Konkrete Tooling-Bausteine (austauschbar, souverän)

  • Inferenzserver: vLLM oder TGI On‑Prem, ohne Telemetrie. GRPC/HTTP-Schnittstellen, Token-Limits konfigurierbar.

  • Vektor-DB: Qdrant/Milvus On‑Prem, verschlüsselte Volumes, RBAC.

  • Orchestrierung: Kubernetes/K3s auf Bare-Metal oder Virtualisierung; GitOps mit ArgoCD/Flux.

  • Datenpipelines: Airflow/Prefect On‑Prem, OCR via Tesseract oder lizenzierte Engines bei Bedarf.

  • Beobachtbarkeit: Prometheus/Grafana, zentrale Logs (ELK/Opensearch), Metriken bis auf Use-Case-Ebene.

  • Governance/Observability für LLM-Use-Cases: Eine Plattform, die Prompts, Ausgaben, Quellen, Policy-Verstöße und Agentenentscheidungen zentral sichtbar macht und steuert, ist Pflicht. Beispiel: Ein System wie Alpi‑M bietet genau diese Observabilty- und Governance-Funktionen On‑Prem – ohne Datenabfluss.

Erste Schritte: 10‑Punkte-Checkliste für den Start in 4 Wochen
1) Einen konkreten Use-Case wählen, der in 90 Tagen messbare Wirkung haben kann (z. B. RAG für Servicehandbücher einer Produktlinie).
2) Dateninventur und rechtliche Klärung: Wo liegen die Daten, wer ist Verantwortlicher, gibt es personenbezogene Daten? DPIA-Scope festlegen.
3) Zielmetriken definieren: 2–3 Kennzahlen, die in der Produktion zählen.
4) Minimalarchitektur aufmalen: Datenquellen, Vorverarbeitung, Modell, UI, Logging, Backup. Max. 8 Kästchen.
5) Hardware sichten: Gibt es einen Server mit GPU oder Edge-Rechner? Wenn nicht, temporär beschaffen/umwidmen.
6) Team setzen: Ein technischer Owner, ein Domänenexperte, ein Entwickler für 50% – mehr ist für Pilot selten nötig.
7) Security-Geländer: Netzwerksegmentierung, Egress-Blocks, Secrets-Management, Benutzerrechte.
8) GitOps/CI einrichten: Repos, Artefaktregistry, grundlegende Tests, automatisierter Build/Deploy.
9) Golden Dataset anlegen: 50–200 echte Fälle, die später als Regressionstest dienen.
10) Pilot planen: 2–3 Feedbackrunden mit Endanwendern, Abnahmekriterien schriftlich.

Häufige Stolpersteine (und Gegenmaßnahmen)

  • Schlechte Datenqualität frisst Projektzeit. Gegenmaßnahme: 2 Wochen Datenhygiene einplanen, Duplikate und veraltete Stände bereinigen, minimalen Metadatenstandard definieren.

  • “Scope-Creep” durch Wünsche von überall. Gegenmaßnahme: Change-Board mit fester Taktung, nur datengestützte Änderungen.

  • Hardware-Engpässe. Gegenmaßnahme: Quantisierte Modelle, Microbatching, Workload-Isolierung per Namespace/Quota.

  • Akzeptanzprobleme. Gegenmaßnahme: Transparente Erklärungen, Quellenzitate, schnelle Korrekturschleifen, klare No‑Go‑Zonen für das System.

  • Vendor-Lock-in durch proprietäre SDKs. Gegenmaßnahme: Standardprotokolle (HTTP/GRPC), austauschbare Komponenten, Exit-Plan dokumentieren.

Fallbeispiel-Skizze aus der Praxis (vereinfachtes Muster)
Ausgangslage: Ein Hersteller mit internationalen Werken und multilingualen Servicehandbüchern. Ziel: Techniker sollen in unter 30 Sekunden die korrekte Prüfvorschrift finden – offline-fähig.

