ENTWICKLUNG INTELLIGENTER EDGE-GERÄTE MIT LOKER KI UND LOKALER DATENVERARBEITUNG
KI direkt auf Deinem Gerät –
kein Datenrisiko, keine Abhängigkeit
Wir entwickeln Software für Embedded- und Edge-Systeme, die Daten lokal verarbeiten und KI-Modelle direkt auf der Hardware ausführen. Sensible Informationen bleiben auf dem Gerät — für maximale Kontrolle, geringe Latenz und datenschutzkonforme KI-Anwendungen.
Kostenlos & unverbindlich – 30 Minuten – klare
Einschätzung
DIE VORTEILE
Warum lokale KI
Sensible Daten verlassen das Gerät nicht. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal, nachvollziehbar und unabhängig von externen Cloud-Diensten.
Inferenz läuft lokal. Rohdaten verlassen das Gerät nicht
Keine Cloud-Abhängigkeit
Software funktioniert ohne Internetverbindung
Offline-first
Datenflüsse sind vollständig dokumentiert und nachvollziehbar
Auditierbar
DSGVO-konform by design
Datenschutz ist Architekturentscheidung
Das Problem
Warum Cloud-basierte KI für viele Anwendungsfälle nicht ausreicht.
Cloud-Inferenz ist nicht per se falsch, aber sie setzt Voraussetzungen, die in vielen Szenarien nicht erfüllt sind oder nicht erfüllt werden dürfen.
Datenschutzanforderungen schließen Cloud aus
Personen-, Patienten- oder Produktionsdaten dürfen in vielen Kontexten nicht auf externe Server übertragen werden – weder rechtlich noch vertraglich.
Keine zuverlässige Verbindung
Industrieanlagen, Fahrzeuge, Außenstandorte: eine stabile Internetverbindung ist nicht garantiert. Cloud-abhängige Systeme fallen genau dann aus, wenn sie gebraucht werden.
Latenz ist kritisch
Echtzeiterkennung, Steuerungseingriffe, Sicherheitsfunktionen: Cloud-Roundtrips sind zu langsam. Entscheidungen müssen auf dem Gerät fallen.
Kein internes Embedded-KI-Know-how
Softwareentwickler kennen ML. Embedded-Entwickler kennen Hardware. Die Schnittmenge ist selten im eigenen Team vorhanden.
WAS WIR VERSPRECHEN
lokal, unabhängig, vertrauenswürdig
Wir entwickeln die Software für Edge-Geräte, die KI-Modelle lokal ausführen – Firmware, Inferenz-Pipeline und Modelloptimierung für die von dir definierte Zielhardware. Sensible Daten verlassen das Gerät nicht. Das ist Architekturentscheidung, keine Konfigurationsoption.
LOKALE DATENVERARBEITUNG MIT UNS BEDEUTET
Datenschutz by Design
Was lokale Datenverarbeitung konkret bedeutet.
Datenschutzkonformität ergibt sich aus Softwarearchitektur-Entscheidungen, die wir mithilfe der Anforderungsanalyse festlegen.
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Keine Rohdatenübertragung
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Kein Drittanbieter-Zugriff
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Dokumentierte Datenflüsse
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Offline-first Architektur
Kamera-, Sensor- oder Audiodaten werden lokal verarbeitet. Das Gerät überträgt nur aggregierte Ergebnisse oder Ereignisse – wenn überhaupt.
Die Software benötigt keinen Zugang zu Cloud-APIs. Keine Daten fließen in externe Trainingspipelines oder Drittanbieter-Dienste.
Wir dokumentieren vollständig, welche Daten wo entstehen, verarbeitet und gespeichert werden – als Grundlage für Datenschutz-Audits.
Die Software funktioniert vollständig ohne Internetverbindung. Eine externe Anbindung ist optional, nicht Voraussetzung für den Betrieb.
Referenzen noch einfügen
Ablauf
Vier Phasen. Du entscheidest nach jeder einzelnen.
Jede Phase endet mit definierten Deliverables. Die Beauftragung der nächsten Phase liegt bei dir.
