Anwendungsfälle
Betreibt KI-gestützte Entwicklung On-Prem
Für Organisationen, denen sogar Private Cloud einen Schritt zu weit geht: KI-gestütztes Engineering auf eurer eigenen Hardware, mit Own-LLM-Optionen, unter separaten Bedingungen.
On-Prem-KI-App-Entwicklung bedeutet, KI-gestütztes Engineering und die Anwendungen, die es erzeugt, auf Infrastruktur laufen zu lassen, die eure Organisation physisch kontrolliert. Ciao unterstützt On-Prem-Deployment unter separaten Bedingungen, mit Own-LLM-Optionen und einer Multi-Provider-Modell-Leiter. Anders als reine Cloud-KI-Builder verbindet Ciao den vollständigen Delivery-Loop — kontrollierte Branches, menschliche Freigaben, QA, Live-Sicherheitstests, unveränderlicher Audit-Trail — mit Deployment, das eure Workloads nie zwingt, eure Umgebung zu verlassen.
Veröffentlicht 2026-07-03 · Zuletzt aktualisiert 2026-07-03
Wenn die Antwort auf welche Cloud lautet: keine
Manche Organisationen beenden jede SaaS-Evaluierung auf dieselbe Weise: Der Workload darf das Gebäude nicht verlassen. Fertigungsanlagen, die Betriebssysteme vor Ort halten, Behörden mit vorgeschriebener Infrastruktur, Banken, deren Kontrollrahmen älter sind als die Cloud, Versorger und Telekommunikationsunternehmen, die kritischen Betrieb fahren — für sie ist welche Cloud-Region die falsche Frage. Die Infrastruktur gehört ihnen, physisch, und die Software muss zu ihr kommen.
Diese Haltung hat diese Organisationen aus dem Großteil der KI-Entwicklungswelle herauspreisen lassen. Die Tools, die einfache Sprache in funktionierende Software verwandeln, sind überwiegend Cloud-first, und der übliche Kompromiss — das KI-Tooling in der Cloud des Anbieters laufen zu lassen, während Produktion On-Prem bleibt — spaltet den Lebenszyklus genau dort, wo Governance ihn ganz braucht.
Ciaos On-Prem-Pfad, angeboten unter separaten Bedingungen, bringt den KI-Software-Entwicklungslebenszyklus zu eurer Infrastruktur statt umgekehrt. Der Delivery-Loop ist derselbe, der die Plattform definiert: eine KI-Softwareorganisation, die die Arbeit macht, Guardrails, das Geschäftsbereiche kartiert und Richtlinien in einfacher Sprache durchsetzt, menschliche Freigaben protokolliert auf kontrollierten Branches, QA- und Sicherheits-Gates, und ein unveränderlicher Audit-Trail. Modellstrategie ist Teil des Gesprächs: Own-LLM-Optionen existieren für Organisationen, die sie benötigen, und die Multi-Provider-Modell-Leiter mit Fallback reduziert die Abhängigkeit von einem einzelnen Modellanbieter. Kundencode wird nie zum Training von Modellen verwendet, und Inferenz läuft unter Zero-Retention-Verträgen.
Was On-Prem-KI-Entwicklung verlangt
Organisationen, die On-Prem vorschreiben, kommen tendenziell mit derselben Liste:
- Deployment auf eigener Infrastruktur — Die Plattform und die Anwendungen, die sie erzeugt, laufen auf Hardware, die eure Organisation kontrolliert, unter separaten Bedingungen, die Verantwortlichkeiten präzise benennen.
- Modellkontrolle — Own-LLM-Optionen für Organisationen, die vorschreiben müssen, wo Inferenz stattfindet, und eine Multi-Provider-Modell-Leiter mit Fallback, um Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter zu vermeiden.
- Daten- und Codeschutz — Kein Training an Kundencode, Zero-Retention-Modellverträge, und SOC 2 Type II Berichte unter NDA für die Bewertungsakte.
- Identität und Zugriff — SSO via SAML oder OIDC gegen euer Verzeichnis, optionale MFA und rollenbasierte Zugriffskontrolle, abgebildet auf eure bestehenden Rollen.
