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Deployen kann jeder. Betreiben ist das Geschäft.

Wir übernehmen die Nachtschicht Ihrer KI: vLLM-Inference, RAG, Chatbots und Agenten — mit 24/7-Monitoring, SLA und einer Betriebsdokumentation, die auch als EU-AI-Act-Nachweis taugt.

Geeignet fürUnternehmen, die KI produktiv nutzen wollen, ohne ein eigenes Plattformteam aufzubauen

ab 690 €/Monat · deutsches Rechenzentrum oder on-premise · Assessment kostenfrei
FAKTEN
Ab 690 €/MonatBetriebsübernahme, bis 2 GPU-Nodes
24/7-MonitoringIn jedem Paket enthalten
Daten in DeutschlandIhr RZ, unseres oder hybrid
ISO 27001 · Nr. 202787Zertifiziert nach ISO/IEC 27001:2024
ki-ops · inference-betriebLive
ASCII-Grafik: ein Serverschrank mit zwei hervorgehobenen Recheneinschueben und drei gestapelten Schichtplatten darueber — Titelbild zum Thema Deployen kann jeder. Betreiben ist das Geschäft
modelle aktivllama-3.3-70b · qwen3-32b
gpu-auslastung58 % · im zielband
monitoring24/7 · alarmierung aktiv
ai-act-evidenzlaufend erzeugt
betrieb durch hostspezial · daten in deutschland
Einstieg ab 690 €/Monat Überwachung 24/7 in jedem Paket Betriebsort Ihr RZ, unseres, hybrid Assessment kostenfrei
AUF EINEN BLICK

Das Wichtigste auf einen Blick

Geeignet für
Unternehmen, die KI produktiv nutzen wollen, ohne ein eigenes Plattformteam aufzubauen — inklusive Berufsgeheimnisträgern nach § 203 StGB
Ausgangssituation
Die Fachbereiche arbeiten längst mit KI, meist über private Zugänge. Es fehlt ein Betrieb, der Datenschutz und Nachweise trägt
Wir übernehmen
Betrieb der Modelle im deutschen Rechenzentrum oder auf Ihrer Hardware, Überwachung, Patches, Backups, Zugriffskontrolle und die Nachweise für den AI Act
Bei Ihnen bleibt
Ihre Daten und die Entscheidung, welche davon ein Modell sehen darf. Eigentum und Hoheit wechseln nicht.
Vorhandene Systeme
Welche Hardware und welche Schnittstellen sich weiterverwenden lassen, klären wir vor dem Angebot. Das Ergebnis steht schriftlich fest, bevor Sie beauftragen.
Ihr Ergebnis
KI, die im Haus bleibt. Auf Wunsch vollständig ohne Internetzugang
Preisrahmen
ab 690 € im MonatDrei Klassen bis 3.900 €; GPU-Hardware wird je nach Modellgröße gemietet oder gekauft und getrennt ausgewiesen
Reaktionszeit
Standard: nächster Werktag, remoteBusiness: 4 Stunden · Enterprise: 24/7-Rufbereitschaft
Dauer
Onboarding und Härtung projektabhängigDas Assessment vorab ist kostenfrei
Erster Schritt
Betriebs-Assessment — kostenfrei, mit schriftlicher Einschätzung vor der Unterschrift
Betriebs-Assessment anfragen → 09571 873149 Ihr Ansprechpartner: Sales-Team, Beratung und Angebot
/01 — 07Das Betriebsproblem

Der Pilot lief. Dann kam der Alltag.

