CUSTOM AI ENGINEERING // INHOUSE DEPLOYMENT
Eigene AI. In Ihrer Infrastruktur.
NALVRA entwickelt AI-Systeme, die in reale Arbeit greifen: lokale Agenten auf eigener AI-Infrastruktur, spezialisierte digitale Mitarbeiter sowie kontrollierte hybride Architekturen. Datenwege, Werkzeuge und Freigaben bleiben dabei technisch nachvollziehbar.
Local Agentsauf DGX Spark oder eigener AI-Infrastruktur
RAG + PEFTWissen anbinden, Verhalten gezielt anpassen
Human in ControlFreigaben für relevante Aktionen
● LIVE — AI INFERENCE ENGINE ACTIVE
Engineering für den Betrieb
Lokale Agenten werden Teil Ihrer Betriebsarchitektur.
Ein DGX Spark kann als lokaler Agent-Knoten dienen. Er ist aber nur eine Betriebsform: Je nach Datenklasse können Modelle auch aus einer deutschen, europäischen oder globalen Cloud kommen. Mitarbeitende nutzen dieselben vertrauten Oberflächen, während Rechte, Modellroute und Freigaben zentral gesteuert werden.
01 · Local AI Engineering
Wissen anbinden. Agenten lokal betreiben.
Nicht jedes Unternehmen muss ein Grundmodell neu trainieren. In der Praxis entsteht der Vorsprung aus kuratierten Daten, Retrieval, Evaluation und lokal laufenden Agenten, die mit klar begrenzten Werkzeugen reale Vorgänge vorbereiten.
Der Spark kann mehr als Modelle starten.
RAG bringt aktuelles Unternehmenswissen in die Antwort, ohne das Modell für jede neue Information erneut zu trainieren. Auf derselben lokalen Infrastruktur kann eine Agent-Runtime Aufgaben annehmen, Kontext sammeln, freigegebene Werkzeuge aufrufen und Ergebnisse an Menschen oder Fachsysteme übergeben.
- 01Datenraum definieren: Quellen, Rechte, Aufbewahrung und zulässige Verarbeitung werden vor dem Modell festgelegt.
- 02Qualität messen: Antwortgüte, Quellenbezug, Latenz und Kosten werden gegen feste Tests geprüft.
- 03Betrieb wählen: lokal, isoliert oder hybrid – abhängig von Datenklasse, Last und Verfügbarkeit.
Unternehmensdaten
DokumenteVerträge · Handbücher
SystemeERP · CRM · Tickets
EreignisseE-Mail · Sensorik · APIs
CONTROLLED COMPUTE
Local Model
Runtime Inference · Embeddings
Evaluation · Adapters
Runtime Inference · Embeddings
Evaluation · Adapters
Arbeitsleistung
WissenAntworten mit Quellen
DokumenteExtraktion · Prüfung
AktionenEntwurf · Freigabe · Übergabe
01RAGAktuelles Wissen anbinden
02EvaluateQualität reproduzierbar messen
03PEFT / LoRAVerhalten gezielt anpassen
04ServeLokal oder hybrid betreiben
Local Agent Runtime · DGX Spark
Ein kompakter Agent-Knoten für den eigenen Betrieb.
Der Spark steht nicht als isolierter Rechner im Technikraum. Er wird über definierte Schnittstellen mit Dokumenten, Ereignissen und Unternehmenssystemen verbunden – und stellt lokale Agenten dort bereit, wo Mitarbeitende bereits arbeiten.
Auslöser & Kontext
EreignisseE-Mail · Formular · Ticket · Termin
UnternehmenswissenDokumente · Richtlinien · Vorgänge
DGX SPARK
Local Agent
Runtime
Runtime
MODELRAGTOOLSPOLICY
Inferenz, Kontext und Agentenlogik in der eigenen Umgebung
Bereitstellung
ArbeitsoberflächenNALVRA ONE · Teams · Browser
FachsystemeERP · CRM · Service · APIs
01Daten nah haltenSensible Kontexte können lokal verarbeitet werden.
