Kommer snart · Q4 2026
En språkmodell. Tränad på Er kunskap. Suverän i Ert hus.
Er egen LLM som bara känner till Ert innehåll — avtal, riktlinjer, expertkunskap, beslut. På Er infrastruktur eller i EU-Cloud. Ingen tredjepartsanvändning, ingen US-cloud-risk, en spårbar revision för varje svar.
Warum ein eigenes Sprachmodell?
Generative KI ist nur so vertrauenswürdig wie ihre Datenquelle. Fremd-Modelle kennen Ihre Branche nicht, Ihre Sprache, Ihre Entscheidungspraxis. Ein Custom LLM antwortet aus Ihrer Wissensbasis — und kann jede Antwort belegen. Keine Halluzinationen aus generischen Trainingsdaten.
Wer ein eigenes Sprachmodell wirklich braucht
Ein eigenes Sprachmodell macht überall dort Sinn, wo Wissen verteilt ist, häufig nachgefragt wird und die Antwort einer Quelle bedarf. Das gilt für Großbanken — und für jedes mittelständische Unternehmen mit mehr als 50 Mitarbeitern. Wer Wissen hat, das in fünfzig Köpfen, hundert Confluence-Seiten oder fünfhundert PDF-Dokumenten verteilt ist, braucht ein eigenes LLM.
Klassische Anwender
- Compliance-Abteilungen für DSGVO-/MaRisk-/DORA-Antworten
- Rechtsabteilungen für Vertragsauslegung
- Top-Management für strategische Entscheidungsfindung
Weitere Use-Case-Träger
- Geschäftsführung im Mittelstand (auf Knopfdruck wissen, was im eigenen Hause an Wissen liegt)
- HR und Personalleitung (Personal-Policies, Onboarding-Fragen, Vertragsmuster)
- Vertrieb und Customer Success (Produkt-Wissen für Kundenanfragen, Konkurrenz-Vergleiche aus Firmen-Daten)
- Forschung und Produktentwicklung (firmeninternes Fachwissen, Patentdatenbanken, frühere Lösungen)
- Berater und Kanzleien (Mandanten-spezifisches Wissen, frühere Mandatsdaten)
- Akademie- und Schulungs-Bereiche (Wissensvermittlung auf Basis eigener Materialien)
Was es bedeutet, ein eigenes Modell zu haben
Beide Optionen sind souverän, aber unterschiedlich in Aufwand, Kontrolle und Skalierung. On-Premise = volle physische Kontrolle, höhere Initialinvestition. EU-Cloud = sofort einsatzbereit, AVV nach Art. 28 DSGVO, ISO 27001 zertifiziert.
Sie kontrollieren, was es weiß.
Trainingsdaten kommen ausschließlich aus Ihrer Wissensbasis. Keine generischen Internet-Texte, keine fremden Branchen, keine ungeprüften Inhalte.
Sie kontrollieren, wann es lernt.
Re-Training erfolgt in von Ihnen freigegebenen Zyklen. Sie entscheiden, wann neue Inhalte ins Modell wandern.
Sie kontrollieren, wer es nutzt.
Zugriff per Nutzer, Abteilung oder Rolle. Audit-Trail für jede Abfrage.
Sie kontrollieren, was es vergessen muss.
Auskunftsersuchen oder Löschanordnungen nach DSGVO sind im eigenen Modell sauber umsetzbar. Bei Cloud-KI: nahezu unmöglich.
Die Wahl zwischen On-Premise und EU-Cloud betrifft alle Suite-Tools gleichermaßen. Details siehe Suite-Vergleichstabelle.
Diese vier Punkte sind nicht trivial. Bei generischen Cloud-Modellen sind drei davon strukturell nicht erfüllbar.
Migration und Integration
- Wie Ihre bestehenden Wissensquellen ins Training kommen
- API-Anbindung an Ihre vorhandenen Systeme (M365, Confluence, SharePoint, etc.)
- Updates und Re-Training in regelmäßigen Zyklen
- Bestehendes Mapper-Setup kann als Input dienen
On-premise eller EU-Cloud — Ert val
Varje Suite-verktyg körs på samma N.terion-infrastruktur. Ni bestämmer var.
| Kriterium | On-premise | EU-Cloud |
|---|---|---|
| Wo läuft die Software? | In Ihrem Rechenzentrum | Auf N.terion-Infrastruktur in Frankfurt |
| Wer ist DSGVO-Verantwortlicher? | Sie | Sie (mit AVV nach Art. 28 DSGVO) |
| Hardware-Investition | Einmalig, eigene GPU | Keine — wir stellen sie |
| Zeit bis Einsatzbereit | Wenige Tage (nach Hardware-Verfügbarkeit) | Wenige Tage |
| Skalierbarkeit | Begrenzt durch eigene Hardware | Elastisch buchbar |
| Air-Gap möglich? | Ja | Nein (aber kein Drittland) |
| Updates | Sie steuern, wann | Automatisch durch N.terion |
| Preismodell | Höhere Initialinvestition, geringere laufende Kosten | Basis-Subscription + verbrauchsbasierte GPU-Abrechnung |
| Wartung & Backup | Sie | N.terion |
Hybrida uppsättningar är möjliga — prata med oss om Er specifika compliance-bild.
Häufige Fragen
Mapper ingår i N.terion Suite
Mapper körs på samma GPU-maskin som även Custom LLM, Analyst och Vendor kommer att köras på. En investering, fyra verktyg.