Souveräne AI mit Kontrolle über Daten, Modelle und Betrieb.
Wir entwickeln souveräne AI-Plattformen für mittelständische Unternehmen – mit kontrollierten Datenflüssen, passenden Betriebsmodellen und klarer Governance. So nutzen Sie AI produktiv, ohne Datenschutz, Betrieb und Plattformabhängigkeiten aus der Hand zu geben.
Warum Sovereign AI
AI Governance beginnt beim kontrollierten Datenfluss
Für viele Unternehmen ist die zentrale Frage nicht, welches Modell theoretisch verfügbar ist, sondern wie sichergestellt wird, dass keine sensiblen Daten unkontrolliert nach außen gehen. Genau dort beginnt für uns Sovereign AI: bei klaren Leitplanken für Datenzugriff, Rollen, Routing, Freigaben und Betriebsverantwortung.
Wir entwerfen dafür Architekturen, in denen Benutzeroberflächen, Modellschicht, Orchestrierung und Datenquellen so zusammenspielen, dass Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und praktische Nutzbarkeit gleichzeitig gewährleistet sind – besonders dann, wenn AI produktiv im Mittelstand eingesetzt werden soll.
Architekturschichten
- Anwendungsschicht — Nutzeroberflächen, APIs, Fachbereiche
- Governance & Zugriffskontrolle (RBAC)
- Modellschicht — LLMs, Fine-Tuning, Retrieval-Augmentation (RAG)
- Datenpipeline & Filterung
- Datenschicht — interne Wissensdaten, strukturierte Quellen
- Hosting-Perimeter
- Betriebsschicht — On-Premise, Private Cloud, EU-Region
Neues Angebotsmodul
Souveräne Zielarchitektur für AI, Cloud und Workplace
Für viele mittelständische Unternehmen beginnt souveräne AI nicht bei der Modellwahl, sondern bei einem realistischen Zielbild für Plattform, Daten, Kollaboration, Migration und Betriebsmodell.
Step 1
Konzeptpapier für souveräne IT- und AI-Zielarchitektur
Ein stabiler, kostengünstiger und sicherer Einstieg für den Mittelstand: Technologieoptionen, Migration, Change, Governance und Zielbild in einer belastbaren Entscheidungsgrundlage.
- Standortbestimmung für heutige Abhängigkeiten
- Bewertung von DSGVO- und Betriebsanforderungen
- Zielbild für Plattform, Kollaboration und Datenhaltung
- Pragmatische Priorisierung der nächsten Schritte
Step 2
Technisches Umsetzungskonzept
Roadmap zur Reduktion wesentlicher Abhängigkeiten und zur Auswahl tragfähiger Plattformbausteine – von europäischer Cloud über Nextcloud bis zu Office-Ersatz und Betriebsmodell.
- Architektur für Nebius, IONOS, STACKIT oder hybride Modelle
- Einordnung von Nextcloud, Kollaboration und Office-Alternativen
- Migrationslogik, technische Abhängigkeiten und Reihenfolge
- Umsetzungsrahmen für Plattform, Identitäten und AI-Betrieb
Beispielhafte Bausteine
Mögliche Tool- und Architekturbausteine
Wenn es fachlich passt, denken wir die Zielarchitektur mit konkreten Bausteinen vor – zum Beispiel OpenWebUI als Benutzeroberfläche, vLLM für kontrollierte Modellbereitstellung, n8n oder Dify für Orchestrierung und Workflow-Logik. Entscheidend ist dabei nie das Tool allein, sondern wie Datenfluss, Rollen, Freigaben und Hosting sauber geregelt werden.
Unsere Leistungen
Was wir für Sie entwickeln
Von der Zielbildentwicklung bis zum laufenden Betrieb – inklusive souveräner Plattform- und Infrastrukturentscheidungen.
Zielbild & Plattformarchitektur
Gemeinsame Entwicklung der Zielarchitektur: Welche Modelle, welche Daten, welche Schnittstellen und welche Plattformbausteine – abgestimmt auf Ihre IT-Strategie und Compliance-Anforderungen.
Hosting- & Betriebsmodelle
Auswahl und Implementierung des passenden Betriebsmodells: On-Premise, Private Cloud, europäische Cloud-Anbieter oder hybride Architekturen.
Identitäts- & Zugriffskonzepte
Integration in bestehende IAM-Systeme, RBAC-Modelle für AI-Zugriffsrechte und Auditierbarkeit aller Interaktionen.