02Dauerhaft bereitAgenten reagieren auf definierte Ereignisse statt nur auf Chatfragen.
03Kontrolliert erweiternModelle, Werkzeuge und weitere Agent-Knoten bleiben austauschbar.
02 · Digitale Mitarbeiter
Digitale Mitarbeiter. In Ihre Firma eingebunden.
Ein digitaler Mitarbeiter erhält eine fachliche Rolle, Unternehmenswissen, freigegebene Werkzeuge und klare Grenzen. Er arbeitet über Ereignisse und Aufgabenlisten – nicht nur dann, wenn jemand ein Chatfenster öffnet.
Support-MitarbeiterTicket verstehen · Kontext sammeln
Operations-MitarbeiterVorgang prüfen · nächsten Schritt planen
Wissens-MitarbeiterQuellen finden · Evidenz liefern
ARBEITSAUFTRAGVerstehen
Planen
Übergeben
Planen
Übergeben
WerkzeugeNur freigegebene APIs und Aktionen
IdentitätRolle, Rechte und Datenraum sind begrenzt
NachweisAufrufe, Übergaben und Ergebnisse bleiben sichtbar
HITL
Menschliche FreigabeAusführen, versenden oder buchen erst nach bestätigter Entscheidung.
APPROVAL REQUIRED
Nicht ein Super-Agent. Ein System klarer Rollen.
Digitale Mitarbeiter werden wie organisatorische Funktionen entworfen: mit Arbeitsauftrag, Zuständigkeit, Zugängen und einem definierten Übergabepunkt. So entsteht keine unkontrollierte Automatisierung, sondern ein nachvollziehbarer Teil des Betriebs.
- 01Rolle: ein klarer Auftrag statt unbegrenzter Allgemeinzuständigkeit.
- 02Anbindung: Wissen, E-Mail, Tickets und Fachsysteme über kontrollierte Schnittstellen.
- 03Übergabe: Unsicherheit, Ausnahmen und relevante Aktionen gehen sichtbar an Menschen.
Integration in den Arbeitstag
Der digitale Mitarbeiter erscheint dort, wo Arbeit entsteht.
Er kann durch eine neue E-Mail, ein Ticket, einen Termin oder einen Statuswechsel gestartet werden. Das Ergebnis landet wieder im vorhandenen Prozess – als Entwurf, strukturierter Datensatz, Aufgabe oder Entscheidungsvorlage.
03 · Resiliente AI-Architektur
Das Unternehmen entscheidet. Nicht der Anbieter.
Resilienz bedeutet mehr als On-Premise. Eine belastbare Architektur trennt Geschäftslogik, Datenzugriff und Modellanbieter – und kann anhand von Richtlinien zwischen lokalem Modell und externen Diensten routen.
KLASSISCHE CLOUD-AI
Bleibt vollständig integrierbar.
- OpenAI API GPT
- ChatGPT ENTERPRISE
- Anthropic CLAUDE
- Azure OpenAI MICROSOFT
DATENKLASSE VOR MODELLNAME
Je sensibler der Kontext, desto enger die Route.
NALVRA verbindet Cloud- und lokale Modelle über eine gemeinsame Governance-Schicht. Die konkrete Route wird pro Vorgang freigegeben – nicht pauschal für das ganze Unternehmen.
Allgemein & freigegebenUnternehmensfreigabe, Anbieterbedingungen und Zweck passen.
CLOUD MÖGLICH
Intern & vertraulichDE-/EU-Cloud oder lokal – abhängig von Schutzbedarf, Vertrag und Datenweg.
CONTROLLED ROUTE
PersonenbezogenDatenminimierung, Rechtsgrundlage, AV-Vertrag, Region und Aufbewahrung werden geprüft.
CASE REVIEW
Besonders schutzbedürftigZum Beispiel Gesundheits-, Gen- oder Biometriedaten, Geschäftsgeheimnisse sowie sicherheitskritische Behörden-, Verteidigungs- oder klassifizierte Informationen.