$ tail -f incident.log
2024 und 2025 haben viele Unternehmen KI-Piloten gebaut. Dann kam die Frage, die in keinem Projektplan stand: Wer betreibt das jetzt eigentlich? Analysten erwarten, dass bis Ende 2027 rund vier von zehn Agentic-AI-Projekten wieder eingestellt werden — meist nicht wegen der Technik, sondern wegen fehlender Governance und unklarer Betriebsverantwortung.
#it-intern — KI als Projekt28.08.
09:12M. Weber — „läuft der KI-Server noch? Bekomme nur Timeouts"
09:47IT — „schaut nachher jemand drauf? bin im Termin"
11:55M. Weber — „immer noch down. wer hat da eigentlich Zugriff?"
14:03IT — „der Kollege, der das gebaut hat, ist bis 28.08. im Urlaub"
14:04M. Weber — „…"
ausfall: 1 arbeitstag · ursache: nie geklaert · doku: keine
betrieb.log — KI als Managed Service28.08.
09:12:07ALERT — inference endpoint nicht erreichbar
09:12:41ACK — bereitschaft uebernimmt, kunde informiert
09:19:02DIAG — gpu-treiber nach kernel-update nicht geladen
09:26:18FIX — rollback eingespielt, dienst laeuft
09:31:00REPORT — ursache dokumentiert, massnahme im monatsreport
ausfall: 19 minuten · ursache: dokumentiert · massnahme: geplant

Niemand ist zuständig

Der Kollege, der das gebaut hat, ist im Urlaub. Bis jemand zurückruft, steht die KI einen Arbeitstag — und die Ursache wird nie geklärt.

Kein Blick nachts

Modelle laufen weiter, wenn niemand hinsieht. Auffällig wird das erst, wenn Anwender Zeitüberschreitungen melden.

Keine Dokumentation

Ohne Modellversionen, Logs und Betriebsprozesse gibt es später auch keine Nachweise — weder für Audits noch für die eigene Fehlersuche.

Kosten laufen mit

GPU-Auslastung, Latenz und Verbrauch je Abteilung sieht nur, wer sie misst. Sonst fällt es erst auf der Rechnung auf.

/02 — 07Leistungsverzeichnis

Vier Positionen — jede einzeln buchbar.

$ cat leistungsverzeichnis
Kein Baukasten-Marketing, sondern ein Verzeichnis, wie es hinterher im Vertrag steht. Das Fundament — Monitoring, Updates, Backups, Incident-Response und Monatsreport — ist in jeder Position enthalten.

Managed KI-Stack

Der Maschinenraum: GPU-Server, vLLM-Inference und ein Gateway mit OpenAI-kompatibler API — dimensioniert, gehärtet, aktuell gehalten. Inklusive Modell-Lifecycle mit Referenzfragen-Test vor jedem Rollout.

llama · mistral · qwensso / adkosten je abteilung
  • Modell-Lifecycle: Auswahl, Updates und Rollback für die Llama-, Mistral- und Qwen-Familien
  • Referenzfragen-Test vor jedem Modell-Rollout
  • Überwachung von GPU-Last, Latenz und Kosten je Abteilung
  • SSO und Active Directory, Rollen und Kontingente
enthalten ab Standard · 1.490 €/Mon. · Betriebsübernahme bestehender Stacks ab Basis · 690 €/Mon.

Managed RAG & Assistenten

Wissensquellen anbinden, Index pflegen, Qualität messen. Damit die Antworten belegbar bleiben und nicht mit der Zeit verrutschen.

index-pflegequellenbezugfreigaben
  • Anbindung an SharePoint, Nextcloud, Dateiserver und Fachsysteme
  • Index-Pflege und Aktualisierung der Embeddings
  • Stichproben zur Antwortqualität bei jedem Release
  • Berechtigungen bis auf Dokumentebene
Add-on ab 490 €/Mon. · Grundausbau in Standard, voll in Enterprise enthalten

KI-Governance & Compliance

KI-Register, Evidenz-Pakete und Betriebsdokumentation — die Artefakte, die der EU AI Act später verlangt, entstehen laufend statt vor dem Audit.

ki-registerevidenz-paket+590 €/mon.
  • KI-Register: Zweck, Modell und Datenklassen je System
  • Audit-Trail: wer, wann, welches Modell, mit welchen Rechten
  • ISO-42001-Readiness und Zuarbeit für Ihren Auditor
  • Fortgeschriebene technische Dokumentation
Retainer ab 590 €/Mon. · in Enterprise enthalten · Quick-Check einmalig 2.900 €