Anbindung interner Datenquellen
Strukturierte Anbindung von Wissensdatenbanken, Dokumentenarchiven, ERP-Systemen und weiteren internen Quellen via Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Betrieb, Monitoring & Weiterentwicklung
Aufbau eines AI-Betriebsmodells mit Monitoring, Qualitätskontrolle, Update-Prozessen und kontinuierlicher Verbesserung der Plattformleistung.
DSGVO-Konformität & AI Governance
Technische und organisatorische Maßnahmen, die Datenschutz-Compliance sicherstellen, kontrollierte Datenflüsse ermöglichen und Anforderungen an Freigaben, Rollen und Auditierbarkeit abbilden.
Betriebsmodelle im Vergleich
Das richtige Modell für Ihre Anforderungen
Wir helfen Ihnen, das passende Betriebsmodell zu identifizieren – abhängig von Datenschutzanforderungen, IT-Infrastruktur, Souveränitätszielen und Skalierungsbedarf.
On-Premise
Vollständig intern gehostet
Alle Komponenten laufen in Ihrer eigenen Infrastruktur. Höchste Kontrolle, keine externen Abhängigkeiten – für regulierte Branchen und besonders sensible Daten.
- Vollständige Datenhoheit
- Kein Datenabfluss nach außen
- Integration in bestehende IT
- Höhere Betriebsanforderungen
Empfohlen
Private Cloud (EU-Region)
Managed-Service in einer europäischen, DSGVO-konformen Cloud-Umgebung. Balance aus Kontrolle, Skalierbarkeit und Betriebsaufwand.
- DSGVO-konforme EU-Datenhaltung
- Skalierbar nach Bedarf
- Reduzierter Betriebsaufwand
- Klare Service-Level-Agreements
Hybrid
Hybrid-Architektur
Verteilung nach Sensitivität: kritische Daten intern, weniger sensitive Workloads in der Cloud. Flexibel und kostenoptimiert.
- Granulare Datensegmentierung
- Kostenoptimierung möglich
- Höherer Architekturaufwand
- Bestehende Infrastruktur nutzbar
Unser Vorgehen
Von der ersten Analyse zur produktiven Plattform
Anforderungsanalyse
Datenschutzprofil, IT-Landschaft, Use Cases und Compliance-Anforderungen systematisch erheben.
Architekturentwurf
Betriebsmodell, Modellauswahl, Datenflussarchitektur und Sicherheitskonzept entwickeln.
Implementierung & Integration
Plattformaufbau, IAM-Integration, Datenanbindung und Onboarding der ersten Nutzergruppen.
Betrieb & Skalierung
Laufendes Monitoring, Qualitätssicherung und schrittweise Erweiterung auf weitere Fachbereiche.
Bereit für eine souveräne AI-Architektur?
Von der Zielbildentwicklung bis zum laufenden Betrieb – inklusive souveräner Plattform- und Infrastrukturentscheidungen.
Weitere AI-Bausteine
Souvereign AI in Kombination
Validierung & Priorisierung
AI Transformation Lab
Bevor eine Plattform aufgebaut wird, braucht es validierte Use Cases. Das Lab schafft die Grundlage für Sovereign AI.
Steuerung & Compliance
AI Governance
Die Sovereign-AI-Plattform braucht passende Governance-Strukturen für Freigaben, Rollen und Qualitätskontrolle.
Kompetente Beratung an Ihrer Seite
Unser Experte für Ihr Anliegen
Thomas Pietrzykowski unterstützt Unternehmen dabei, AI nicht nur strategisch einzuordnen, sondern produktiv nutzbar zu machen. Sein Fokus liegt auf der Entwicklung pragmatischer AI-Architekturen, der Bewertung relevanter Use Cases und der Umsetzung sicherer, skalierbarer Lösungen entlang bestehender Geschäftsprozesse.
Mit 25 Jahren Erfahrung in Software Engineering, Enterprise Architecture, Cloud, DevOps und Digital Transformation verbindet er technologische Tiefe mit operativer Umsetzungserfahrung. Er kennt moderne KI-Plattformen, Automatisierungswerkzeuge und Integrationsansätze nicht nur aus der Beratung, sondern aus der direkten praktischen Anwendung – von Prototyping und Systemintegration bis hin zu Governance, Betrieb und Skalierung.
Seine Stärke liegt darin, Business-Anforderungen in umsetzbare technische Lösungen zu übersetzen. Dabei bringt er internationale Führungserfahrung, Erfahrung in regulierten Umgebungen sowie tiefes Verständnis für Daten, Schnittstellen, Sicherheit und Betriebsmodelle ein.
