Orientierung im Modell-Dschungel
GPT-4o, Llama 4, Mistral, Phi-4, DeepSeek-R1: Welches Modell passt zu welchem Anwendungsfall? Interne Teams können diese Frage selten belastbar beantworten.
Unternehmens-KI
DSGVO-konforme Unternehmens-KI einführen: anbieterneutral und auf eigenem Wissen.
Eine eigene KI im Unternehmen einführen, DSGVO-konform und ohne Bindung an einen einzelnen Anbieter: lokale, Cloud- und Hybrid-Modelle unter einer Oberfläche, aufgesetzt auf Ihrem Unternehmenswissen. Vom internen KI-Assistenten für Mitarbeitende bis zur Anbindung an ERP, CRM und SharePoint. Diese Seite zeigt, wie eine strukturierte KI-Einführung gelingt, von der Modellauswahl bis zur Verankerung im Arbeitsalltag.
HerstellerneutralDatensouverän & DSGVOLokal · Cloud · HybridOpen Source
Der Problemraum
Woran KI-Einführung im Unternehmen scheitert.
Die meisten Unternehmen scheitern nicht an der Technologie, sondern am Weg dorthin. Vier Hürden tauchen immer wieder auf.
Fehlende Datensouveränität
Cloud-Modelle bedeuten, dass sensible Unternehmensdaten den eigenen Server verlassen. Datenschutz und Compliance blockieren den produktiven Einsatz.
Schatten-KI statt Oberfläche
Jedes Modell bringt sein eigenes Interface mit. Teams weichen auf Consumer-Tools und Insellösungen aus, unkontrolliert und ohne Governance.
Enablement-Lücke
Werkzeuge werden eingeführt, aber nicht verankert. Mitarbeiter:innen wissen nicht, wie sie KI sinnvoll in ihren Alltag integrieren.
Häufige Fragen
Was Entscheider:innen zur KI-Einführung fragen.
Die Fragen, die vor einer DSGVO-konformen KI-Einführung im Unternehmen immer wieder kommen.
- Wie führen wir eine eigene KI im Unternehmen ein? Über eine selbst gehostete, herstellerneutrale Oberfläche wie OpenWebUI, die lokale und Cloud-Sprachmodelle unter einer ChatGPT-ähnlichen Oberfläche vereint.
- Bleiben unsere Daten im Haus? Mit lokalen Modellen über Ollama verlassen keine Daten Ihre Infrastruktur. Cloud- und Hybrid-Setups lassen sich DSGVO-konform in der EU-Region betreiben.
- Welches Modell sollen wir nutzen? Das hängt vom Anwendungsfall ab. OpenWebUI macht den Modellwechsel per Klick möglich, sodass Sie vergleichen statt sich früh festzulegen.
- Lokal, Cloud oder hybrid? Alle drei parallel: Ollama auf eigener Hardware, Azure AI Foundry für Enterprise-Modelle, RunPod für leistungsintensive Inferenz ohne eigene GPU.
- Wie schnell läuft eine erste Umgebung? Ein erstes Interface steht in Tagen statt Monaten. Der Rollout vom Piloten bis zu mehreren Tausend Nutzer:innen nutzt denselben Stack.
- Entsteht ein Vendor-Lock-in? Nein. OpenWebUI ist Open Source. Sie binden jedes Modell an und behalten die Kontrolle über Daten, Nutzer:innen und Infrastruktur.
- Wie passt OpenWebUI zu Microsoft 365 und Azure? Über Azure AI Foundry und Entra ID fügt sich OpenWebUI in bestehende Microsoft-Umgebungen ein, ohne separate Nutzerverwaltung.
- Was kostet OpenWebUI? Die Oberfläche ist Open Source und damit lizenzkostenfrei. Kosten entstehen für Infrastruktur, Betrieb und Enablement, planbar und ohne SaaS-Abo.
Die Plattform
Was eine Unternehmens-KI-Plattform verbindet.
Eine zentrale Oberfläche wie OpenWebUI bündelt lokale, Cloud- und Hybrid-Infrastruktur unter einem Dach. Diese Bausteine bringen Sie zusammen.
Lokal mit Ollama
Modelle wie Llama 4, Mistral, Phi-4 oder DeepSeek-R1 laufen vollständig offline im eigenen Rechenzentrum. Keine Datenweitergabe, DSGVO-konform.
Azure AI Foundry
GPT-4o, o3-mini und weitere Enterprise-Modelle über Azure OpenAI, authentifiziert per Entra ID statt statischer API-Keys. Zugang zu über 1.900 Modellen.
RunPod GPU on demand
Serverlose GPU-Endpoints, die bei Inaktivität auf null skalieren. Kosteneffizient für leistungsintensive Modelle ohne eigene GPU-Infrastruktur.