Agentic AI Operations

Betrieb von Agenten-Workflows mit Leitplanken und menschlicher Freigabe an den kritischen Stellen — nicht jeder Schritt gehört automatisiert.

guardrailshuman-in-the-loop+390 €/workflow
  • Überwachung je Agent: Erfolgsquote, Kosten, Eskalationen
  • Freigabe durch Menschen bei kritischen Aktionen
  • Budgetgrenzen je Workflow und je Lauf
  • Audit-Log jedes Agentenlaufs
je Workflow ab 390 €/Mon. · Betrieb in Enterprise enthalten
/03 — 07Betriebspakete

Drei Pakete. Eine Tabelle. Keine Sternchen-Tricks.

$ pricing --pakete
So steht es später im Vertrag. Alle Preise zzgl. USt.; GPU-Hardware wird je nach Modellgröße gemietet oder gekauft und separat ausgewiesen.
LeistungBasisStandardEnterprise
Preisab 690 €/Mon.ab 1.490 €/Mon.ab 3.900 €/Mon.
ZuschnittBetriebsübernahme bestehender KI, bis 2 GPU-NodesKompletter Managed KI-Stack, RZ oder on-premiseHA-Betrieb mit Governance für regulierte Umgebungen
24/7-Monitoring, Updates, Backups, Monatsreport✓✓✓
vLLM-Inference + Gateway + Chat mit SSO/AD✕✓✓
RAG mit Index-Pflege✕◑1 Quelle✓unbegrenzt
Hochverfügbarkeit: Failover + Wiederanlauf am zweiten Standort✕✕✓
EU-AI-Act-Betriebsdokumentation✓✓✓
Governance-Retainer (KI-Register, Evidenz-Paket)+590 €/Mon.+590 €/Mon.✓enthalten
Agenten-Workflows mit Guardrails✕+390 €/Mon. je Workflow1 enthalten, weitere +390 €
Service-Klasse / ReaktionszeitStandard · nächster Werktag, remoteBusiness · 4 Std.Enterprise · 24/7-Rufbereitschaft
RTO/RPO vertraglich vereinbart✕✕✓
Fester technischer Ansprechpartner✕✕✓
Laufzeit / Kündigung3 Mon., dann monatlich12 Mon. / 3 Mon.individuell
/04 — 07Einordnung

Was der Markt nimmt — und was wir nehmen.

$ calc tco --markt
Vier Angaben, ein ehrlicher Richtwert — ohne E-Mail-Gate. Das verbindliche Angebot rechnen wir nach dem Assessment. Richtwerte gelten für typische Umgebungen mit Modellen bis zur 70B-Klasse.
Ausgangslage
Nutzer mit KI-Zugriff
50
Module
Betriebsort
// angebots-position (richtwert) Managed KI Basis
ab 690 € / Monat
zzgl. USt. · GPU-Hardware separat (Miete oder Kauf)

deutscher markt · zur einordnung
dediziertes managed-gpu-hostingab ~1.000 €/mon.
voller managed-ai-betrieb4.000–8.000 €/mon.
gpu-hardwaremeist separat
governanceoft nicht enthalten
Die Spanne ist groß — weil „Managed" sehr Verschiedenes meint.
hostspezial · drei pakete
basis — betriebsübernahmeab 690 €/mon.
standard — kompletter stackab 1.490 €/mon.
enterprise — ha + governanceab 3.900 €/mon.
monitoring 24/7in jedem paket
GPU-Hardware separat, Assessment kostenfrei.
Ehrlich: Wenn eine Cloud-API für Ihren Fall günstiger ist, schreiben wir genau das in den Assessment-Bericht. Der gehört Ihnen, unabhängig davon, wie Sie sich danach entscheiden.
/05 — 07Projektablauf

In fünf Schritten zum stabilen Betrieb.

$ onboarding --5-schritte
Sie entscheiden nach jedem Schritt. Nach Schritt 2 liegen Verantwortungsmatrix, Service-Klasse, Preise und Termine schriftlich vor — vor der Unterschrift.
1

Betriebs-Assessment

ca. 1 woche

Wir prüfen Architektur, Modelle, Sicherheitsstand und Dokumentation Ihrer KI — oder planen den neuen Stack. Kostenlos und remote.

