Willkommen zu unserem Sommer-Spezial! Statt einer Pause tauchen wir in ein Thema ein, das aktuell jedes Unternehmen umtreibt. In dieser Folge unseres Podcasts „Schlaflos dank Seattle“ übernimmt Levent Celik aus dem Liquam-Team als Urlaubsvertretung und wir beleuchten eine der drängendsten Fragen der modernen Arbeitswelt.
Die Folge zeigt, wie Unternehmen eine eigene KI aufbauen können, die unabhängig von US-Hyperscalern funktioniert und flexibel skalierbar bleibt?
Wir zeigen, wie eine Private Enterprise AI technisch umgesetzt werden kann – von der Infrastruktur bis zur Integration ins Tagesgeschäft.
Architektur: Cloud oder On-Premise?
Unternehmen können zwischen Hyperscalern wie AWS oder Azure oder Alternativen wie STACKIT wählen. Während Hyperscaler Skalierbarkeit bieten, punkten deutsche Lösungen mit Datensouveränität und Compliance.
Liquam unterstützt bei der Auswahl und Umsetzung der passenden Strategie.
Die richtigen KI-Modelle
Open-Source-Modelle wie Llama 70B bieten Flexibilität und reduzieren Abhängigkeiten von proprietären Systemen. Je nach Use Case lassen sie sich anpassen – ideal für Wissensmanagement oder Prozessautomatisierung.
Unternehmenswissen einbinden
Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) lassen sich Dokumente, E-Mails oder Transkripte in die KI integrieren. So entsteht eine maßgeschneiderte Wissensbasis, die Mitarbeitenden schnell und zuverlässig Antworten liefert.
Praxisnahe Use Cases
- Automatisierung von Kundenservice und Angeboten
- Wissenssicherung durch Meeting-Transkripte
- Integration in ERP- oder CRM-Systeme
Sicherheit & Datenschutz
Eine Private Enterprise AI bietet volle Kontrolle über sensible Daten – durch Hosting in Deutschland, klare Rechtekonzepte und Zugriffskontrollen.
Umsetzung in Wochen möglich
Eine erste produktive Lösung lässt sich oft innerhalb weniger Wochen realisieren.
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