Dienstleistungen

KI, die Sie unter Kontrolle haben

Alpine Edge unterstützt Unternehmen beim Einsatz von KI, ohne dass sie die Kontrolle über ihre Daten abgeben. Wir entwickeln private, DSGVO-konforme Lösungen und betreiben sie in Ihrer eigenen Infrastruktur oder Cloud. Sensible Informationen bleiben in Ihrer Umgebung und werden nie zum Training fremder Modelle verwendet.

  • Lokal betriebene Sprachmodelle
  • DSGVO-konformer Umgang mit sensiblen Daten
  • MCP-Server und KI-Agenten
  • KI-native Software
Sprechen Sie mit uns über KI
Claude

OffiziellerAnthropicPartner

Wir entwickeln private, Compliance-konforme KI-Lösungen auf Basis der Claude-Modelle von Anthropic.

Dokumente, Datenbanken, CRM-Systeme und interne APIs werden über einen geprüften MCP-Server mit einem selbst gehosteten Sprachmodell verbunden. Der gesamte Datenweg bleibt innerhalb Ihrer Infrastruktur; öffentliche KI-APIs werden nicht aufgerufen.

Was wir umsetzen

Vier Bausteine für private, produktionsreife KI, passend zu Ihrem konkreten Anwendungsfall kombiniert.

Private KI – lokal und selbst gehostet

Offene Modelle wie Llama und Mistral laufen in Ihrer eigenen Umgebung – bei Bedarf vollständig vom Internet getrennt – und speichern Daten ausschliesslich in der EU. Es werden weder Daten an Drittanbieter-APIs gesendet noch externe Modelle damit trainiert.

DSGVO und sensible Daten

Wir erkennen und schwärzen personenbezogene Daten, betreiben Systeme auf Wunsch vollständig isoliert, verschlüsseln mit Ihren eigenen Schlüsseln und setzen Rollen, Zugriffsrechte und lückenlose Audit-Logs gemäss DSGVO und ISO 27001 um.

MCP-Server und -Agenten

MCP-Server verbinden Ihre internen Werkzeuge, APIs und Daten sicher mit KI-Agenten. Berechtigungen sind klar begrenzt, jeder Zugriff ist nachvollziehbar und lässt sich jederzeit entziehen.

KI-native Software

RAG-Assistenten für Ihre eigenen Dokumente, direkt in Ihre Abläufe eingebettete Copiloten und Callcenter-KI, die wir bereits produktiv betreiben.

Engineering direkt im Unternehmen

KI-Engineering direkt in Ihrem Unternehmen

Wir bauen KI nicht einfach irgendwo ein. Wir finden heraus, wo sie tatsächlich etwas bringt.

Unsere KI-Engineers arbeiten direkt in Ihren Teams mit. So sehen sie, wie die Arbeit tatsächlich abläuft – nicht nur, wie sie auf dem Papier beschrieben ist.

Wir erfassen Prozesse, finden wiederkehrende Arbeit und betriebliche Engpässe, gestalten Abläufe neu, wo es nötig ist, und bauen die Automatisierung direkt in Ihre bestehenden Systeme ein.

Direkt in Ihrem Betrieb. Messbar am Ergebnis.

Verstehen → Abbilden → Verbessern → Automatisieren → Integrieren → Messen

Über einen solchen Einsatz sprechen

Ein KI-Engineer arbeitet direkt in Ihrem Betrieb. Der Ablauf wiederholt sich: verstehen, wie die Arbeit heute funktioniert, den Prozess abbilden und verbessern, sinnvoll automatisieren, in bestehende Systeme integrieren und die Wirkung messen. Die Ergebnisse fliessen in die nächste Runde ein.

Was unsere KI-Engineers vor Ort übernehmen

Vom ersten Gespräch vor Ort bis zum System, das Ihr Team täglich nutzt: Eine Person begleitet den gesamten Weg statt einer Kette von Übergaben.

Prozesse verstehen

Wir sprechen direkt mit Mitarbeitenden und Verantwortlichen und schauen uns an, wie Abläufe, Werkzeuge und Entscheidungen im Alltag tatsächlich funktionieren – und wo es hakt.

Prozesse abbilden

Wir halten fest, wie Informationen, Aufgaben, Freigaben und Entscheidungen in Ihrem Unternehmen weitergegeben werden.

Automatisierungspotenzial prüfen

Wir suchen gezielt nach wiederkehrender, manueller oder wissensintensiver Arbeit, bei der KI einen messbaren Nutzen bringen kann.

Abläufe neu gestalten

Bevor wir automatisieren, vereinfachen wir den Prozess: unnötige Schritte fallen weg, Engpässe werden behoben und doppelte Arbeit wird entfernt.

KI-Lösungen und Agenten entwickeln

Auf Basis der verbesserten Abläufe entwickeln wir KI-Agenten, Copiloten, MCP-Integrationen, RAG-Systeme und passende Automatisierungen.

Systeme integrieren

Wir binden KI direkt an Ihr CRM und ERP, Ihre Datenbanken, internen APIs, Dokumente, Kommunikationswerkzeuge und bestehende Software an.

Einführung und Verankerung

Wir führen die Lösung im echten Arbeitsumfeld ein, schulen die Teams, holen Rückmeldungen ein und verbessern sie so lange, bis sie zum Arbeitsalltag gehört.