2

Übernahme-Plan & SLA

nach assessment

Verantwortungsmatrix, Service-Klasse, Preise und Termine. Schriftlich, vor der Unterschrift, ohne Überraschungen.

3

Onboarding & Härtung

projektabhängig

Monitoring, Patch-Management, Backups und Zugriffskontrolle werden eingerichtet, die Umgebung gehärtet und vollständig dokumentiert.

4

Regelbetrieb

laufend

24/7-Monitoring, geplante Update-Zyklen, Incident-Response mit zugesagten Reaktionszeiten — und ein Monatsreport zu Verfügbarkeit, Nutzung und Kosten.

5

Weiterentwicklung

laufend

Neue Modelle, Use-Cases und Agenten-Workflows kommen dazu, ohne dass der Betrieb neu aufgesetzt werden muss.

/06 — 07Abgrenzung

Kaufen, bauen — oder betreiben lassen?

$ diff capex projekt opex
Drei Wege zur eigenen KI. Sie greifen ineinander, funktionieren aber auch einzeln — diese Seite ist der dritte.
/09Für Fachleser

Vertrag, Nachweise und Grundlagen.

$ open --details

Für die Entscheidung reicht das Obenstehende. Wer Zuständigkeitsmatrix, AI-Act-Nachweise, Betriebsstandort und die Begriffe dahinter prüfen will:

/01Ihr Rechenzentrum, unseres — oder beides+
Sie entscheiden pro Workload. Die Daten bleiben in jeder Variante in Deutschland.

On-Premise bei Ihnen

GPU-Server im eigenen Haus und Netz, von uns über gesicherte Wartungszugänge betreut. Maximale Datenhoheit — geeignet für Berufsgeheimnisträger nach § 203 StGB, auf Wunsch air-gapped.

ihre hardware§ 203 stgbair-gap möglich

Deutsches Rechenzentrum

Ihre private KI-Infrastruktur läuft dediziert bei uns — ohne eigene Hardware-Investition, angebunden per VPN oder Standleitung, mit zweitem deutschen Standort für den Wiederanlauf.

dediziertvpn / standleitungzweiter standort

Hybrid pro Workload

Sensible Verarbeitung bleibt bei Ihnen, Lastspitzen und Unkritisches laufen bei uns. Das Gateway entscheidet die Route je Anfrage.

routing im gatewaylastspitzenpro workload
/02Wer macht was? Steht im Vertrag+
Keine Grauzonen: Die Zuständigkeitsmatrix ist Vertragsbestandteil. Sie wählen die Betriebstiefe — die Aufteilung passt sich an.
wir

HostSpezial übernimmt

Der technische Betrieb — unabhängig davon, wer den Stack ursprünglich gebaut hat.

  • 24/7-Monitoringmit alarmierung
  • Security-Patchesgeplante zyklen
  • Modell-Updatesinkl. rollback
  • Backupsmit restore-test
  • Incident-Responsenach sla
gemeinsam

Gemeinsam

Wo fachliches Wissen und Betrieb zusammenkommen müssen — hier entstehen sonst die Grauzonen.

  • RAG-Datenpflegequellen & freigaben
  • Governance-Dokuai-act-evidenz
  • Eskalationswegeabgestimmt
Umschalten oben ändert die Zuordnung: bei Full-Managed wandern Datenpflege und Governance-Doku zu uns.
sie

Ihr Team behält

Was niemand von außen besser kann als Sie selbst — das fachliche Urteil.

