Silent AI • Internes Wissen nutzen • Made in Germany
Lokales KI-Wissensmanagement, das Berechtigungen respektiert und Ihre Daten nie an Cloud-Anbieter weitergibt.
Silent AI macht Unternehmenswissen produktiv nutzbar, ohne dass Prompts, Dokumente oder Antworten das Netzwerk verlassen. Bestehende AD- und Applikations-Berechtigungen werden vollständig durchgesetzt: Niemand bekommt eine KI-Antwort auf Basis von Inhalten, für die er kein Leserecht hat.
Das Problem
Schatten-KI ist längst da. Und Cloud-KI nicht für jeden Datensatz geeignet.
Generative KI hat sich in deutschen Unternehmen schneller verbreitet als Regeln, Richtlinien und Freigabeprozesse. 25 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten berichten von aktiver Nutzung privater KI-Tools im Arbeitsalltag — Tendenz steigend (Bitkom KI-Studie 2025). Gleichzeitig dominieren US-Hyperscaler den Markt: Copilot, ChatGPT und Gemini stehen zusammen für über zwei Drittel der unternehmensseitig eingesetzten KI-Tools.
Für unkritische Aufgaben wie Übersetzungen, Zusammenfassungen, Bild- und Videobearbeitung ist das oft kein Problem. Für sensible Daten ist es eines.
Was Compliance- und IT-Verantwortliche konkret beschäftigt:
Mitarbeiter haben oft keine Alternative. Wenn die offizielle IT keine geprüfte KI bereitstellt, greifen Beschäftigte auf private Accounts zurück. Vertragsentwürfe landen in ChatGPT, Patientendaten in Copilot, Konstruktionsdaten in Gemini. Das Verbot allein löst das Problem nicht.
Prompts und Antworten verraten mehr als eine Browser-Historie. Eine einzige Anfrage an eine Cloud-KI kann mehr über laufende Projekte, Strategien und interne Strukturen preisgeben als monatelanges Mitlesen des Internet-Traffics. Der Prompt enthält Kontext, die Antwort die Reaktion darauf.
KI-Dienste erzwingen ein neues Rechtemanagement. Die meisten Cloud-Dienste und auch viele lokale Appliances verlangen, dass das in der Firma erfolgreich eingeführte AD-Rechtemanagement parallel neu aufgesetzt wird. Das ist aufwendig, fehleranfällig und erzeugt eine zweite Rechtequelle, die mit der Realität auseinanderläuft.
, und erzeugen Handlungsdruck. in Kraft seit August 2024, in Deutschland verpflichtend Ende 2025. US-Behörden dürfen auf Basis von und FISA 702 Daten bei US-Unternehmen weltweit anfordern, unabhängig vom Serverstandort.
US CLOUD Act
Der US CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act, 2018) ermächtigt US-Behörden, von US-Unternehmen die Herausgabe von Daten zu verlangen — unabhängig davon, wo diese Daten physisch gespeichert sind, auch wenn die Server in der EU stehen.
EU AI Act
Der EU AI Act ist die weltweit erste umfassende gesetzliche Regulierung von KI-Systemen, in Kraft seit August 2024. Er klassifiziert KI-Anwendungen nach Risikoklassen und stellt an Hochrisiko-Systeme konkrete Anforderungen an Transparenz, Kontrolle, Datenschutz und menschliche Aufsicht.
EU AI Act
Der EU AI Act ist die weltweit erste umfassende gesetzliche Regulierung von KI-Systemen, in Kraft seit August 2024. Er klassifiziert KI-Anwendungen nach Risikoklassen und stellt an Hochrisiko-Systeme konkrete Anforderungen an Transparenz, Kontrolle, Datenschutz und menschliche Aufsicht.
US CLOUD Act
Der US CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act, 2018) ermächtigt US-Behörden, von US-Unternehmen die Herausgabe von Daten zu verlangen — unabhängig davon, wo diese Daten physisch gespeichert sind, auch wenn die Server in der EU stehen.
US CLOUD Act
Der US CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act, 2018) ermächtigt US-Behörden, von US-Unternehmen die Herausgabe von Daten zu verlangen — unabhängig davon, wo diese Daten physisch gespeichert sind, auch wenn die Server in der EU stehen.
NIS2
Die NIS2-Richtlinie (EU 2022/2555) ist eine EU-Regulierung, die wesentliche und wichtige Einrichtungen zu konkreten Cybersicherheitsmaßnahmen verpflichtet — darunter nachweisbares Backup-Management, Krisenmanagement und Meldepflichten — mit persönlicher Haftung der Geschäftsleitung bei Versäumnissen.
NIS2
Die NIS2-Richtlinie (EU 2022/2555) ist eine EU-Regulierung, die wesentliche und wichtige Einrichtungen zu konkreten Cybersicherheitsmaßnahmen verpflichtet — darunter nachweisbares Backup-Management, Krisenmanagement und Meldepflichten — mit persönlicher Haftung der Geschäftsleitung bei Versäumnissen.
