Lokale KI verstehen.

• Was KI im Unternehmen kostet: Abo, API oder eigene Maschine : Lizenz pro Sitz, Zahlung pro Token oder eigene Maschine: öffentliche Preise vom 1. Oktober 2026, versteckte Kosten, Strom und Abschreibung.
• KI mit den eigenen Dokumenten nutzen: wie RAG funktioniert : RAG Schritt für Schritt: Zerlegen, Embeddings, Vektordatenbank, Suche, Quellenangaben. Risiken und warum sensible Dokumente lokal bleiben sollten.
• Lokale KI: Definition, Funktionsweise und konkrete Beispiele : Was ist eine lokale KI? Sprachmodell, Gewichte, Inferenz, Hardware: wie man ein LLM lokal betreibt, was es leistet und wo seine Grenzen liegen.
• Edge AI im Einsatz: vom Bienenstock bis zur Werkstatt : Edge AI und eingebettete KI: Latenz, Bandbreite, DSGVO, belegte Beispiele (VespAI, John Deere, Implantate) und hybride Architektur für Unternehmen.
• Hardware für lokale KI: Speicher, Bandbreite, Verbrauch : Hardware für lokale KI: wie viel Speicher, welche Bandbreite, welcher Verbrauch. Berechnungen, Messwerte und Beispiele vom Jetson bis zum Mac Studio.
• Open-Source-Modelle 2026: offene Gewichte gegen geschlossene KI : Open-Source-Modelle 2026: gemessener Abstand zu geschlossenen Modellen, Lizenzen, DeepSeek, Qwen, Mistral, nötige Hardware und Einsatz im Unternehmen.
• Lokale KI oder Cloud: Wohin gehen die Unternehmensdaten? : Lokale KI oder Cloud: was mit Ihren Daten geschieht, was Cloud Act, DSGVO und AI Act verlangen und wann das Modell im eigenen Haus laufen sollte.
• DSGVO und AI Act: Prüfpunkte vor dem Einsatz generativer KI : AI Act nach dem Omnibus vom Juli 2026, Empfehlungen der CNIL, Übermittlungen, Auftragsverarbeitung, Protokolle, Folgenabschätzung: die Prüfpunkte.
• Digitale Souveränität und KI: Wenn der Cloud-Anbieter ausfällt : Digitale Souveränität und KI: Ausfälle bei AWS und CrowdStrike, Cloud Act, Sanktionen, AI Act. Datierte Fakten und eine Methode gegen Cloud-Abhängigkeit.