LOKAL BEVORZUGT
Wichtig: Lokale Inferenz ist eine Architektur-Empfehlung, keine pauschale Rechtsaussage. Auch Cloud-AI kann geeignet sein, wenn Zweck, Rechtsgrundlage, Auftragsverarbeitung, Unterauftragnehmer, Region, Aufbewahrung, Zugriffsrechte und tatsächliche Verarbeitungskette nachweisbar passen. Der Serverstandort allein reicht als Bewertung nicht aus.
Die Agentenlogik bleibt. Der Modellstandort kann wechseln.
Fachlogik, Berechtigungen und Datenzugriff gehören nicht in einen proprietären Chatverlauf. Über einen kontrollierten Gateway lassen sich lokale Modelle, deutsche oder europäische Cloud-Angebote und globale Spezialmodelle vergleichen und regelbasiert auswählen.
- 01Lokale Route: sensible Daten und dauerhafte Agenten können in der eigenen Umgebung bleiben.
- 02DE-/EU-Cloud: skalierbare Modelle werden an vertraglich und technisch passende Regionen gebunden.
- 03Globale Route: US- oder Spezialanbieter erhalten nur ausdrücklich freigegebene Kontexte.
DatenklasseStandortQualitätKosten & Latenz
BUSINESS TASKDokument prüfen und Ergebnis vorbereiten
POLICY + EVAL GATERoute auswählen, Ergebnis prüfen, Trace schreiben
ROUTE 01Lokales Modell
PrimaryROUTE 02Cloud Deutschland / EU
StandbyROUTE 03Globale / US API
IsolatedData boundaryPolicy enforced
FallbackRoute prepared
EvaluationSame test set
ObservabilityEnd-to-end trace
Real-Business-Szenarien
AI für Arbeit, die heute schon stattfindet.
Wir beginnen nicht mit einem Modellnamen, sondern mit einem wiederkehrenden Vorgang, seinen Daten, den beteiligten Menschen und der Frage, wo Vorbereitung statt Entscheidung automatisiert werden kann.
Antworten mit belastbaren Quellen.
Handbücher, Verträge, Tickets und technische Dokumentation werden auffindbar. Antworten verweisen auf den verwendeten Kontext.
RAG · SEARCH · CITATIONSDigitale Mitarbeiter in vorhandene Abläufe einbinden.
Ereignisse starten klar begrenzte Aufgaben. Ergebnisse, Quellen und Ausnahmen landen wieder im vertrauten Fachsystem.
TRIGGERS · AGENTS · HANDOFFSUnstrukturierte Eingänge in klare Daten verwandeln.
OCR und multimodale Modelle extrahieren Inhalte, prüfen Plausibilität und übergeben strukturierte Ergebnisse an Fachsysteme.
OCR · VISION · VALIDATION
Vom Use Case zum Betrieb
Klein beweisen. Sauber messen. Kontrolliert skalieren.
Jede Umsetzung erhält einen fachlichen Testkatalog, eine dokumentierte Daten- und Rechtearchitektur sowie einen klaren Übergabepunkt in den Betrieb.
Vorgang & Daten
Arbeitsablauf, Quellen, Rechte und gewünschtes Ergebnis werden gemeinsam abgegrenzt.
Funktionsprototyp
Ein begrenzter Datenraum zeigt früh, ob RAG, Modellanpassung oder Agentenlogik den Nutzen liefert.
Evaluation & Safety
Qualität, Kosten, Latenz, Fehlerfälle, Freigaben und Nachvollziehbarkeit werden systematisch geprüft.
Übergabe & Betrieb
Monitoring, Modellroute, Updateprozess und Verantwortlichkeiten werden in der Zielumgebung verankert.
AI Engineering · NALVRA
Welche Arbeit soll Ihre AI als Nächstes vorbereiten?
In einem ersten Gespräch grenzen wir Vorgang, Datenlage und Zielarchitektur ein – bevor Technik gekauft oder ein Modell festgelegt wird.