OneMachine für datensouveräne KI in Ihrer Infrastruktur

OneMachine ist eine datensouveräne KI-Plattform, die in der eigenen Cloud-Infrastruktur des Kunden installiert wird. Sie bündelt Modelle, Workflows, Unternehmenswissen, Konnektoren, Transkription, Datenanalyse und Compliance in einer Anwendung, damit Unternehmen eine zentrale KI-Maschine statt vieler einzelner KI-Tools betreiben.

OneMachine richtet sich an Unternehmen ab ca. 50 Mitarbeitern, die KI produktiv und kontrolliert einsetzen wollen. Besonders relevant ist die Plattform für FMCG, Retail, Industrie, Mittelstand und Konzerne mit sensiblen Daten, Datenschutzanforderungen oder Bedarf an einem operativen AI Operating Model.

Ihre Daten werden ausschließlich in Ihrer eigenen Infrastruktur verarbeitet, zum Beispiel auf Microsoft Azure, StackIT, IONOS Cloud oder On-Prem-Servern. Dokumente, Embeddings, Vektordatenbank, Logs und Modell-Outputs bleiben in Ihrem Tenant und in der Cloud-Region Ihrer Wahl.

Datensouveräne KI bedeutet, dass Daten in einer vom Kunden kontrollierten Infrastruktur verarbeitet werden und nicht beim Anbieter liegen. Bei OneMachine bleiben Dokumente, Embeddings, Logs, Vektordatenbank und Modellzugriffe innerhalb des Kunden-Tenants; MindsMachines erhält keinen Zugriff auf Inhaltsdaten.

Ja. OneMachine ist nach dem Prinzip Privacy by Design gebaut und unterstützt DSGVO-konformen Betrieb mit Datenresidenz in der EU oder Deutschland, Auftragsverarbeitungsvertrag nach DSGVO Art. 28, rollenbasierten Zugriffen, Datenminimierung, Löschfunktionen und vollständigem Audit-Trail.

Ja. OneMachine ist so konstruiert, dass Betreiber Anforderungen des EU AI Act erfüllen können. Dazu gehören Transparenz, Human-in-the-Loop, Risikoklassifizierung pro Use Case, Dokumentation, Audit-Trails und exportierbare Evidence Bundles für Prüfungen und interne Governance.

OneMachine unterstützt über 100 Modelle bei fünf Providern, darunter OpenAI, Anthropic, Google, Mistral und Perplexity. Zusätzlich können eigene Open-Source-Modelle wie Llama oder Mistral auf kundeneigenen Servern betrieben und pro Use Case nach Sicherheit, Kosten und Leistung ausgewählt werden.

Ja. Open-Source-LLMs wie Llama oder Mistral lassen sich auf Ihrem eigenen Server oder in Ihrer Cloud betreiben. So bleiben sensible Workloads vollständig in Ihrer Infrastruktur, während weniger sensible Use Cases optional Cloud-Modelle über Enterprise-APIs nutzen können.

RAG steht für Retrieval Augmented Generation und verbindet Sprachmodelle mit Ihrer eigenen Wissensbasis. OneMachine sucht relevante Dokumentstellen, bewertet Quellen, erdet die Antwort im Kontext und zeigt zitierfähige Nachweise, damit Antworten nachvollziehbar statt frei erfunden sind.

OneMachine integriert sich über Standard-Konnektoren, Model Context Protocol und APIs in bestehende Systeme. Unterstützt werden unter anderem SharePoint, OneDrive, Microsoft Teams, Outlook, Slack und Calendar; Custom-Konnektoren für ERP, CRM und proprietäre Systeme sind möglich.

Das Setup dauert in der Regel ca. zwei Wochen. Vorab werden Onboarding-Dokument, AVV und technische Voraussetzungen abgestimmt; danach folgt die Installation in Ihrer Infrastruktur, die Anbindung erster Datenquellen, eine Admin-Schulung und der Go-Live mit Ihrem ersten Use Case.

Die Demo ist 14 Tage kostenlos. Das Team-Angebot kostet 699 € monatlich für bis zu 100 Nutzer; Enterprise-Rollouts kalkulieren wir individuell auf Anfrage. Support-Pakete, individuelle SLAs und zusätzliche Services können je nach Bedarf ergänzt werden.