Synonyme, Abkürzungen und freigegebene Benennungen Ihres Unternehmens.
NXTGN AI · Modelle, Open Weight & Betrieb
Legen Sie fest, welches Modell Ihre Daten verarbeitet.
Wo die KI läuft, wie leistungsfähig das Modell ist und welche Rechte seine Lizenz gibt, sind getrennte Fragen. Open-Weight-Modelle können lokal oder als Dienst genutzt werden. Auch ein Frontier-Modell kann offene Gewichte haben. Wir prüfen an Ihren Aufgaben, welche Kombination aus Modell, Datenwegen und Betrieb passt.
Leistungen und Ablauf ansehen ↓NXTGN AI CORE · Unser KI-Produkt
KI mit Ihrem Wissen und Ihrer Fachsprache.
Ein Sprachmodell kennt nicht die Bedeutung Ihrer internen Kürzel oder die Beziehungen zwischen Ihren Anlagen, Bauteilen und Vorgängen. NXTGN AI CORE bildet diese Zusammenhänge ab: mit Knowledge Graph, Glossar und Taxonomie. Dokumente und Datenbanken liefern die Belege; Ihre Fachleute legen die Begriffe und Beziehungen fest.
NXTGN AI CORE kennenlernen →Beziehungen zwischen Begriffen, Anlagen, Bauteilen und Quellen.
Modelle, Embeddings und Texterkennung auf Ihren Servern oder dediziert von NXTGN gehostet.
Leistungen
Was wir für Sie umsetzen
Datenwege festlegen
Vertrauliche Inhalte werden vor der Modellwahl eingeordnet. Wir dokumentieren, welche Verarbeitung erlaubt ist und welche Dienste ausgeschlossen sind.
Modelle testen
Ein gemeinsamer Satz echter Aufgaben zeigt, wo ein Modell richtige, falsche oder unvollständige Ergebnisse liefert. Wir vergleichen auch Laufzeit und Ressourcenbedarf.
Lokal betreiben
Wir prüfen Modelllizenz, Hardware, Parallelzugriffe und Updates. Lokal bedeutet Kontrolle, aber auch Verantwortung für Infrastruktur und Betrieb.
Gehostete Modelle anbinden
Bei externen Diensten prüfen wir Region, Vertragsbedingungen, Protokollierung und den tatsächlich übertragenen Inhalt. Ein Produktname allein beantwortet diese Fragen nicht.
Zugriffe steuern
Eine zentrale Zugriffsschicht kann Regeln, Budgetgrenzen und Modellwahl umsetzen. Sensible Daten dürfen bei einem Ausfall nicht ungeprüft zu einem anderen Dienst wechseln.
Modellwechsel absichern
Neue Versionen werden mit denselben Testaufgaben geprüft. Änderungen an Antworten, Kosten und Werkzeugaufrufen werden vor einer Freigabe bewertet.
Betriebsort, Modellleistung und Lizenz sind drei verschiedene Entscheidungen.
Wir wählen nach Ihrer Aufgabe. Ein großes Modell ist nicht automatisch die beste Lösung. Ein lokal installiertes Modell macht eine Anwendung nicht automatisch autark.
Lokal oder als Dienst
Beschreibt, wo die Verarbeitung stattfindet und wer den Betrieb übernimmt. Entscheidend sind die tatsächlichen Datenwege aller beteiligten Komponenten.
Open Weight
Die Modellgewichte sind verfügbar. Das ist nicht automatisch uneingeschränktes Open Source. Nutzung, Anpassung und Weitergabe richten sich nach der konkreten Lizenz.
Frontier
Eine Einordnung leistungsfähiger Modelle, kein Betriebsort und keine Lizenzklasse. Ein Modell kann zugleich Frontier und Open Weight sein. Ob es Ihre Aufgabe besser löst, zeigen Tests.
Zur Einordnung: Herstellerbeispiel Open Weight und Frontier · Beispiel einer modellspezifischen Lizenz
Welcher Betrieb passt zu Ihren Daten und Ihrer IT?
Eigene Umgebung
Sie betreiben die benötigten Komponenten auf eigener oder dedizierter Infrastruktur. Für einen autarken Betrieb dürfen auch Suche, Embeddings, Dokumentenverarbeitung und Telemetrie keine ungeklärte externe KI-Abhängigkeit haben.
Vorher prüfen
Hardware, Parallelzugriffe, Modelllizenz, Updates, Sicherung und Monitoring.
Managed auf Azure
Modelle und Anwendung werden über passende Azure-Dienste bereitgestellt. Regionale, globale und weitere Deploymenttypen haben unterschiedliche Verarbeitungswege; Speicherort ist nicht automatisch Verarbeitungsort.
Vorher prüfen
Deploymenttyp, Datenwege, Identitäten, Modellverfügbarkeit und Betriebsverantwortung.
Externe Modell-API
Die Anwendung sendet freigegebene Eingaben an einen Anbieter. Auch ein Open-Weight-Modell kann über eine externe API genutzt werden.
Vorher prüfen
Übertragene Inhalte, Vertrag, Speicherung, Datenverwendung und Verhalten bei Ausfall.
