Anonymisierungspipeline
Private Cloud-Verbindung
Sichere Authentifizierung
Protokollierung & Nachvollziehbarkeit

KI Apps Dashboard & KI-gestützter Assistent für Unternehmen, KMU’s und
Organisationen.
LLLems ist ein KI Apps Dasboard und ein KI-gestützter Assistent, der speziell für Unternehmen, Organisationen und Kommunen – einschließlich kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) – entwickelt wurde.
LLLems kombiniert leistungsfähige Sprachmodelle mit höchsten Datenschutzstandards – speziell angepasst
für den Einsatz in Unternehmen, Kommunen und Behörden.

KI für Wirtschaft & Verwaltung
Fokus auf Datenschutz und Sicherheit
Hybride Systemarchitektur
Lokale Datenhoheit durch Anonymisierung
Nachvollziehbarkeit durch Protokollierung
Zukunftssichere Flexibilität
Kommunikation, Textanalyse, interne & externe Wissensbereitstellung
Hybrides Setup: On-Premise + Cloud (Azure Deutschland)
läuft vollständig auf Kundensystemen
fungiert als Kontrollschicht mit Filter- und Anonymisierungslogik
Schutz vor dem toxischen Output
abgesichert und DSGVO-konform
lokal & regelbasiert, kein Versand von Rohdaten
alle Anfragen/Ausgaben nachvollziehbar für Audits
DSGVO- & BSI-konform von Grund auf
Anonymisierungspipeline
Private Cloud-Verbindung
Sichere Authentifizierung
Protokollierung & Nachvollziehbarkeit

| Woche | Epic | Inhalte |
|---|---|---|
| Infrastruktur & Setup | Azure und/oder on-premise, Projektstruktur, DSGVO-Konfiguration | |
| MVP KI-Assistent | LLMs (GPT-4, Mistral, LLama...), Prompts und KI-Algorithmen, Uploads | |
| Verlaufsspeicherung | Sitzungen speichern, exportieren, löschen | |
| Sicherheit & Zugriff | SSO, Rollenvergabe, Anonymisierung | |
| Projekträume | Benutzerrechte, Kontexte, Verlauf je Raum | |
| Externe Integrationen | REST-API, Webhooks, DMS-Anbindung (optional) | |
| Admin-Dashboard | Nutzungsanalyse, Rollenverwaltung | |
| Mandantenfähigkeit | Sichere Mehrmandanten-Architektur | |
| On-Prem Deployment | CI/CD, Testing, Monitoring, Übergabe |
Wartung & Weiterentwicklung (monatlich):
| Aufgabe | Aufwand (Monat) | Beschreibung |
|---|---|---|
| Fehlerbehebung (Level 1-3) | 16–24 Stunden | Fehleranalyse, Support, Eskalation |
| Feature-Optimierungen | 8–12 Stunden | Neue prompts und KI-Algorithmen, kleinere UX-Verbesserungen |
| Monitoring & Reporting | kontinuierlich | Nutzungstransparenz, Optimierungspotenziale |
Sie wurde versandt
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