2-3 Wochen
ab 10.000 €
Anforderungsanalyse & Architekturkonzept
Wir analysieren deinen Anwendungsfall, die Datenschutzanforderungen und die Zielhardware. Wir definieren die Softwarearchitektur – welche Daten wo entstehen, verarbeitet und gespeichert werden dürfen. Wir bewerten KI-Frameworks und Modellarchitekturen anhand der Hardware-Constraints und Latenzanforderungen.
Du bekommst:
- Anforderungsdokumentation
- Softwarearchitektur-Konzept
- ML-Machbarkeitsanalyse
- Kostenkalkulation Phase 2–4
4-8 Wochen
ab 20.000 €
Proof of Concept
Wir implementieren einen funktionsfähigen PoC auf der Zielhardware – vollständig offline, ohne externe Abhängigkeiten. Wir trainieren oder adaptieren das KI-Modell für den definierten Anwendungsfall und optimieren es für die Hardware-Constraints. Wir messen Inferenzzeit, Speicherbedarf und Genauigkeit unter realen Bedingungen.
Du bekommst:
- messbarer Nachweis der technischen Machbarkeit
- Lauffähiger PoC auf Zielhardware
- Offline-Betrieb verifiziert
- Benchmarks: Latenz, Speicher, Genauigkeit
- Optimiertes ML-Modell
2-6 Monate
nach Phase 1 kalkuliert
Entwicklung
Wir entwickeln Firmware und Inferenz-Pipeline nach dem in Phase 1 definierten Architekturkonzept. Wir integrieren Schnittstellen zu Sensoren, Aktoren und optionalen externen Systemen. Wir implementieren Sicherheitsmechanismen, Logging und OTA-Update-Fähigkeit. Datenschutzkonforme Datenflüsse sind dabei kein Add-on, sondern Teil der Architektur.
Du bekommst:
- FirmwareI
- Inferenz-Pipeline
- Sensor- & Aktorintegration
- OTA-Update-Fähigkeit
2-4 Wochen
ab 8.000 €
Validierung & Übergabe
Wir testen die Software unter definierten Einsatzbedingungen und verifizieren die Datenschutzarchitektur. Wir übergeben Quellcode, Modelle und vollständige Dokumentation – einschließlich Datenflussdokumentation als Grundlage für Audits. Wir stehen 30 Tage nach Übergabe für Rückfragen bereit.
Du bekommst:
- Testprotokoll
- Quellcode & Modelle
- Technische Dokumentation
- Datenflussdokumentation
- 30 Tage Nachbegleitung
Auf einen Blick
Was du mit uns bekommst.
✓ Unabhängigkeit von Drittanbietern
✓ sichere Datenverarbeitung
✓ Softwarearchitektur- und Datenschutzkonzept
✓ Firmware- und Inferenz-Pipeline-Entwicklung
✓ Training und Optimierung des KI-Modells
✓ Integration von Sensoren, Aktoren, Schnittstellen
✓ Validierung unter realen Einsatzbedingungen
✓ Vollständige Datenflussdokumentation
✓ 30 Tage Nachbegleitung nach Übergabe
Der erste Schritt kostet dich 30 Minuten.
Du beschreibst deine Situation. Wir sagen Dir ehrlich ob wir helfen können und was das
realistisch bedeutet.
Wir begleiten jeweils nur eine begrenzte Anzahl an Projekten parallel, um die Qualität zu halten. Wenn du ein Gespräch buchst, klären wir direkt ob und wann wir starten können.
Voraussetzungen
Was du mitbringst.
Fachlich:
- Definierter Anwendungsfall und Einsatzumgebung
- Zielhardware steht fest oder ein Hardwarepartner ist vorhanden
- Bekannte Datenschutzanforderungen oder -einschränkungen
- erstes Anforderungskonzept bzgl. Latenz, Speicher, Energieverbrauch
- Trainingsdaten vorhanden oder beschaffbar
Organisatorisch:
- Entscheidungsträger ist aktiv eingebunden
- Technische Ansprechperson verfügbar
- Realistischer Zeitrahmen von mindestens 4 Monaten
Investition
Was das kostet.