Lösung:

  • On‑Prem‑RAG mit mehrsprachigen Embeddings, Chunking nach Kapiteln, Metadaten für Sprache/Baujahr/Variante.

  • Antworterzeugung mit lokalem LLM; UI zeigt stets 3 Quellenexzerpte mit Sprungmarken.

  • Zugriff pro Werk via IAM, Audit-Logs pro Antwort.

  • Index-Builds nachts; tägliche Inkrement-Updates.

Ergebnis:

  • System wird als “Schnellsuche mit Begründung” verstanden, nicht als Orakel.

  • Rollout in weiteren Werken ist ein reiner Daten- und IAM-Task, nicht ein Neuaufbau.

Fazit
Der sinnvolle Einstieg in KI im Mittelstand beginnt nicht mit einem Einkaufskorb an Tools, sondern mit einem messbaren Problem, einer klaren Minimalarchitektur und dem Willen, On‑Premise-Souveränität als Designprinzip mitzudenken. Wählen Sie ein Use-Case-Muster, definieren Sie harte Metriken, bauen Sie reproduzierbar – und halten Sie Governance so leicht wie möglich, aber so streng wie nötig. So liefert ein kleines Team in 90 Tagen echten Nutzen, ohne das Unternehmen in langfristige Abhängigkeiten zu treiben.

FAQ
1) Brauche ich zwingend GPUs für den Start?

  • Für Bildverarbeitung und leichte ML-Modelle reicht oft CPU/Edge-Hardware, wenn das Setup sauber ist. Für LLM-basierte RAG-Systeme ist eine GPU hilfreich, insbesondere für niedrige Latenz. Quantisierung und Batch-Verarbeitung können den Bedarf reduzieren.

2) Können wir ein LLM sicher in einem abgeschotteten Netz betreiben?

  • Ja. Nutzen Sie einen On‑Prem Inferenzserver ohne Telemetrie, blockieren Sie Outbound-Traffic, verteilen Sie Modelle über interne Registries und loggen Sie Zugriffe. Air-Gap-Updates per signierten Artefakten sind möglich.

3) Wie gehe ich mit personenbezogenen Daten in Dokumenten um?

  • Vor der Indexierung PII erkennen und maskieren/pseudonymisieren, getrennte Speicherbereiche pro Zweck, Lösch- und Korrekturpfade definieren. Jede Antwort sollte auf ihre Quellen verweisen; so sind Betroffenenrechte umsetzbar.

4) Ist Fine-Tuning besser als RAG?

  • Nicht pauschal. Wenn Wissen in Dokumenten steckt und sich ändert, liefert RAG schneller stabile Ergebnisse. Feintuning lohnt sich für Format- und Stilanpassungen oder wenn Sie wiederkehrende, domänenspezifische Antworten ohne Dokumentbezug benötigen. Messen Sie in beiden Fällen an realen Aufgaben.

5) Wie verhindere ich, dass ein erfolgreicher Pilot später nicht skalierbar ist?

  • Von Anfang an auf austauschbare Bausteine setzen (Standardprotokolle, On‑Prem‑fähige Komponenten), Infrastruktur als Code, GitOps, klare Observability. Dokumentieren Sie Limits (z. B. maximale Dokumentmenge, Latenzbudgets) und planen Sie Sharding/Horizontal-Scaling ein.

Über die Autorenperspektive
Wir bauen industrielle KI-Systeme On‑Premise mit klaren Souveränitäts- und DSGVO-Anforderungen. Unser Fokus liegt auf Requirements Engineering, technischer Ownership und Softwarequalität. Für LLM-gestützte Systeme setzen wir zusätzlich auf Observability- und Governance-Funktionalität, damit jede Entscheidung nachvollziehbar und steuerbar bleibt. Der Grundsatz dahinter: Souveränität ermöglicht Intelligenz – nicht umgekehrt.