sind erfunden, aber realistisch: So sehen die Unterschiede in der Praxis aus.
1 · Branche wählen
2 · Beispielfrage stellen
Prompt
Ihre On-Premise-KIAuf Ihre Daten abgestimmt, mit Quellen
Die Antwort entsteht auf Ihrem eigenen Server.
Der Unterschied entsteht nicht durch ein größeres Modell, sondern dadurch, dass es Ihre Verträge, Ihre Kataloge und Ihre Anlagen kennt – und die Fundstelle mitliefert. Genau das lässt sich nur lokal betreiben.
Mit eigenen Daten testen →
Digitale Souveränität
Wer Ihre Daten verarbeitet,
kontrolliert Ihr Unternehmen.
Bei KI ist Souveränität kein Datenschutz-Detail, sondern ein Sicherheitsthema: Zugriff fremder Behörden (US CLOUD Act), Rechtsgrundlagen auf Zeit, Ihre Eingaben als Trainingsmaterial, ein Abschaltknopf, der woanders liegt – und eine Haftung, die bei Ihnen bleibt.
⚖️
Zugriff & Recht
Ein europäisches Rechenzentrum eines US-Anbieters schützt nicht vor dem CLOUD Act. Für Berufsgeheimnisträger und Gesundheitsdaten ist das ein strukturelles Problem – kein Konfigurationsfehler.
🔌
Abhängigkeit
Preise, Modelle, Verfügbarkeit und Exportregeln entscheidet der Anbieter. 74 % der Unternehmen wären beim Ausfall ihres KI-Anbieters massiv gestört. Lokale, offene Modelle kann niemand abschalten.
🧾
Haftung & Nachweis
NIS-2, KI-Verordnung und DSGVO verlangen Nachweise. Ein Audit-Log auf Ihrem Server ist ein Nachweis. Ein Häkchen in fremden AGB ist keiner.
Die Hülle ist offen.
Jede Frage an ein Cloud-Modell nimmt den Zusammenhang mit: den Aktenauszug, die Kalkulation, den Vertragstext. Was einmal draußen ist, unterliegt fremdem Recht.
- ↗Zugriff liegt nicht bei IhnenDer Chefjurist eines großen US-Anbieters räumte 2025 vor dem französischen Senat ein, einen Zugriff von US-Behörden auf Daten in EU-Rechenzentren nicht ausschließen zu können.
- ↗BerufsgeheimnisFür Anwälte, Ärzte und Steuerberater ist die Weitergabe an Dritte nach § 203 StGB keine Abwägungs-, sondern eine Zulässigkeitsfrage.
- ↗Der Schalter liegt woandersIm Juni 2026 wurden zwei öffentlich verfügbare Frontier-Modelle durch eine US-Exportkontroll-Direktive binnen 90 Minuten weltweit abgeschaltet.
Die Hülle bleibt zu.
Dieselben Akten, dieselben Fragen – aber der Weg endet im eigenen Keller. Es gibt keine ausgehende Verbindung, die man später erklären müsste.
- ↺Kein DatenabflussModell, Index und Protokoll liegen auf Ihrer Hardware. Der Betrieb funktioniert auch ohne Internetverbindung.
- ↺Nachweis statt ZusicherungDas Audit-Log auf Ihrem Server ist ein Nachweis für NIS-2, KI-Verordnung und DSGVO. Ein Häkchen in fremden AGB ist keiner.
- ↺Niemand kann abschaltenOffene Modelle auf eigener Hardware unterliegen keiner Exportkontrolle und keiner Preisliste.
Schaubild, kein Messwert. Die Belege zu den genannten Punkten stehen mit Quellenangabe auf der Seite Digitale Souveränität.
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.
Nutzen-Rechner
Was bringt Ihnen ein Use-Case – in Stunden und Euro?
Wählen Sie den Anwendungsfall und passen Sie die Annahmen an Ihr Unternehmen an. Schalten Sie zwischen pessimistischen, realistischen und optimistischen Annahmen um – alle Rechenwege sind offen. Realistisch gerechnet amortisieren sich die meisten Projekte in 9 bis 15 Monaten; im kostenlosen Erstgespräch prüfen wir das mit Ihren echten Zahlen.
Szenario: Realistisch (konservativ)
Jährlicher Nutzen im Vollbetrieb
0 € / Jahr
0Stunden pro Jahr, produktiv nutzbar
0 €Investition inkl. Hardware & Eigenaufwand
–Amortisation ab Projektstart
Kumulierter Ertrag nach 3 Jahren (abzgl. Investition & Betrieb)
0 €
Rechenweg: Mitarbeiter × Minuten/Tag × 220 Arbeitstage ÷ 60 × Stundensatz ergibt das theoretische Potenzial. Das Szenario rechnet davon nur den Anteil, der produktiv ankommt, plus den eintretenden Teil von Zusatznutzen und Cloud-Ersparnis, abzüglich Betrieb (Care 390–800 €/Monat). Amortisation ab Projektstart inklusive Einführung, Anlaufphase und internem Aufwand. Keine Token-Kosten – die Hardware gehört Ihnen.
