Wir stellen die benötigte Hardware bereit und vermieten sie als betriebenes System. Die Plattform läuft entweder bei Ihnen vor Ort oder in unserem Rechenzentrum. Ihre Datenquellen werden kontrolliert angebunden; sensible Daten müssen nicht in öffentliche AI-Dienste.
Gemietete Hardware, klarer Betrieb
Typische Umgebungen
Zuerst klären wir Datenquellen, Arbeitsabläufe und Risiken. Danach dimensionieren wir die Miet-Hardware, richten Modelle und Schnittstellen ein und betreiben die Umgebung mit Monitoring, Updates und Dokumentation.
Ein abgegrenzter Anwendungsfall wird mit echten Daten und klaren Erfolgskriterien getestet.
Gemietete Hardware, Zugriffe, Schnittstellen und Runbooks werden für den Alltag vorbereitet.
Wenn der Nutzen passt, erweitern wir Nutzer, Datenquellen, Modelle und Kapazität.
Wir wählen, stellen und vermieten Hardware nach Modellgröße, Datenmenge, Antwortzeiten und Budget.
Die Plattform läuft auf gemieteter 42BIT-Hardware bei Ihnen vor Ort oder in unserem Rechenzentrum.
Wir starten klein und erweitern erst, wenn Nutzung, Qualität und Aufwand passen.
Wir dokumentieren Datenflüsse, Zugriffe, Logs und Schutzmaßnahmen nachvollziehbar.
Wir bauen keine Demo ohne Betriebskonzept. Jede Lösung bekommt Datenquellen, Zugriffsregeln, Monitoring und klare Verantwortlichkeiten.
Wir richten die gemietete AI-Umgebung ein: Hardware, Runtime, Modelle, Updates, Monitoring und Backup.
Wir machen interne Inhalte durchsuchbar, ohne sie in öffentliche AI-Dienste zu kopieren.
AI wird dort eingebunden, wo Arbeit passiert: Tickets, Dokumente, Freigaben, interne Tools oder Fachsysteme.
Wir legen fest, wer was nutzen darf, welche Daten verarbeitet werden und wie Nutzung nachvollziehbar bleibt.
Wir kümmern uns um Verfügbarkeit, Updates, Fehleranalyse, Performance und Erweiterungen.
Wir zeigen Anwendern und Admins, wofür die Lösung gedacht ist, wo Grenzen liegen und wie sie sauber genutzt wird.
Lokale AI lohnt sich vor allem dort, wo interne Daten, Berechtigungen und nachvollziehbare Quellen wichtig sind.
Richtlinien, Handbücher, Tickets und Dokumentation durchsuchen. Antworten verweisen auf interne Quellen.
Interne Dokumente zusammenfassen, vergleichen, klassifizieren und Informationen extrahieren, ohne sie extern preiszugeben.
Tickets zusammenfassen, passende Runbooks finden und Antwortvorschläge für den Helpdesk erstellen.
Wiederkehrende Analyse- und Triage-Aufgaben in geführte Workflows mit Review- und Freigabeschritten überführen.
Anwendungsfall, Datenquellen, Risiken und Erfolgskriterien gemeinsam festlegen.
Miet-Hardware, Standort, Architektur, Berechtigungen, Modellwahl und Betrieb festlegen.
Plattform einrichten, Datenquellen anbinden und mit echten Nutzern testen.
Service als Teil Ihrer IT-Landschaft überwachen, verbessern, aktualisieren und unterstützen.
Wir klären gemeinsam, welche Daten, Systeme, Miet-Hardware und Betriebsaufgaben für Ihren ersten lokalen AI-Anwendungsfall nötig sind.
AI-Pilot besprechenIhre Daten bleiben lokal. Die Plattform läuft entweder bei Ihnen vor Ort oder im 42BIT-Rechenzentrum, sodass sensible Daten gar nicht erst in öffentliche AI-Dienste gelangen. Wir bauen die Lösung DSGVO-orientiert auf und dokumentieren Datenflüsse, Zugriffe, Logs und Schutzmaßnahmen nachvollziehbar, samt TOMs, AVV sowie der zugehörigen Rollen und Berechtigungen. Diese Nachweise liefern wir, ohne unbelegte Zertifikatsversprechen zu machen.
42BIT stellt die AI-Hardware bereit, vermietet und betreibt sie als betriebenes System, sodass ein eigener Kauf für Sie entfällt. Wir dimensionieren und wählen GPU/CPU, Storage, Netzwerk und Backup passend zu Modellgröße, Datenmenge, Antwortzeiten und Budget und stimmen anschließend Miete, Installation und Lifecycle ab. Unterm Strich ist das Setup eine betriebene Miete und kein Hardware-Kauf auf Ihrer Seite.
Beides funktioniert. Die Plattform läuft auf gemieteter 42BIT-Hardware entweder bei Ihnen vor Ort oder im 42BIT-Rechenzentrum, je nachdem was zu Ihrer Situation passt. Für den gewählten Standort übernehmen wir Installation, Übergabe und Runbooks, und in keinem der beiden Fälle gelangen sensible Daten in öffentliche AI-Dienste. Welcher Standort zu Ihren Datenquellen, Arbeitsabläufen und Risiken passt, klären wir gemeinsam in der Planung.
Wir wählen das Modell passend zur Aufgabe und zur vorhandenen Hardware aus, sodass Sie nicht auf ein einziges festes Modell festgelegt sind. Diese Auswahl treffen wir in der Planung, gemeinsam mit der Dimensionierung der Miet-Hardware sowie Standort, Architektur und Berechtigungen, und sie kann sich beim Ausbau noch ändern. Da die Plattform lokal läuft, arbeiten die Modelle vollständig in Ihrer gemieteten Umgebung statt in einem öffentlichen AI-Dienst.
Ein Pilot beginnt damit, dass wir Anwendungsfall, Datenquellen, Risiken und Erfolgskriterien gemeinsam klären. Darauf aufbauend testen wir einen abgegrenzten Anwendungsfall mit echten Daten und klaren Erfolgskriterien, und erst wenn der Nutzen klar erkennbar ist, erweitern wir Nutzer, Datenquellen, Modelle und Kapazität. Sprechen Sie uns für einen konkreten AI-Pilot an, dann legen wir fest, welche Daten, Systeme, Miet-Hardware und Betriebsaufgaben dafür wirklich nötig sind.
Bestehende Berechtigungen bleiben die Grundlage für jede Antwort, sodass das System nur Inhalte nutzt, die ein Nutzer ohnehin sehen darf. Wir binden Ihre Datenquellen per RAG mit Zugriff nach genau diesen bestehenden Rechten an, und jede Antwort verweist auf eine nachvollziehbare interne Quelle. In kritischen Abläufen bleiben Freigaben durch Menschen erhalten, statt wegautomatisiert zu werden.