  • Fachliche Use-Caseswas soll die ki tun
  • Promptsund ihre pflege
  • Inhaltliche Freigabenfachlich verantwortet
/03EU AI Act: Nachweise entstehen im Betrieb+
Die KI-Verordnung gilt stufenweise. Mit der Digital-Omnibus-Einigung vom Mai 2026 wurden die Hochrisiko-Pflichten nach hinten verschoben — die Transparenz- und GPAI-Pflichten gelten aber längst. Wer heute ein sauberes KI-Inventar, Logging und dokumentierte Prozesse aufbaut, erfüllt die späteren Pflichten fast nebenbei.
2024-08-01AKTIVEU AI Act in Kraft — risikobasierter Rahmen für alle KI-Systeme in der EU
2025-02-02AKTIVVerbotene Praktiken & KI-Kompetenz — Schulungspflicht für Mitarbeitende
2025-08-02AKTIVGPAI-Pflichten — Transparenz, technische Dokumentation, Urheberrechts-Policy
2027-12-02GEPLANTHochrisiko Annex III — Risikomanagement, Logging, menschliche Aufsicht (per Digital Omnibus verschoben)
2028-08-02GEPLANTHochrisiko Annex I — Produktsicherheits-KI, vorbehaltlich der finalen Verabschiedung (per Digital Omnibus verschoben)

KI-Inventar

Welches Modell läuft wo, in welcher Version, für welchen Zweck. Die Frage klingt banal, bis sie ein Prüfer stellt.

Logging & Modellversionen

Betriebsprotokolle und Versionsstände entstehen laufend — nicht rekonstruiert kurz vor dem Audit.

Bußgeldrahmen

Bis 35 Mio. € oder 7 % des Weltjahresumsatzes bei verbotenen Praktiken; bis 15 Mio. € oder 3 % bei Pflichtverstößen von Hochrisiko-Systemen.

Evidenz-Paket

Als Governance-Retainer buchbar: KI-Register, Nachweispakete und die Zuarbeit für Ihre Compliance-Verantwortlichen.

/04Managed AI, verständlich erklärt+
Vier Fragen, die vor jeder Entscheidung stehen — beantwortet ohne Verkaufsabsicht.

Ein LLM on-premises betreiben lassen — was dahinter steckt

Ein Large Language Model im eigenen Haus zu betreiben heißt mehr, als ein Modell herunterzuladen: Inference-Engine (vLLM), GPU-Treiber, Quantisierung, API-Gateway, Zugriffskontrolle, Überwachung und Patch-Zyklen müssen dauerhaft zusammenspielen. „Betreiben lassen" heißt, diese Verantwortung an einen Dienstleister zu übergeben — die Hardware kann dabei in Ihrem Serverraum stehen. Der Unterschied zum klassischen Hosting: Beim KI-Betrieb altern nicht nur Systeme, sondern auch Modelle und Indizes. Beides braucht geplante Update-Zyklen.

KI DSGVO-konform hosten — worauf es ankommt

Entscheidend sind drei Fragen: Wo werden Prompts, Dokumente und Embeddings verarbeitet? Wer hat administrativen Zugriff? Und lässt sich beides nachweisen? Daraus folgt: Verarbeitung ausschließlich in deutschen beziehungsweise europäischen Rechenzentren, ein Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, dokumentierte technische und organisatorische Maßnahmen und lückenloses Zugriffs-Logging. Für Berufsgeheimnisträger nach § 203 StGB — Kanzleien, Praxen, Steuerberater — kommt hinzu, dass auch der Dienstleister vertraglich zur Verschwiegenheit verpflichtet sein muss.

Was kostet Managed AI in Deutschland?

Der Markt hat sich 2026 sortiert: tokenbasierte Inference-APIs deutscher Anbieter beginnen unter einem Euro je Million Tokens, dediziertes Managed-GPU-Hosting startet bei rund 1.000 € im Monat, und Full-Managed Private AI mit Governance liegt typischerweise zwischen 4.000 und 8.000 € im Monat. Unsere Pakete setzen bewusst dazwischen an — ab 690 € für die Betriebsübernahme, ab 1.490 € für den kompletten Stack. Wichtig für jeden Vergleich: Sind Modell-Updates, Backups mit Restore-Tests und Compliance-Dokumentation enthalten oder kosten sie extra?