- Vollständiger Audit-Nachweis — Ein unveränderlicher Audit-Trail über Prompts, Merges, Deployments und administrative Aktionen — der Lebenszyklus-Nachweis, den strikte Kontrollrahmen verlangen.
- Unterstützung für den echten Stack — Custom-Sandbox-Images, die Rails, Java, Go, Python, Node und Multi-Prozess-Backends umhüllen, denn On-Prem-Bestände sind selten Greenfield.
Wie ein On-Prem-Programm abläuft
1. Die Umgebung mit dem Vertrieb eingrenzen
On-Prem-Deployment läuft unter separaten Bedingungen. Der erste Schritt definiert eure Infrastruktur, Modellanforderungen und Sicherheitseinschränkungen — einschließlich Own-LLM-Optionen, wo vorgeschrieben.
2. Die Plattform intern aufsetzen
Die Delivery-Umgebung wird auf eurer Infrastruktur eingerichtet, mit Identität verdrahtet an eure SSO via SAML oder OIDC und Zugriff über RBAC abgebildet.
3. Bestehende Systeme einhüllen, wo nötig
Custom-Sandbox-Images bringen eure Rails-, Java-, Go-, Python-, Node- oder Multi-Prozess-Backends in den KI-gestützten Lebenszyklus — Modernisierung und Neubauten teilen einen Loop.
4. Die Governance definieren
Guardrails kartiert Geschäftsbereiche, geschützte Zonen werden identifiziert, und Richtlinien in einfacher Sprache kodieren, wer was freigeben muss.
5. Auf kontrollierten Branches bauen und ändern
Anfragen in einfacher Sprache werden zu Branches mit Risikobewertungen; markierte Änderungen warten vor dem Merge auf protokollierte menschliche Freigabe.
6. Jedes Release gaten
QA führt deterministische Replays und Smoke-Gates aus; Security führt Scanning, Abhängigkeitsprüfungen und Zugriffskontroll-Proben durch, bestätigt gegen die Live-App.
7. Innerhalb der Grenze betreiben
Doctor diagnostiziert nur lesend, SysOps übernimmt Drift und Rollback, Conductor zeigt das Portfolio — alles innerhalb eurer Mauern.
Sicherheits- und Governance-Checkliste
- ✓ On-Prem-Deployment unter separaten, explizit eingegrenzten Bedingungen
- ✓ Own-LLM-Optionen und eine Multi-Provider-Modell-Leiter mit Fallback
- ✓ Kein Training an Kundencode; Zero-Retention-Modellverträge
- ✓ SSO via SAML oder OIDC, optionale MFA, rollenbasierte Zugriffskontrolle
- ✓ Protokollierte menschliche Freigaben auf kontrollierten Branches vor dem Merge
- ✓ Unveränderliches (append-only) Audit-Protokoll über Prompts, Merges, Deployments und administrative Aktionen
- ✓ SOC 2 Type II Berichte unter NDA für eure Bewertungsakte verfügbar
Wo On-Prem-Programme landen
On-Prem-Programme konzentrieren sich auf Branchen, in denen Infrastrukturkontrolle Richtlinie ist, nicht Präferenz. Das sind die Umgebungen, in denen KI-gestützte Entwicklung auf eigener Hardware am häufigsten landet, und die Art von Anwendungen, die dort entstehen:
Systeme für Fertigungsanlagen
Produktionsverfolgung, Qualitäts-Workflows und Wartungstools, die neben den Maschinen laufen, die sie bedienen, auf Anlagen-Infrastruktur.
Interne Behörden-Workflows
Fallbearbeitung, Freigaben und Akten-Tooling auf behördenkontrollierter Infrastruktur, mit dem Audit-Nachweis, den Aufsicht verlangt.
Bankbetriebs-Tools
Abstimmung, Ausnahmebehandlung und interne Workflow-Anwendungen innerhalb eines Kontrollrahmens, der die Cloud nie vorausgesetzt hat.
Feld- und Anlagen-Apps für Versorger
Anlagenregister, Inspektions-Workflows und Team-Tools für Betreiber, deren Systeme als kritische Infrastruktur eingestuft sind.