Diese Analyse als PDF erhalten → Detailseite & 3-Jahres-Projektion →Diese Analyse als PDF erhalten
Wir schicken Ihnen die vollständige Auswertung mit allen Annahmen, dem Rechenweg und dem Investitionsrahmen als PDF – zum Weiterleiten an Geschäftsführung, IT oder Datenschutzbeauftragten. Kein Newsletter, keine Weitergabe Ihrer Daten.
Angebotspalette
Was Sie das kostet – und wie Sie dorthin kommen.
Sie müssen nicht mit einem Projekt anfangen, sondern mit einer Frage. Jede Stufe hat einen Festpreis und ein klares Ergebnis; alles, was Sie unterwegs zahlen, wird auf das Projekt angerechnet. Nach jeder Stufe entscheiden Sie neu – die Hardware gehört am Ende Ihnen.
Stufe 00 €ErstgesprächEhrliche Einschätzung: passt der Use-Case, welche Hardware, reicht Ihre Datenlage?Stufe 1490 €QuickcheckEin Prozess unter der Lupe, drei Seiten Report mit Ampel – Zahlen für die Geschäftsführung.Stufe 2990 €Live-DemoIhr Problem an Ihren eigenen Dokumenten gelöst – in fünf Werktagen, lokal, unter NDA.Stufe 31.900 €Mini-Pilot14 Tage Leih-Server im eigenen Haus, fünf Testnutzer, Report mit echten Nutzungszahlen.Stufe 4ab 5.900 €Projekt S / M / LProduktiv auf Ihrem Server. Vier Meilensteine, vier Raten – jede erst nach Ihrer Abnahme.
Und dann: 15 Anwendungsfälle, je drei Ausbaustufen (S / M / L)
01 Chatbots (RAG & Support)ab 6.900 €02 Reporting & Business Intelligenceab 7.900 €03 Rechnungsverarbeitung & Buchhaltungab 7.900 €04 Dokumentenverarbeitung & Managementab 7.900 €05 Workflow-Automatisierungab 5.900 €06 Kundenservice & Voice Agentsab 12.900 €07 E-Mail-Automatisierung & Outbound-Outreachab 5.900 €08 Wissensmanagement & RAG-Systemeab 12.900 €09 Recruiting & Bewerbermanagementab 6.900 €10 CRM & CRM-Integrationab 7.900 €11 Voice Agents & Telefonie (Vertrieb)ab 12.900 €12 Allgemeine Automatisierung & Machine Learningab 9.900 €13 Marketing- & Content-Automatisierungab 5.900 €14 Angebotsautomatisierungab 14.900 €15 Microsoft Copilot Erweiterung & Integrationab 6.900 €
Alle Preise & Pakete ansehen →
Die Angebotspalette Schritt für Schritt
Alle Preise netto zzgl. USt. · Hardware separat, Eigentum bleibt bei Ihnen · Care ab 390 €/Monat
Unter dem Strich
Was das eigene System kostet –
und ab wann es sich trägt.
Stellen Sie Ihre Größenordnung ein. Gerechnet wird mit demselben Modell wie im Konfigurator und im PDF-Angebot: Einführungszeit, Anlaufphase und der Anteil des Nutzens, der tatsächlich ankommt, sind eingepreist. Über den Schalter Annahmen stellen Sie ein, wie streng gerechnet werden soll.
Dieser Rechner braucht JavaScript. Ohne JavaScript finden Sie dieselben Zahlen als feste Übersicht auf der Seite Preise & Pakete und im Konfigurator.
Lizenzen, die nach der Umstellung entfallen. Wie viele davon wirklich gekündigt werden, bestimmt das gewählte Szenario.
KI-Kultur
Culture Eats
AI-Strategy for Breakfast.
Diesen Satz hat Management-Legende Peter Drucker geprägt. Bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz spitzt sich diese Wahrheit noch zu: Culture eats everything for breakfast. Deshalb liefern wir nicht nur lokale KI – wir bauen mit Ihnen die Kultur, in der sie tatsächlich genutzt wird.
Viele Unternehmen investieren viel Zeit und Geld in die neuesten KI-Tools – und scheitern trotzdem. Das Problem ist fast nie die Technologie. Das Problem ist, dass die Belegschaft nicht mitzieht. Wenn KI im Arbeitsalltag ignoriert, leise boykottiert oder gar belächelt wird, nützt die beste technologische Infrastruktur nichts. Und wenn nur die Geschäftsführung an das Potenzial glaubt, während das Team auf der Stelle tritt, ist das Projekt bereits verloren.
Genau deshalb ist die KI-Kultur das erste und wichtigste Fundament, an dem wir mit unseren Kunden arbeiten – noch vor der ersten Zeile Code. Ohne das richtige Mindset im Team läuft jede Strategie ins Leere.
