Table of Contents
Phase 0: Discovery & Planung (Woche 1-2)
✅ Strategische Vorbereitung
- Use Case Definition: Konkreten Anwendungsfall identifizieren (z.B. interner Support-Bot, Wissensdatenbank)
- Stakeholder-Analyse: IT-Leitung, Datenschutzbeauftragten, Betriebsrat einbinden
- Budget-Kalkulation: Kosten für Hardware, Lizenzen und Personal ermitteln
- Unternehmenstyp bestimmen: KMU (<50 MA), Mittelstand (50-500 MA) oder Enterprise (500+ MA)
- ROI-Prognose erstellen: Einsparungen vs. Cloud-Lösung berechnen (ca. 85.000€/Jahr bei 100 Nutzern)
✅ Compliance-Check
- DSGVO-Anforderungen prüfen: Art. 44 Drittstaaten-Transfer vermeiden
- Berufsgeheimnis relevant? Besondere Anforderungen für Anwälte, Ärzte, Steuerberater
- EU AI Act Klassifizierung: Risikoklasse des geplanten Systems ermitteln
- Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) vorbereiten
Phase 1: Foundation - Technische Grundlage (Woche 3-6)
🔧 Hardware-Beschaffung
- GPU-Auswahl treffen:
- KMU: 1× RTX 4090 oder L40S für Inferenz
- Mittelstand: GPU-Cluster oder Private Cloud
- Enterprise: Multi-Node Kubernetes mit NVIDIA A100/H100
- Server-Infrastruktur bereitstellen: Eigene Server oder isolierte Cloud-Umgebung (AWS VPC, Azure Private Link)
- Netzwerk-Segmentierung: LLM-Infrastruktur vom Internet isolieren
💻 Software-Installation
- Modell-Auswahl:
- Einstieg: LLaMA 3 8B oder Mistral 7B (schnell, ressourcenschonend)
- Fortgeschritten: LLaMA 3 70B oder DeepSeek-V3 (komplexe Logik)
- Inferenz-Framework installieren:
Phase 2: RAG & Integration (Woche 7-12)
📦 Retrieval-Augmented Generation Setup
Vektordatenbank wählen: Pinecone, Weaviate oder Qdrant
Embedding-Modell integrieren: Für Vektorisierung der Dokumente
Dokumenten-Quellen anbinden: Confluence
SharePoint
Interne Wikis
SQL-Datenbanken
PDF-Archive
Datenqualität sichern: Dokumenten-Management bereinigen ("Garbage in, Garbage out")
🔐 Access Control & Berechtigungen
Role-Based Access Control (RBAC) implementieren: Zugriff auf sensible Datenquellen beschränken
Single Sign-On (SSO) integrieren: Authentifizierung über Active Directory/Azure AD
Audit-Logging aktivieren: Alle Zugriffe protokollieren
Phase 3: Hardening - Sicherheit & Compliance (Woche 13-18)
🛡️ Security-Layer implementieren
Input-Sanitization: Filter für Kreditkartennummern, Passwörter, PII
Prompt Injection Protection: Validierung auf bösartige Muster
Output-Redaktion: Automatisches Schwärzen sensibler Daten in Antworten
Sandbox-Betrieb: LLM ohne unnötigen Internetzugriff isolieren
DoS-Schutz: Rate Limiting für GPU-Ressourcen
🔒 Verschlüsselung
TLS 1.3 für Daten in Bewegung
AES-256 für Vektordatenbank und Speicher
Backup-Strategie mit verschlüsselten Backups
📝 Compliance-Dokumentation
Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) finalisieren
Verfahrensverzeichnis nach Art. 30 DSGVO aktualisieren
EU AI Act Anforderungen umsetzen (bei High-Risk-Systemen): Transparenzpflichten dokumentieren
Human Oversight einrichten- Ollama für schnelles Setup (empfohlen für KMU)
- vLLM für Hochleistung mit vielen Nutzern (Mittelstand/Enterprise)
- Proof of Concept (PoC): Lokaler Test auf Workstation durchführen (< 5 Minuten Setup)
Phase 4: Rollout & Betrieb (ab Woche 19)
👥 Nutzer-Onboarding
- Schulungen durchführen: Best Practices für Prompts
- User-Guidelines erstellen: Was darf/soll ins System eingegeben werden?
- Support-Struktur aufbauen: Ansprechpartner für technische Probleme
📊 Monitoring & Optimierung
- Performance-Monitoring: GPU-Auslastung, Antwortzeiten, Fehlerraten
- User-Feedback sammeln: Qualität der Antworten bewerten
- Modell-Updates planen: Regelmäßige Updates der Open-Source-Modelle
- Skalierung vorbereiten: Bei Erfolg weitere Use Cases identifizieren
💰 Business Review
- ROI-Messung nach 6 Monaten: Kosten vs. Einsparungen
- Produktivitätsgewinn quantifizieren: Zeitersparnis der Mitarbeiter
- Security-Audit durchführen: Externe Überprüfung der Sicherheitsarchitektur
🗺️ Fahrplan: Zeitliche Übersicht
| Phase | Dauer | Meilensteine | Budget (KMU/Mittelstand/Enterprise) |
|---|---|---|---|
| Phase 0: Discovery | 1-2 Wochen | Use Case definiert, Budget freigegeben | 0€ / 0€ / 0€ |
| Phase 1: Foundation | 3-6 Wochen | Hardware beschafft, PoC erfolgreich | 5.000€ / 20.000€ / 100.000€ |
| Phase 2: RAG & Integration | 5-6 Wochen | Datenquellen angebunden, RBAC aktiv | 2.000€ / 15.000€ / 50.000€ |
| Phase 3: Hardening | 5-6 Wochen | Security-Audit bestanden, DSFA abgeschlossen | 3.000€ / 10.000€ / 30.000€ |
| Phase 4: Rollout | ab Woche 19 | Produktivbetrieb, User-Schulungen abgeschlossen | 1.000€/Monat / 3.000€/Monat / 10.000€+/Monat |
| Gesamt-Investition (Jahr 1) | 6-12 Monate | Produktivbetrieb erreicht | ~15.000€ / ~65.000€ / ~220.000€ |
⚠️ Kritische Erfolgsfaktoren
- Datenqualität ist König: Investieren Sie Zeit in sauberes Dokumenten-Management
- Start small, scale fast: Beginnen Sie mit einem konkreten Use Case
- Compliance first: DSGVO-Konformität von Anfang an mitdenken
- Change Management: Mitarbeiter frühzeitig einbinden und schulen
🚀 Quick-Start für KMU (Fast Track)
Wenn Sie schnell starten wollen:
Woche 1:
- Ollama auf vorhandenem Server installieren
- LLaMA 3 8B Modell herunterladen
- Test-Prompts durchführen
Woche 2-4:
- 3-5 wichtigste PDF-Dokumente vektorisieren
- Einfache RAG-Integration mit OpenSource-Tools
- 5 Power-User als Tester einbinden
Ab Woche 5:
- Feedback auswerten und skalieren
🔗 Dieser Beitrag ergänzt unseren strategischen Guide: Corporate LLMs: Der strategische Guide zur privaten KI-Infrastruktur 2025