Betriebskonsolen für Telekommunikation
Provisioning-, Incident- und netzwerknahe Workflow-Tools, die innerhalb der eigenen Umgebung des Betreibers leben müssen.
Forschungs- und Laborumgebungen
Datenhandhabungs- und Workflow-Anwendungen für Institutionen, deren Vereinbarungen jedes Byte vor Ort halten.
Anforderungen und wie Ciao sie abdeckt
Organisationen mit strikter Kontrolle kommen mit Anforderungslisten an, die über Jahre von Anbieterbewertungen verfeinert wurden. Diese Tabelle ordnet die Anforderungen, die On-Prem-Programme definieren, dem zu, wie Ciao jede davon erfüllt — von der Modellkontrolle bis zum Audit-Nachweis, den ein Kontrollrahmen verlangt.
| Anforderung | Wie Ciao sie abdeckt |
|---|---|
| Nichts verlässt unsere Infrastruktur | On-Prem-Deployment unter separaten Bedingungen |
| Kontrolle über Modelle | Own-LLM-Optionen; Multi-Provider-Leiter mit Fallback |
| Code- und Datenschutz | Kein Training an Kundencode; Zero-Retention-Verträge |
| Bestehende Systeme eingeschlossen | Custom Sandboxes umhüllen Rails, Java, Go, Python, Node, Multi-Prozess |
| Menschliche Kontrolle von Änderungen | Kontrollierte Branches mit protokollierten Freigaben via Guardrails |
| Audit- und Bewertungsnachweis | Unveränderlicher Trail; SOC 2 Type II Berichte unter NDA |
| Skalierung innerhalb unserer Mauern | Kubernetes-basierte Infrastruktur mit isolierten Pods, Hibernation und Aufwachen |
Häufig gestellte Fragen
Ist On-Prem ein Standard-Ciao-Plan?
Nein — On-Prem-Deployment läuft unter separaten Bedingungen, eingegrenzt gegen eure Infrastruktur, Modellanforderungen und Sicherheitseinschränkungen. Es ist ein Enterprise-Engagement, das mit einem Vertriebsgespräch beginnt, nicht mit einer Checkout-Seite.
Können wir unsere eigenen Sprachmodelle nutzen?
Own-LLM-Optionen existieren für Organisationen, die kontrollieren müssen, wo Inferenz stattfindet. Daneben reduziert Ciaos Multi-Provider-Modell-Leiter mit Fallback die Abhängigkeit von einem einzelnen Modellanbieter — eine Widerstandsfähigkeitseigenschaft, die strikte Umgebungen tendenziell schätzen.
Wird unser Code oder unsere Daten zum Training von Modellen verwendet?
Nein. Kundencode wird nie zum Training von Modellen verwendet, und Inferenz läuft unter Zero-Retention-Modellverträgen. SOC 2 Type II Berichte sind unter NDA verfügbar, um eure interne Bewertung zu unterstützen.
Kann das mit den Systemen arbeiten, die wir bereits On-Prem betreiben?
Ja. Custom-Sandbox-Images umhüllen KI-gestütztes Engineering um Rails, Java, Go, Python, Node und Multi-Prozess-Backends, sodass der Bestand, den ihr bereits betreibt, demselben kontrollierten Lebenszyklus beitritt wie neue Anwendungen.
Wie behalten Menschen die Kontrolle darüber, was die KI ändert?
Guardrails ordnet den Code Geschäftsbereichen zu, erkennt riskante Änderungen und wendet Richtlinien in einfacher Sprache an; markierte Änderungen warten auf kontrollierten Branches auf protokollierte menschliche Freigabe. Der unveränderliche Audit-Trail über Prompts, Merges, Deployments und administrative Aktionen macht diese Kontrolle nachweisbar.
Was kostet ein On-Prem-Engagement?
Entwicklungsprogramme starten bei 10.000 USD pro Jahr, und On-Prem-Bedingungen werden zusätzlich gegen eure Umgebung eingegrenzt. Bringt eure Infrastruktureinschränkungen und Modellanforderungen für einen konkreten Vorschlag zum Vertrieb.