Typische Einsatzfelder für Automatisierung

Wir beginnen nicht mit einem Modell, für das wir nachträglich ein Problem suchen. Ausgangspunkt sind Ihre Abläufe und Ziele. Von dort prüfen unsere Engineers, wo KI wirklich hilft und wo klassische Automatisierung oder eine Prozessverbesserung die bessere Lösung ist.

  • Manuelle Datenerfassung und Datenabgleich
  • Dokumente verarbeiten und Informationen extrahieren
  • Wiederkehrende Arbeit in CRM und ERP
  • Interne Wissenssuche
  • Supportabläufe für Kunden und Mitarbeitende
  • Berichte und Zusammenfassungen für die Geschäftsleitung
  • Freigabe- und Eskalationsprozesse
  • E-Mail- und Kommunikationsabläufe
  • Qualitätssicherung und Compliance-Prüfungen
  • Datentransfer zwischen Systemen
  • Recherche und Informationsbeschaffung
  • Abläufe zur Entscheidungsunterstützung

Eine Person verbindet Fachbereich und Technik

Diese Rolle verbindet Geschäfts- und Prozessanalyse, Softwareentwicklung und KI-Umsetzung. Dadurch gibt es weniger Übergaben und einen deutlich kürzeren Weg vom erkannten Problem bis zu einer Lösung, die im Alltag funktioniert.

GeschäftsanalyseProzessgestaltungSoftwareentwicklungKI-Umsetzung

So läuft ein KI-Projekt ab

Wir schneiden jeden Auftrag auf Ihre Daten und Anwendungsfälle zu und setzen ihn in drei klaren Phasen um.

01

Analyse

Wir klären Anwendungsfälle, Sensibilität der Daten, Infrastruktur und Compliance-Vorgaben und legen gemeinsam die passenden Modelle und die Architektur fest.

02

Umsetzung

Wir bringen Modelle, MCP-Server und Software in Ihre Umgebung. Die nötigen Sicherheits- und Datenkontrollen sind von Anfang an Teil der Lösung.

03

Betrieb

Wir betreiben, überwachen und verbessern das System laufend mit derselben DevOps-Sorgfalt wie Ihre übrige Infrastruktur.

Häufige Fragen

Bei privater KI laufen die Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur oder in Ihrem Cloud-Konto, statt Daten an eine externe API zu senden. Alpine Edge betreibt dafür offene Modelle wie Llama oder Mistral direkt in Ihrer Umgebung. Ihre Daten verlassen diese Umgebung nicht und werden nicht zum Training fremder Modelle verwendet.

Ja. Die Modelle laufen in Ihrer Umgebung mit Datenhaltung in der EU; personenbezogene Daten gehen nicht an externe KI-Anbieter. Wir ergänzen die Lösung um Schwärzung, Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Logs und richten den Betrieb an DSGVO und ISO 27001 aus.

Ein MCP-Server ermöglicht KI-Assistenten und Agenten einen kontrollierten Zugriff auf interne Werkzeuge, APIs und Daten. Die Berechtigungen sind klar begrenzt und jeder Zugriff bleibt nachvollziehbar. So können Agenten mit Ihren Systemen arbeiten, ohne unkontrolliert auf Daten oder Funktionen zuzugreifen.

Wir entwickeln RAG-Assistenten, die mit Ihren eigenen Dokumenten arbeiten, Copiloten für bestehende Abläufe und weitere Automatisierungen. Im Callcenter betreiben wir bereits KI für Transkription, Zusammenfassungen, die Erkennung von Einwänden, Lead-Bewertung und automatische Qualitätsprüfungen.

Wir arbeiten in drei Phasen. Zuerst prüfen wir Daten, Anwendungsfälle und Rahmenbedingungen. Danach bringen wir Modelle, MCP-Server und Software in Ihre Umgebung. Im laufenden Betrieb übernehmen wir Hosting, Monitoring und Weiterentwicklung mit derselben DevOps-Sorgfalt wie bei Ihrer übrigen Infrastruktur.

Ein solcher KI-Engineer arbeitet direkt mit Ihren Teams im Unternehmen, statt aus der Distanz Empfehlungen abzugeben. Eine Person verbindet Geschäfts- und Prozessanalyse mit Softwareentwicklung und KI-Umsetzung. So gehen weniger Informationen bei Übergaben verloren, und aus einem erkannten Problem wird schneller eine produktive Lösung.

Klassische KI-Beratung beginnt oft beim Modell und sucht danach den passenden Anwendungsfall. Wir beginnen bei Ihrem Unternehmen: Wir schauen uns die tatsächlichen Abläufe an, bilden sie ab, verbessern sie bei Bedarf und automatisieren erst dann. Deshalb sagen wir auch offen, wenn klassische Automatisierung oder eine Prozessänderung sinnvoller ist als KI.

Gut geeignet sind wiederkehrende oder wissensintensive Aufgaben mit hohem Volumen: Datenerfassung und -abgleich, Dokumentenverarbeitung, wiederkehrende Arbeit in CRM und ERP, interne Wissenssuche, Supportabläufe, Berichte, Freigaben und Eskalationen, Qualitäts- und Compliance-Prüfungen sowie der Datenaustausch zwischen Systemen.

Im Einsatz bei Teams aus Gastronomie, Einzelhandel und Gesundheitswesen

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