Die Lösung
Silent AI als lokale KI-Appliance. Kein Cloud-Ersatz, sondern die fehlende Alternative.
Silent AI ersetzt Cloud-KI nicht. Für allgemeine Aufgaben, Übersetzungen, Bild- und Videobearbeitung sind ChatGPT, Claude oder Gemini meist die bessere Wahl. Silent AI deckt das ab, was Cloud-KI strukturell nicht kann: KI-Wissensarbeit auf sensiblen, vertraulichen oder regulierten Unternehmensdaten. Vollständig lokal, mit den bestehenden Berechtigungen.
Was Silent AI für sensible Daten leistet:
Zero Cloud by Design.
Alle Daten bleiben auf der lokalen Appliance. Kein Prompt, kein Vektor, kein Token verlässt das Netzwerk. Es gibt keinen Cloud-Fallback, der bei Lastspitzen Daten auslagert.
AD-Rechte werden vollständig durchgesetzt.
Silent AI integriert sich in das bestehende Active Directory bzw. LDAP. KI-Antworten basieren ausschließlich auf Dokumenten, auf die der anfragende Nutzer Leseberechtigung hat. Eine fehlerhaft konfigurierte SharePoint-Site wird nicht plötzlich zur Quelle für jeden, der danach fragt.
RAG statt Halluzination.
Silent AI arbeitet mit auf internen Daten: Antworten werden aus tatsächlich vorhandenen Dokumenten zusammengesetzt, mit Quellnachweis. Das LLM erfindet keine Paragraphen, keine Vertragsklauseln, keine Studienergebnisse.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG ist eine KI-Architektur, bei der ein Sprachmodell nicht aus dem Gedächtnis antwortet, sondern Antworten aus einem definierten, kontrollierten Datenbestand abruft und auf dieser Basis generiert — wodurch Halluzinationen strukturell vermieden werden.
Planbare TCO, keine Token-Abrechnung.
Einmalige Hardware- und Lizenzinvestition. Keine nutzungsabhängigen Cloud-Kosten, keine überraschenden Preiserhöhungen. CARE-Wartungsverträge sichern Support und Updates für bis zu 10 Jahre zu festen Konditionen.
Compliance-ready.
-konform, -tauglich, -kompatibel. Kein Transfer personenbezogener Daten in Drittländer. Strukturell kein US-CLOUD-Act-Risiko.
EU AI Act
Der EU AI Act ist die weltweit erste umfassende gesetzliche Regulierung von KI-Systemen, in Kraft seit August 2024. Er klassifiziert KI-Anwendungen nach Risikoklassen und stellt an Hochrisiko-Systeme konkrete Anforderungen an Transparenz, Kontrolle, Datenschutz und menschliche Aufsicht.
DSGVO
Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung, EU 2016/679) ist die europäische Regulierung zum Schutz personenbezogener Daten — für IT-Infrastruktur besonders relevant in Art. 5 (Grundsätze), Art. 17 (Recht auf Löschung), Art. 28 (Auftragsverarbeiter) und Art. 32 (Sicherheit der Verarbeitung).
NIS2
Die NIS2-Richtlinie (EU 2022/2555) ist eine EU-Regulierung, die wesentliche und wichtige Einrichtungen zu konkreten Cybersicherheitsmaßnahmen verpflichtet — darunter nachweisbares Backup-Management, Krisenmanagement und Meldepflichten — mit persönlicher Haftung der Geschäftsleitung bei Versäumnissen.
Deutscher Hersteller.
Entwicklung, Vertrieb, Support und Fertigung in Deutschland. Weitgehend lokale Lieferketten, kurze Lieferzeiten.
Von der Datenquelle zur sicheren Antwort
Vollständig lokal. Vollständig kontrolliert. Keine Cloud-Verbindung im Betrieb.
Quellsysteme
Konnektoren
Vektorisierung
RAG-Engine
LLM (Mistral)
Silent AI. 100% lokal. 100% sicher.
Silent AI ist eine schlüsselfertige Appliance, um lokal und ohne Cloud-Zwang Daten aus verschiedenen Quellen und Anwendungen befragbar und somit nutzbar zu machen. Silent AI eignet sich für regulierte Branchen oder Anwender, die keine Daten, Prompts oder Antworten an eine Cloud-KI übermitteln dürfen oder wollen.
Markvergleich
Drei Wege zur lokalen KI. Warum nur einer für den Mittelstand trägt.
Die Optionen unterscheiden sich grundlegend in Aufwand, Wartung und Zukunftsfähigkeit.
Eigenes LLM trainieren
Vollständig selbst entwickeltes auf eigener Infrastruktur
+ Maximale Spezialisierung und Kontrolle
– Kosten im Millionen-€-Bereich
– Eigenes ML-Team erforderlich
– Modell veraltet schnell
– Rollout: Monate bis Jahre
Für: Großkonzerne mit KI-Forschung
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf großen Textmengen trainiert wurde und natürlichsprachige Anfragen versteht und beantwortet — Grundlage aller modernen KI-Assistenten, von ChatGPT bis zu lokal betriebenen Open-Source-Modellen.
