Lokale und selbstgehostete Large Language Modelle (LLMs) werden für Unternehmen zu einem strategischen Baustein. Sie ermöglichen den Einsatz generativer Künstlicher Intelligenz mit voller Kontrolle über sensible Daten, reduzierten Compliance- und Vendor-Lock-in-Risiken sowie besser planbaren Kosten. Das Factsheet "Local LLMs" gibt einen strukturierten Überblick darüber, welche technischen Rahmenbedingungen (Modellauswahl, Speicherformate, GPU-Ressourcen, Software-Architektur) für den lokalen Betrieb relevant sind und wann sich Investitionen in lokale LLMs lohnen können. Behandelt werden typische Einsatzszenarien wie vertrauliche Wissensbots/RAG im Intranet, Code-Assistenz oder Team-Setups mit begrenzter Nutzerzahl sowie passende Hardware-Szenarien von der Workstation bis zur Team-Appliance. Die Inhalte unterstützen Management und technisch affine Entscheidungsträger dabei, Chancen, Grenzen und Handlungsbedarf für die eigene Organisation realistisch einzuschätzen und auf dieser Basis Pilotprojekte, Budgets und Zuständigkeiten zu planen.
Erfahren Sie mehr zu diesem Thema in unserem TRAIBER.NRW Factsheets "Local LLMs".