Ihr unternehmenseigenesSprachmodell.Sicher. Strukturiert. Kontrolliert.
Ein Corporate LLM von Solara AI bildet Ihr Unternehmenswissen ab – ohne Datenweitergabe an Dritte, ohne Kontrollverlust, ohne Kompromisse bei der DSGVO.
Ein Corporate LLM (Corporate Large Language Model) ist ein auf die spezifischen Daten, Prozesse und Sprache eines Unternehmens trainiertes oder feinabgestimmtes Sprachmodell, das ausschließlich im kontrollierten Unternehmensumfeld betrieben wird.
Im Gegensatz zu öffentlichen KI-Diensten wie ChatGPT verlassen bei einem Corporate LLM keine Unternehmensdaten die eigene Infrastruktur. Das Modell verarbeitet interne Wissensdokumente, Prozesshandbücher und strukturierte Datenquellen via Retrieval-Augmented Generation (RAG) – und liefert kontextgenaue Antworten ausschließlich auf Basis freigegebener Unternehmensinhalte.
Solara AI entwickelt und implementiert Corporate LLMs für mittelständische Unternehmen auf On-Premise- und Private-Cloud-Infrastrukturen. Vollständig DSGVO-konform und produktiv innerhalb von 8–12 Wochen.
Stand: April 2026
Ihre Mitarbeiter nutzen bereits KI.
Die Frage ist nur: Welche?
Aktuelle Studien zeigen: Mehr als 75 % der Mitarbeiter in mittelständischen Unternehmen verwenden private KI-Tools wie ChatGPT oder Google Gemini für Arbeitsaufgaben – ohne Freigabe, ohne Kontrolle, ohne Wissen der Geschäftsführung.
Was dabei passiert
- Vertrauliche Angebote, Kundendaten und interne Prozesse landen auf externen Servern amerikanischer Anbieter.
- Trainingsdaten von Drittanbietern werden ohne explizites Opt-out zur Modellverbesserung genutzt.
- DSGVO-Verstöße entstehen nicht aus Vorsatz – sondern aus Bequemlichkeit.
Das strukturelle Problem
Hinzu kommt ein strukturelles Problem, das viele Geschäftsführer unterschätzen: Erfahrungswissen verlässt das Unternehmen mit jedem Mitarbeiter, der geht.
Jahrelang aufgebautes Prozesswissen ist in E-Mails, lokalen Ordnern und in den Köpfen weniger Schlüsselpersonen gespeichert – nicht im System.
Ein Corporate LLM schließt beide Lücken gleichzeitig.
Ein unternehmenseigenes Sprachmodell löst das Sicherheitsproblem nicht durch Verbote, sondern durch ein besseres Angebot: Ihre Mitarbeiter erhalten ein leistungsfähiges KI-Tool, das ausschließlich auf freigegebenen Unternehmensdaten basiert – und damit datenschutzrechtlich sauber ist.
Gleichzeitig wird Ihr institutionelles Wissen strukturiert erfasst, indexiert und dauerhaft verfügbar gemacht. Der Vertriebsmitarbeiter, der seit 15 Jahren die Preisverhandlungen mit Schlüsselkunden führt, wird krank – sein Wissen bleibt im System.
| Kriterium | Public AI | Solara Corporate LLM |
|---|---|---|
| Datenschutz | Training auf Ihren Daten möglich | 100 % Datenhoheit, kein Datenaustausch |
| Wissen | Veraltet, kein Unternehmensbezug | RAG-Echtzeit aus Ihren Quellen |
| Sicherheit | US-Cloud, Drittanbieter | DE-On-Premise oder Private Cloud |
| Compliance | Rechtliche Grauzone | EU AI Act konform |
| Präzision | Halluzinationen möglich | Grounding auf verifizierten Quellen |
Eine erfolgreiche Implementierung setzt die technologische Reife Ihrer Infrastruktur voraus. Prüfen Sie mit unserem KI-Readiness-Check, ob Ihr Unternehmen bereit für den Einsatz eines Corporate LLM ist.
Zum KI-Readiness-CheckTechnik & Sicherheit
Hosting: On-Premise oder Private Cloud
Das Modell läuft auf Ihrer eigenen Serverinfrastruktur oder in einer dedizierten, nicht geteilten Private-Cloud-Umgebung in einem deutschen Rechenzentrum. Kein Multi-Tenant. Keine Datenweitergabe. Vollständige Datensouveränität.
RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation)
Statt das Modell auf Ihre Daten zu trainieren – ein aufwändiger und kostspieliger Prozess – verbindet Solara AI das Sprachmodell via RAG mit Ihren Wissensdatenbanken, Dokumenten-Repositories und Systemen. Das Modell ruft relevante Informationen in Echtzeit ab und generiert Antworten ausschließlich auf Basis verifizierter, freigegebener Quellen.