Hybrider Betrieb
Eine Regel entscheidet, welcher freigegebene Weg zur Aufgabe und Datenklasse passt. Ein Ausfall darf sensible Inhalte nicht automatisch an einen anderen Dienst weiterleiten.
Vorher prüfen
Klassifikation, Routing, Modellwechsel, Rückfall und nachvollziehbare Protokolle.
Azure-Deploymenttypen und Verarbeitungsregionen ↗
Der Vergleich beginnt mit Ihren Testfällen.
Wir prüfen fachlich richtige Ergebnisse, belegbare Antworten und zulässige Werkzeugaufrufe. Dazu kommen Reaktionszeit, Parallelität, Ressourcenbedarf und Verhalten bei fehlenden Informationen. Erst danach legen wir Modell, Infrastruktur und Wechselregeln fest.
Wie daraus ein kontrollierter agentischer Prozess wird →Die Modellwahl folgt Ihrer Anwendung
Wir vergleichen Modellleistung, verfügbare Gewichte und Lizenzen getrennt vom Betriebsort. Ihre Fachaufgabe, Datenregeln und Tests bestimmen die Auswahl. Diese Anwendungen zeigen, welche Anforderungen dabei wichtig werden.
01
Technisches Wissen im Service
Eine Antwort liegt in einer Anleitung, einem alten Servicevorgang oder bei einem Kollegen. Die Suche kostet Zeit und die gefundene Dokumentversion passt nicht immer zum Gerät.
Was wir umsetzen
Wir erschließen freigegebene Wissensquellen und ordnen Geräte, Versionen und Fachbegriffe zu. AI CORE liefert Antworten mit Fundstellen. Ihr Team kann die Quelle öffnen und fachlich prüfen.
Was Sie davon haben
Der Service findet relevante Informationen an einer Stelle. Erfahrene Kollegen müssen dieselben Standardfragen seltener beantworten. Die fachliche Freigabe bleibt bei Ihrem Team.
So prüfen wir den Nutzen
Suchzeit je Anfrage, belegte Antworten, fachlich richtige Antworten und Rückfragen an Experten.
02
Dokumente und operative Abläufe
Aufträge, Prüfberichte oder Lieferscheine müssen gelesen, abgeglichen und weitergegeben werden. Ausnahmen landen häufig außerhalb des eigentlichen Prozesses in E-Mail oder Excel.
Was wir umsetzen
Wir digitalisieren Eingang, Datenprüfung und Freigaben. KI übernimmt geeignete Erkennung und Zuordnung. Abweichungen bleiben sichtbar und gehen an einen benannten Bearbeiter. Power Apps, Datenplattform und Schnittstellen bilden den Ablauf ab.
Was Sie davon haben
Der Vorgang ist nachvollziehbar und muss nicht zwischen mehreren Listen nachverfolgt werden. Ihre Fachabteilung arbeitet an Ausnahmen statt an derselben Übertragung bei jedem Eingang.
So prüfen wir den Nutzen
Zeit je Dokument, Korrekturen, offene Ausnahmen und Durchlaufzeit bis zur fachlichen Freigabe.
03
Kundenanfragen und Angebote
Anfragen kommen per E-Mail, Anhänge enthalten wichtige Angaben und die gleichen Daten werden im CRM oder ERP erneut erfasst. Rückfragen verzögern die Bearbeitung.
Was wir umsetzen
Wir erfassen den tatsächlichen Ablauf und verbinden Eingang, Kundenstammdaten und Bearbeitung. KI kann Inhalte zuordnen und Entwürfe vorbereiten. Regeln bestimmen Pflichtangaben, Prüfungen und die Übergabe an Ihre führenden Systeme.
Was Sie davon haben
Ihr Team sieht offene Vorgänge und arbeitet mit vollständigerem Kontext. Weniger Übertragung per Hand schafft Zeit für Kundenklärung und Angebotsqualität.
So prüfen wir den Nutzen
Bearbeitungszeit, doppelte Erfassung, Rückfragenquote und Zeit vom Eingang bis zum Angebot.
Vor der Umsetzung klären
Ein lokales Modell ist nicht automatisch günstiger oder sicherer. Ein Frontier-Modell ist nicht bei jeder Aufgabe besser. Entscheidend sind Ihre Anforderungen und überprüfbare Ergebnisse.
Brauchen wir einen GPU-Server?
Das hängt vom Modell, der Aufgabe und der Zahl gleichzeitiger Anfragen ab. Wir ermitteln den Bedarf durch Tests, bevor Hardware beschafft wird.
Wo gehört Microsoft Foundry dazu?
Foundry ist Microsofts Plattform zum Entwickeln und Betreiben von KI-Anwendungen mit Modellen, Werkzeugen und Agenten auf Azure. Es ist kein einzelnes Sprachmodell. Region und Funktionsumfang werden je Dienst geprüft.
Kann dieselbe Anwendung beide Wege nutzen?
Ja, wenn Datenklassifikation, Modellzugang und Tests darauf ausgelegt sind. Wir definieren auch, was bei Zeitüberschreitung oder Ausfall passieren darf.
Vergleichen wir Modelle an Ihren Aufgaben.
Wir besprechen Daten, erwartete Ergebnisse und Betriebsanforderungen. Daraus entsteht ein nachvollziehbarer Vergleich.