Drei Bedingungen für einen erfolgreichen KI-Wandel
Vom Tabu zur Förderung
KI darf kein Graubereich sein. Mitarbeiter müssen aktiv ermutigt und befähigt werden, intelligente Tools in ihren Alltag zu integrieren – ein bloßes „Erlauben" reicht nicht aus.
Innovation von unten nach oben
Echte Prozessverbesserungen entstehen direkt im Team. Wer KI ausschließlich als Top-Down-Projekt durchdrücken will, wird scheitern.
Fokus auf Vorreiter
Gesundes Wachstum braucht ein Umfeld, das von Fortschritt angetrieben wird. Chronische Bedenkenträger, die den Wandel aktiv blockieren und andere herunterziehen, dürfen den Prozess nicht aufhalten.
Das Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem Mitarbeiter jede Woche proaktiv eigene Ideen einbringen, wie KI die internen Prozesse effizienter und besser machen kann. Nicht, weil es eine Vorgabe ist – sondern weil sie den echten Mehrwert erkennen und es selbst wollen.
Handeln Sie jetzt – Kultur entsteht nicht von allein.
Diese Kultur entscheidet darüber, welche Unternehmen durch KI wachsen und welche den Anschluss verlieren. Sie entsteht weder durch ein Tool-Rollout noch durch Abwarten: Jeder Monat, in dem Ihr Team KI nur toleriert statt sie voranzutreiben, ist ein Monat Vorsprung für Ihren Wettbewerb – bei Prozesskosten, bei Geschwindigkeit und bei den Mitarbeitern, die Sie halten wollen. Wer diesen Wandel weiter aufschiebt, verwaltet in wenigen Jahren nur noch den Rückstand.
Machen Sie Ihre Mitarbeiter zu echten KI-Treibern. Der erste Schritt ist ein Gespräch.
KI-Kultur jetzt aufbauen →Preise
Kein Versteckspiel.
Im B2B-Bereich schafft Transparenz Vertrauen. Deshalb steht jeder Preis auf der Website – vom kostenlosen Erstgespräch über 15 Anwendungsfälle in je drei Ausbaustufen bis zum monatlichen Betrieb. Was hier steht, steht auch im Angebot: Festpreise, angerechnete Einstiegsleistungen, Zahlung nach Meilensteinen und Hardware, die in Ihr Eigentum übergeht.
Stufe 1 · Einstieg
Kennenlernen ohne Risiko
0 – 1.900 €
Erstgespräch, Quickcheck, Live-Demo mit Ihren eigenen Daten oder 14 Tage Mini-Pilot im Haus.
- Erstgespräch kostenlos, 30 Minuten
- Quickcheck 490 € · Live-Demo 990 €
- Alles wird auf das Projekt angerechnet
Stufe 2 · Projekt
Ein Anwendungsfall produktiv
ab 5.900 € netto
15 Anwendungsfälle, je drei Ausbaustufen S / M / L mit Festpreis – auf Ihrem eigenen Server, in 4 bis 16 Wochen.
- Hardware ab 3.500 € – Ihr Eigentum
- Zahlung in vier Raten nach Meilensteinen
- Fünf Bundles zum Paketpreis
Stufe 3 · Betrieb
Care: es bleibt gut
ab 390 € / Monat
Monitoring, Sicherheitsupdates, Modellpflege, Reports und Support mit garantierter Reaktionszeit.
- Care S / M / L, monatlich abgerechnet
- Keine Token-Kosten, keine Nutzerlizenzen
- Kündbar – ohne dass Ihr System stirbt
Digital Transformation
KI-zentriert organisiert:
Menschen führen, Agenten arbeiten.
Die meisten Unternehmen sind bereit für KI und haben trotzdem wenig davon: Piloten glänzen, verlieren aber ohne tragfähige Struktur an Schwung. Unternehmen, die KPMG als „Frontier Firms“ beschreibt, machen es anders – KI ist dort kein Add-on, sondern Teil des Betriebsmodells. Menschen setzen Ziele, tragen Verantwortung und entscheiden; KI-Agenten analysieren, orchestrieren und führen aus.
Referenzen
Was Kunden danach sagen.
Zwei Betriebe, je drei Anwendungsfälle, eigene Hardware. Beide Aussagen liegen unterschrieben vor.
Drei Use Cases, ein anderer Arbeitsalltag. Die KI berät meine Kunden auf Basis meines echten Sortiments, Bestellung und Rechnung laufen vollautomatisch durch, die Kundenkommunikation ebenfalls — und alles auf meinem eigenen System. Ich verkaufe endlich wieder Saatgut statt E-Mails zu schreiben. Ich hätte das drei Jahre früher machen sollen.
Drei Bausteine — und das Telefon klingelt nicht mehr mitten in der Therapiestunde. Der KI-Assistent beantwortet die Standardfragen unserer Patienten, Terminanfragen kommen vorsortiert an, der Schriftverkehr läuft automatisch. Alles auf unserem eigenen System, ohne dass Patientendaten das Haus verlassen. Ich habe meine Sprechzeit zurück.
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 sprechenFAQ
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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