Managed Appliance
Silent AI — fertige Hardware mit lokalem Inferencing, professionellem RAG, AD-Integration und Support
+ Deployment in Tagen
+ AD-Rechte vollständig respektiert
+ LLM austauschbar, kein Vendor Lock-in
+ 15+ Konnektoren out-of-the-box
+ CARE-Wartung bis 10 Jahre
– Höhere Einstiegsinvestition als DIY
Silent AI — FAST LTA, Made in Germany
EMPFOHLEN FÜR MITTELSTAND, BEHÖRDEN & REGULIERTE BRANCHEN
DIY mit lokalen LLMs
Ollama, LM Studio, llama.cpp auf eigener GPU; selbst gebaute RAG-Pipeline
+ Niedriger Einstieg
+ Volle Flexibilität für Entwickler
– Kein Rechtemanagement out-of-the-box
– Kein SLA, kein Support
– M365-Integration: selbst zu bauen
– Hoher Wartungsaufwand im Produktivbetrieb
Für: Einzelanwender, Prototyping
Regulatorik
Compliance: Was Silent AI abdeckt
Technische Grundlage für die wichtigsten regulatorischen Anforderungen in deutschen Unternehmen.
| Vorschrift | Anforderung | Silent AI |
|---|---|---|
| DSGVO Art. 5, 25, 32 | Keine Übermittlung ohne Rechtsgrundlage; technisch-organisatorische Maßnahmen | ☑ |
| DSGVO Art. 44 ff. | Keine ungerechtfertigte Übermittlung in Drittländer | ☑ |
| EU AI Act | Transparenz, Kontrollierbarkeit, Risikomanagement, KI-Kompetenz (Art. 4 seit Feb. 2025) | ☑ |
| NIS2 / KRITIS | Sicherheit kritischer IT-Systeme, Risikobewertung von KI | ☑ |
| DORA | IKT-Risikomanagement, Drittanbieter-Risiken im Finanzsektor | ☑ |
| BIS-Grundschutz | Anforderungen an sichere IT-Systeme | ☑ |
| US CLOUD Act / FISA 702 | Ausgeschlossen: kein US-Service im Betriebspfad | ☑ |
Silent AI liefert die technische Grundlage. Vollständige Compliance erfordert zusätzlich organisatorische Maßnahmen (KI-Richtlinie, Verarbeitungsverzeichnis, Risikoanalyse nach EU AI Act). FAST LTA unterstützt bei der Umsetzung.
Für welche Branchen ist Silent AI besonders relevant?
Überall dort, wo sensible Daten nicht über Cloud-KI verarbeitet werden dürfen.
Fragen und Antworten
Nein. Für allgemeine Aufgaben — Übersetzungen, Zusammenfassungen, Bild- und Videobearbeitung — sind Cloud-KIs meist die bessere Wahl. Silent AI deckt den Teil ab, den Cloud-KI strukturell nicht bedienen kann: KI-Arbeit auf sensiblen, vertraulichen oder regulierten Daten mit voller Datenkontrolle und respektierten Berechtigungen.
Standardmäßig ein aktuelles Open-Source-Modell (derzeit Mistral). Das Modell ist von der Datenarchitektur entkoppelt und austauschbar — Qwen, Gemma und weitere Modelle sind verfügbar. Keine Bindung an einen einzelnen Anbieter.
Lizenzen werden in Paketen für 25, 50 oder 100 Named User vergeben. Es gibt keine fixe Leistungsgrenze auf Hardware-Ebene, die tatsächliche Antwortgeschwindigkeit hängt von Anfrageprofil, gewähltem LLM und Konfiguration ab. Im Testbetrieb wird die konkrete Last für den Kunden gemessen.
Ein Standard-Rollout (Hardware, Konnektoren M365 + SharePoint + Fileserver, ID-Provider-/IAM-Integration) dauert wenige Tage. Komplexere Umgebungen werden im Probebetrieb abgesteckt — üblicher Zeitraum 2 bis 4 Wochen.
Ja. Silent AI ist keine Verbotslogik, sondern eine Ergänzung. Sinnvoll ist eine klare Policy: Für welche Datenklassen ist welche KI freigegeben. FAST LTA liefert eine Vorlage dafür.
Nächster Schritt
Schatten-KI lösen Sie nicht mit Verboten. Sondern mit einer sicheren Alternative.
Silent AI ist diese Alternative für sensible Daten: lokal, mit respektierten Berechtigungen, ohne Cloud, ohne . Sprechen Sie mit unseren Ingenieuren über Ihren Wissensbestand und die passenden Konnektoren.
US CLOUD Act
Der US CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act, 2018) ermächtigt US-Behörden, von US-Unternehmen die Herausgabe von Daten zu verlangen — unabhängig davon, wo diese Daten physisch gespeichert sind, auch wenn die Server in der EU stehen.