Managed vLLM statt Eigenbetrieb

vLLM ist der De-facto-Standard für produktive LLM-Inference — schnell und effizient, aber betriebsintensiv: CUDA-Versionen, Modellformate, Speicher-Tuning und Lastverhalten wollen laufend gepflegt werden. Managed vLLM heißt, dass wir das komplette LLMOps übernehmen: Engine, Modelle und GPU-Ressourcen bleiben aktuell, Sie nutzen eine stabile, OpenAI-kompatible Schnittstelle. Ihre Anwendungen merken von Updates nichts — außer dass sie schneller werden.

Der Stack — wer betreibt was. Die Schnittstelle bleibt stabil; die Updates darunter merken Sie nicht.
Ihre Anwendungen & Promptssie
OpenAI-kompatible APIdie Schnittstelle bleibt stabil, egal was darunter getauscht wird
KI-Gatewaywir
Rollen, Kontingente, Loggingwer darf welches Modell nutzen — und was davon protokolliert wird
RAG & Vektordatenbankwir
Index-PflegeIngestion, Embedding-Updates, Stichproben zur Antwortqualität
vLLM-Inference & Modellewir
Updates und RollbackReferenzfragen-Test vor jedem Rollout, Rückweg jederzeit offen
GPU-Nodes & Betriebssystemwir
Patches und Backupsinklusive Restore-Tests — ein Backup ohne Test ist eine Vermutung
Deutsches Rechenzentrum oder Ihr ServerraumISO/IEC 27001:2024Daten bleiben in DeutschlandExit: alles wird übergeben
/07 — 07FAQ

Häufige Fragen zum KI-Betrieb.