DSGVO-Konformität
Datenhaltung ausschließlich in Deutschland (Art. 44 ff. DSGVO). Vollständige Protokollierung aller Anfragen für interne Compliance. Rollenbasierte Zugriffssteuerung: Wer darf was fragen, auf welche Daten zugreifen. Kein Fine-Tuning auf personenbezogene Daten ohne explizite Rechtsbasis.
Was Sie konkret gewinnen
Reduktion interner Suchanfragen im ersten Quartal
Onboarding-Zeit durchschnittlich verkürzt
Angebotsdurchlaufzeiten reduziert
| Bereich | Vorher | Mit Corporate LLM |
|---|---|---|
| Wissenssuche | 45 Min. Suche in Ordnern, Mails, Kollegen | Präzise Antwort in unter 10 Sekunden |
| Onboarding | 6–12 Wochen bis zur Produktivität | Strukturiertes Wissen sofort abrufbar |
| Angebotserstellung | Manuelle Recherche, Fehlerquellen | Automatisierte Vorentwürfe auf Basis geprüfter Vorlagen |
| Compliance | Informelles Wissen, uneinheitlich umgesetzt | Verbindliche Prozessdokumentation, immer aktuell |
| Mitarbeiterfluktuation | Wissensverlust bei Abgang | Kernwissen dauerhaft im System erhalten |
Von der Analyse bis zum produktiven Einsatz: 4 Phasen
Analyse & Bedarfsermittlung
Wir analysieren Ihre bestehende Datenlage, Systemlandschaft und identifizieren die drei bis fünf Kernprozesse mit dem höchsten Automatisierungspotenzial. Output: Technisches Anforderungsprofil und ROI-Projektion.
Architektur & Modellauswahl
Auswahl des geeigneten Basismodells (Open-Source vs. proprietär), Festlegung der Infrastruktur (On-Premise/Private Cloud) und Aufbau der RAG-Pipeline inklusive Datenstrategie und Sicherheitsarchitektur.
Integration & Testing
Anbindung an Ihre bestehenden Systeme (ERP, CRM, Dokumentenmanagement), strukturierte Datenmigration, Prompt-Engineering für Ihre spezifischen Use Cases und Qualitätssicherung mit Ihrem Team.
Rollout & Enablement
Pilotbetrieb mit definierten Nutzergruppen, Feedbackschleifen, Mitarbeiterschulung und Übergabe in den produktiven Betrieb inklusive Monitoring-Dashboard und SLA-Vereinbarung.
Fragen der Entscheider
Was kostet die Einführung eines Corporate LLM?
Projektkosten beginnen je nach Unternehmensgröße, Datenkomplexität und Infrastruktur bei ca. 35.000 € für komplette Implementierung und Erstbetrieb. Der Return on Investment ist in der Regel innerhalb von 12–18 Monaten erreicht – gemessen an reduzierten Suchzeiten, Fehlerkosten und beschleunigten Prozessen. Im Erstgespräch identifizieren wir Ihre größten Hebel. Die belastbare ROI-Kalkulation ist dann Teil unseres detaillierten KI-Audits.
Wie sicher sind unsere Unternehmensdaten wirklich?
Ihre Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt Ihre Infrastruktur oder das vereinbarte Rechenzentrum. Es gibt keine API-Verbindung zu externen KI-Diensten. Das Modell läuft vollständig isoliert. Sämtliche Zugriffe werden protokolliert und sind revisionssicher. Auf Wunsch führen wir gemeinsam mit Ihrem Datenschutzbeauftragten eine technische Due-Diligence durch.
Warum nicht einfach ChatGPT Enterprise nutzen?
ChatGPT Enterprise speichert keine Trainingsdaten – aber Ihre Anfragen laufen über die Infrastruktur von OpenAI (USA). Das reicht für viele Compliance-Anforderungen und Datenschutzaudits nicht aus. Zudem haben Sie bei einem Corporate LLM vollständige Kontrolle über das Modellverhalten, die Wissensquellen und die Qualität der Antworten. Ein Corporate LLM kennt Ihre Preislisten, Ihre Prozesse, Ihre Kunden – kein öffentliches Modell tut das.
Was passiert, wenn sich unsere Daten ändern?
Die RAG-Architektur ist darauf ausgelegt, Wissensquellen kontinuierlich zu aktualisieren. Neue Dokumente, geänderte Prozesse oder aktualisierte Preisstrukturen werden über definierte Pipelines automatisch indexiert. Das Modell selbst muss dafür nicht neu trainiert werden – das ist ein wesentlicher Kostenvorteil gegenüber klassischen Fine-Tuning-Ansätzen.
Oliver Andert
Founder, SOLARA AI Consulting
Geschäftsführer, Resaltis GmbH
Als Kopf hinter SOLARA AI bündelt Oliver die technologische Entwicklung von Corporate LLMs mit der operativen Erfahrung der Resaltis GmbH (Düsseldorf). Sein Fokus liegt auf der rechtssicheren und wertschöpfenden Integration von KI im Mittelstand – weg von isolierten Experimenten, hin zu skalierbaren Systemarchitekturen.
Direkter Kontakt
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