Typische Gesamtinvestition
50.000 – 180.000 €
abhängig von Modellkomplexität, Integrationsaufwand und Anzahl der Schnittstellen:
Aufschlüsselung nach Phasen
Jede Phase wird einzeln beauftragt – du entscheidest nach jeder.
| Phase 1 – Anforderungsanalyse & Architekturkonzept | ab 10.000 € |
| Phase 2 – Proof of Concept | ab 10.000 € |
| Phase 3 – Softwareentwicklung | nach Phase 1 kalkuliert |
| Phase 4 – Validierung & Übergabe | ab 5.000 € |
DEIN EINSTIEGSRISIKO
10.000 €
Du erhältst Softwarearchitektur-Konzept, Datenschutzarchitektur, ML-Machbarkeitsanalyse und Kostenkalkulation für Phase 2–4.
So geht es weiter
Der erste Schritt kostet dich 30 Minuten.
Du beschreibst deinen Anwendungsfall und deine Datenschutzanforderungen. Wir sagen dir direkt, ob das umsetzbar ist – und was es braucht.
1
30-Min-Gespräch
Keine Vorbereitung nötig.
Einfach Situation schildern.
2
Phase 1 starten
Bestandsaufnahme und
Systemanalyse für 10.000 €.
3
Entscheidung treffen
Entscheidung für weiteres
Vorgehen treffen.
FAQ
Was wir oft gefragt werden.
Ist die Software wirklich DSGVO-konform oder nur theoretisch?
Wir liefern keine Rechtsberatung und kein DSGVO-Gutachten. Was wir liefern: eine Softwarearchitektur, in der Rohdaten das Gerät nicht verlassen und eine vollständige Datenflussdokumentation, die Audits standhält. Die rechtliche Bewertung liegt bei Deinem Datenschutzbeauftragten.
Wir haben noch keine Zielhardware festgelegt. Können wir trotzdem starten?
Ja – sofern Du bereit bist, die Hardwareauswahl in Phase 1 zu treffen. Wir bewerten verfügbare Plattformen anhand Deiner Anforderungen und geben eine begründete Empfehlung. Die finale Entscheidung und Beschaffung liegt bei Dir oder Deinem Hardwarepartner.
Wir haben noch kein trainiertes Modell. Ist das ein Problem?
Nein. Wir übernehmen Modellauswahl, Training und Optimierung für die Zielhardware. Voraussetzung ist, dass Trainingsdaten vorhanden oder beschaffbar sind. Fehlen diese, ist das der erste Klärungspunkt in Phase 1.
Wir haben bereits einen Prototypen. Können wir direkt in Phase 2 einsteigen?
Das hängt vom Aufbau des Prototypen ab. Wir bewerten ihn in Phase 1 – insbesondere ob die Datenschutzarchitektur tragfähig ist. Direkt in Phase 2 einzusteigen ohne diese Prüfung erhöht das Risiko von Nacharbeiten.
Was passiert mit dem KI-Modell nach der Übergabe?
Du erhältst alle Modellgewichte, Trainingsskripte und Dokumentation. Laufende Modellpflege – Retraining, Drift-Monitoring, neue Daten – liegt nach der Übergabe bei Dir. Wir besprechen in Phase 4, wie Dein Team das übernehmen kann.
Was passiert im Erstgespräch?
Du beschreibst Deinen Anwendungsfall und Deine Datenschutzanforderungen. Wir stellen Fragen zu Zielhardware, Daten und Einsatzumgebung. Danach sagen wir Dir direkt, ob das Projekt realisierbar ist und ob wir der richtige Partner dafür sind.
Wir führen jeweils eine begrenzte Anzahl an Edge-KI-Projekten parallel durch. Im Erstgespräch klären wir, ob und wann ein Start möglich ist.
Der erste Schritt kostet dich 30 Minuten.
Du beschreibst deinen Anwendungsfall und deine Datenschutzanforderungen. Wir sagen dir direkt, ob das umsetzbar ist – und was es braucht.