$ man ki-managed-services
/01Was sind KI Managed Services?+
Wir betreiben Ihre KI-Umgebung dauerhaft als Dienstleistung — LLM-Inference, RAG-Pipelines, Chatbots und Agenten-Workflows. Enthalten sind 24/7-Monitoring, Modell- und Security-Updates, Backups, Incident-Response, SLA und eine Betriebsdokumentation, die auch für EU-AI-Act-Nachweise taugt. Sie nutzen die KI, wir verantworten den Betrieb.
/02Was kostet das?+
Ab 690 €/Monat für die Betriebsübernahme, ab 1.490 €/Monat für den kompletten Stack und ab 3.900 €/Monat für HA-Betrieb mit Governance. Alle Preise zzgl. USt., GPU-Hardware separat. Zur Einordnung: Der deutsche Markt bewegt sich zwischen rund 1.000 €/Monat für dediziertes Managed-GPU-Hosting und 4.000–8.000 €/Monat für den vollen Managed-AI-Betrieb.
/03Übernehmen Sie auch eine KI, die jemand anderes gebaut hat?+
Ja — das ist der Regelfall im Basis-Paket. Das Betriebs-Assessment klärt vorher, in welchem Zustand Architektur, Modelle, Sicherheit und Dokumentation sind, und was für die Übernahme nachgezogen werden muss.
/04Läuft die KI bei Ihnen oder bei uns?+
Beides ist möglich, auch gemischt. On-Premise bei Ihnen, dediziert in unserem deutschen Rechenzentrum oder hybrid pro Workload — sensible Verarbeitung bleibt im Haus, Lastspitzen laufen bei uns. Die Daten bleiben in jeder Variante in Deutschland.
/05Wie lange binde ich mich?+
Basis: drei Monate, danach monatlich kündbar. Standard: zwölf Monate mit drei Monaten Kündigungsfrist. Enterprise wird individuell vereinbart.
/06Was passiert bei einem Störfall nachts?+
Das hängt an der Service-Klasse. Standard bedeutet Reaktion am nächsten Werktag remote, Business vier Stunden, Enterprise 24/7-Rufbereitschaft. Die Klasse steht im Vertrag, nicht im Kleingedruckten.
/07Brauche ich den Governance-Retainer wirklich?+
Nicht zwingend. Die Betriebsdokumentation für den EU AI Act ist in jedem Paket enthalten. Der Retainer kommt dazu, wenn Sie ein gepflegtes KI-Register und aufbereitete Nachweispakete brauchen — typischerweise in regulierten Umgebungen.
/08Ist der Betrieb DSGVO-konform?+
Ja. Verarbeitung ausschließlich in Deutschland, Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO, dokumentierte technische und organisatorische Maßnahmen und lückenloses Zugriffs-Logging. Es gehen keine Prompts, Dokumente oder Embeddings an US-Cloud-Dienste. HostSpezial ist nach ISO/IEC 27001:2024 zertifiziert.
/09Was bedeutet der EU AI Act für unseren KI-Betrieb?+
Seit Februar 2025 gelten die Verbote und die Pflicht zur KI-Kompetenz, seit August 2025 die GPAI-Pflichten. Die Hochrisiko-Pflichten wurden mit der Digital-Omnibus-Einigung vom Mai 2026 auf Dezember 2027 (Annex III) beziehungsweise August 2028 (Annex I) verschoben — vorbehaltlich der finalen Verabschiedung. Praktisch heißt das: KI-Inventar, Transparenzpflichten und saubere Betriebsdokumentation jetzt aufbauen. Genau diese Nachweise erzeugt der Betrieb ohnehin laufend mit.
/10Unterstützen Sie auch ISO 42001?+
Als Readiness-Unterstützung ja: Wir liefern die betrieblichen Nachweise — Asset-Inventar, Logging, Rollen, Änderungsmanagement, Incident-Prozesse —, die ein KI-Managementsystem nach ISO/IEC 42001 verlangt, und arbeiten Ihrem Auditor zu. Die Zertifizierung selbst führt eine akkreditierte Stelle durch, nicht wir.
/11Welche Modelle und welche Software betreiben Sie?+
Offene, selbst hostbare Modelle — unter anderem aus den Llama-, Mistral- und Qwen-Familien — auf vLLM, dahinter ein KI-Gateway mit OpenAI-kompatibler API, Chat-Oberflächen wie Open WebUI und Vektordatenbanken wie Qdrant für RAG. Bestehende Komponenten übernehmen wir, sofern sie betreibbar und sicherheitstechnisch vertretbar sind.
/12Was gilt für Berufsgeheimnisträger — Kanzleien, Praxen, Steuerberater?+
Für Berufsgeheimnisträger nach § 203 StGB ist der Betrieb on-premises oder in dediziertem Umfeld besonders relevant: Mandanten- und Patientendaten verlassen das kontrollierte Umfeld nicht. Wir betreiben die KI in Ihrem Haus oder in einer dedizierten Umgebung — mit Auftragsverarbeitungsvertrag, Verschwiegenheitsverpflichtung und vollständigem Zugriffs-Logging.
/13Welche Reaktionszeiten gelten?+
Basis läuft in der Service-Klasse Standard: Reaktion am nächsten Arbeitstag, remote. Standard enthält die Service-Klasse Business mit vier Stunden Reaktionszeit zu Geschäftszeiten. Enterprise umfasst Rufbereitschaft rund um die Uhr, vertraglich vereinbarte RTO- und RPO-Ziele und einen festen technischen Ansprechpartner.
/14Worin unterscheidet sich das von KI On-Premise und KI Full Stack Providing?+
KI On-Premise ist das Kaufprojekt, also die Investition. KI Full Stack Providing ist der Komplettaufbau von der Strategie bis zum Go-Live. KI Managed Services ist die Betriebsschicht darüber: der dauerhafte Betrieb als monatliche Pauschale — unabhängig davon, ob wir den Stack gebaut haben oder jemand anderes.
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Vertiefung aus dem Fachblog.

$ related --show 4
// nächster schritt

Laufenden KI-Betrieb besprechen.

Deployen ist der Anfang. Wir gehen durch, was Überwachung, Modellwechsel und Zugriffsrechte im Alltag bedeuten — und wer sie übernimmt.

Betrieb in deutschen Rechenzentren

$ ki-betrieb --erstgespraech
KI-Betrieb besprechen → 09571 873149
30 Minuten, unverbindlich und direkt mit einem technischen Ansprechpartner.