Hybrid-Setup
Alle drei Quellen parallel in einer Oberfläche. Modellwechsel per Klick, zentrale Nutzerverwaltung, einheitliche Gesprächshistorie.
RBAC & SSO
Rollenbasierte Zugriffssteuerung, SSO über LDAP und SCIM, verschlüsselte Datenbank. Enterprise-Security ohne Kompromisse.
Wissensanbindung über RAG
Unternehmenswissen aus ERP, CRM oder SharePoint wird über die integrierte RAG-Engine nutzbar, für alle Teams an einem Ort.
Audit-Logs & Governance
Nachvollziehbare Protokolle, Löschmechanismen und Privacy-by-Design schaffen die Grundlage für Rahmen wie DSGVO und ISO 27001.
REST-API & Integration
Offene Schnittstellen binden OpenWebUI in bestehende IT-Stacks ein. Multi-Node und HA-Clustering für den produktiven Betrieb.
Rich-Text-Inhalt wird hier angezeigt.
Der Nutzen
Was eine strukturierte KI-Einführung bringt.
Drei Ebenen, auf denen sich der geordnete Einstieg auszahlt.
Datensouveränität
Lokale Datenhaltung, rollenbasierte Zugriffe und Audit-Logs. Sensible Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Kein Vendor-Lock-in
Open Source und herstellerneutral. Sie binden jedes Modell an und wechseln, wenn sich der Markt verschiebt.
Schnelle Adoption
Ein lauffähiges Interface in Tagen. Teams nutzen KI produktiv, statt auf den großen Rollout zu warten.
Verankertes Enablement
Schulungen, Prompt-Workshops und eine Use-Case-Bibliothek halten KI im Arbeitsalltag präsent.
Zahlen & Fakten
OpenWebUI in Zahlen.
123.000+
GitHub-Stars. OpenWebUI ist die führende Open-Source-Oberfläche für Sprachmodelle, unterstützt von a16z und Mozilla.
1.900+
Modelle über Azure AI Foundry aus einer einzigen Oberfläche erreichbar.
3 in 1
Lokal, Cloud und GPU on demand parallel: Ollama, Azure AI Foundry und RunPod unter einem Interface.
Tage statt Monate
von der ersten lauffähigen Umgebung bis zum unternehmensweiten Rollout mit demselben Stack.
Einordnung
Die Modellwahl ist austauschbar. Was bleibt, ist die Architektur darunter: wer welche Daten sieht, wo sie verarbeitet werden und wie Teams das im Alltag nutzen. Genau da entscheidet sich, ob eine KI-Einführung trägt.
Für wen
Für wen sich eine eigene Unternehmens-KI eignet.
CIO und CTO
Kontrolle über Modelle, Daten und Nutzer:innen, on-premise oder hybrid. RBAC, Entra ID und verschlüsselte Datenbank liefern Enterprise-Security.
Head of Digital und Fachbereiche
Konkrete Anwendungsfälle schnell umsetzen. Ein erstes Interface läuft in Tagen, der Modellwechsel braucht kein neues Tool und keine neue Schulung.
Geschäftsführung und CFO
Strategische Relevanz ohne Lock-in und ohne aufgeblähtes SaaS-Abo. Vom Piloten zur unternehmensweiten Nutzung mit demselben Stack.
Unser Vorgehen
KI-Einführung in drei Phasen.
Wir führen KI herstellerneutral und datensouverän ein: Strategie, Technik und Enablement aus einer Hand, mit OpenWebUI als herstellerneutralem Interface für lokale, Cloud- und Hybrid-Modelle.
Lokale Modelle auf eigener Infrastruktur sind unser Erstangebot. Statt eines monatelangen Rollouts steht eine lauffähige Umgebung in Tagen, gestützt auf eine Use-Case-Bibliothek aus echten Projekten.
Der Einstieg ist kein Big-Bang. Wir beginnen mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, machen ihn produktiv und skalieren von dort, statt das gesamte Unternehmen auf einmal umzustellen.
Assess
KI-Readiness Assessment: Ist-Analyse der Systemlandschaft, Use-Case-Priorisierung, Datenschutz und Reifegrad. Ergebnis: Roadmap und Architekturempfehlung.
Implement
OpenWebUI-Deployment lokal, über Azure AI Foundry oder RunPod, inklusive RBAC, SSO und Datenschutz. Ergebnis: produktionsreife, DSGVO-konforme Plattform.
Enable
Schulungen, Prompt-Engineering-Workshops, Use-Case-Bibliothek und Governance-Framework. Ergebnis: selbstständige KI-Nutzung, im Unternehmen verankert.