Vor Ort installierte Unternehmens-KI
KI für Unternehmen, die das Unternehmen nicht verlässt – sie läuft bei Ihnen, nicht in der Cloud
Eine Unternehmens-KI, die auf Ihrer eigenen Infrastruktur läuft und mit den Dokumenten Ihres Unternehmens arbeitet. Sensible Informationen gelangen nicht ins Internet, die KI-Kosten lassen sich im Voraus planen, und sollte später ein fortschrittlicheres Modell verfügbar werden, kann das System darauf umgestellt werden.
Die Daten bleiben im Unternehmen
Wir speichern und verarbeiten die Daten hinter einer Firewall und verschlüsselt
Vorhersehbare Kosten
Es hängt nicht von der Menge der verwendeten Token ab
Austauschbares KI-Modell
offene Lizenz, keine Herstellerabhängigkeit
Support auf Enterprise-Ebene
Einführung, Anpassung und SLA-basierter Betrieb
✎ Neues Gespräch
Suche
Anmerkungen
Arbeitsbereich
Modelle
● Qwen3 Coder (lokal)
● Llama 4 Scout (lokal)
● Gemma 4 (lokal)
● Frontier · gemäß den Regeln
Wissenswertes
Richtlinien
Finanzberichte
Projektdokumentation
Gespräche
Quartalsumsatz…
Abstimmung der Arbeitszeitnachweise
Auszug aus den Richtlinien HR
Quartalsumsatz nach Regionen
•••
Lies die Datei „arbevetel_2026.xlsx“ ein und stelle den vierteljährlichen Trend nach Regionen dar.
Qwen3 Coder · lokal
Umsatz 2026 nach Regionen
5.337 Mio. Ft
▲ 46 % Q1→Q4
EMEA
1 927
▲ 37%
AMER
1 801
▲ 35%
APAC
1 081
▲ 71%
LATAM
528
▲ 80%
Region
Q1
Q2
Q3
Q4
Jahr
EMEA
412
448
501
566
1 927
AMER
388
421
470
522
1 801
EMEA und AMER machen den größten Anteil aus, doch APAC verzeichnet das stärkste Wachstum (+71 % von Q1 bis Q4). Die Datei hat das Netzwerk nicht verlassen.
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Qwen3 Coder · lokal ⌄
WARUM JETZT?
Mit einem Fuß auf dem Gas, mit dem anderen auf der Bremse
Das Management wünscht sich einen nativ KI-gestützten Betriebsablauf: Der Kollege stellt eine Frage, der Agent erledigt die Aufgabe, der Bericht wird erstellt. Gleichzeitig hat das Management aber auch Angst davor – denn die Daten verlassen das Unternehmen, und die Kosten lassen sich nicht vorhersagen. Beide Gefühle sind gleichzeitig berechtigt und halten sich gegenseitig in Schach.
Kosten
Die Kosten für KI steigen dramatisch
Der Stückpreis ist innerhalb von zwei Jahren um 93 % gefallen – dennoch haben sich die Unternehmensrechnungen mehr als verdreifacht. Wenn etwas billiger wird, verbrauchen wir mehr davon. Die verbrauchsbasierte Preisgestaltung und die agentenbasierten Aufgaben (5–30-mal mehr Token) beschleunigen diesen Trend noch weiter.
Einheitspreis, $ / Million Token
GenAI-Ausgaben von Unternehmen, Mrd. $
Quelle: Ramp (Stückpreis), Menlo Ventures (Ausgaben)
93%
Die KI-Teams in den Unternehmen überschreiten das Budget
McKinsey FinOps, Mai 2026
Risiko
Die Daten werden weitergegeben, die Verantwortung bleibt bestehen
Bei jedem unklaren KI-Anliegen verlassen Unternehmensdaten das Unternehmen: Verträge, Kundendaten, Finanztabellen. Die Verantwortung für Datensicherheit und Compliance verbleibt jedoch beim EU-Unternehmen des Nutzers – ganz gleich, was der Dienstleister verspricht.
Sicherheit
Was das Unternehmen nicht zulässt, erledigt der Kollege über sein privates Konto. Das ist die sogenannte „Shadow-AI“: Man sieht es nicht, protokolliert es nicht und kann es nicht zurückverfolgen. Heutzutage steckt dies hinter jedem zweiten Datenvorfall.
Konformität
DSGVO, NIS2 und ab Dezember 2027 das EU-KI-Gesetz. Bei einem Audit muss nachgewiesen werden, wo sich die Daten befinden, wer Zugriff darauf hat und was protokolliert wurde. Das Versprechen „Wir trainieren nicht mit deinen Daten“ ist keine Antwort darauf.
Sucht
Das Modell wird von jemand anderem ausgetauscht und von jemand anderem ausgeschaltet. Es sagt nichts, stellt keine Fragen, du kannst es nicht erneut testen – und doch basieren deine Prozesse darauf.
Der Manager hat keine Angst vor der KI. Er hat Angst davor, dass er nicht weiß, wo sich die Daten befinden, wer sie einsehen kann und wie hoch die Kosten im nächsten Monat sein werden.
Die Frage ist nicht, ob Gas oder Bremse – sondern wo der Motor laufen soll
Wenn das Modell vor Ort läuft, verlassen die Daten das Unternehmen nicht, und die Kosten sind einmalig und bekannt. Das Gas bleibt erhalten, die Bremse kann gelöst werden – das sorgt Gloster Local AI dafür.
Die Lösung
Sie haben die Kontrolle: Welche Daten verarbeiten Sie lokal und welche mit Cloud-basierter KI?
Man muss nicht für jede Aufgabe ein teures Cloud-Modell bezahlen. Das System entscheidet automatisch, was lokal ausgeführt werden kann und wann es sinnvoll ist, eine externe KI hinzuzuziehen – diese Entscheidung trifft nicht der Benutzer über ein Dropdown-Menü, sondern eine von Ihnen festgelegte Regel.
Anstelle der Modelle ChatGPT, Claude und Gemini werden kleinere Aufgaben vom lokalen Modell ausgeführt.
Anfrage
Der Kollege fragt
KI-Routenplaner
entscheidet, wohin die Anfrage weitergeleitet wird
Vertraulichkeit · Kosten · Komplexität · eigene Regeln
Firewall
Lokal
wiederkehrend, empfindlich — bleibt drinnen
DGX Spark · offenes Modell
Frontier
Die harte Arbeit – aber nur, wenn du es zulässt
Externes Modell · Nach DLP-Filterung
1 · Anfrage
Der Mitarbeiter fragt
2 · KI-Routenplaner
Das System entscheidet
3A · Lokal
Wiederkehrend und empfindlich
3B · Frontier
Eine außerordentlich komplexe Aufgabe
15 herausragende Funktionen
Was den Chat zu einem KI-System für Unternehmen macht
Der Kollege arbeitet in einer gewohnten Chat-Oberfläche; das Unternehmen verwaltet die Vorlagen, das Wissen und die Zugriffsrechte.
01 Verwendung
Chat, Modelle, auf dem eigenen Rechner laufende KI und aufgabenabhängige Routenwahl.
01
Wissen
Assistent
Vorlage
Recht
gemeinsamer unternehmerischer Kontext
Unternehmenskontext
Hinter jedem Gespräch steht ein gemeinsamer unternehmerischer Kontext
Wissensdatenbanken, Assistenten, Vorlagen und Berechtigungen an einem Ort: Alle Mitarbeiter greifen auf dasselbe Unternehmenswissen zurück, und das Wissen geht nicht verloren.
02
Anfrage
→
lokales Modell
Anfrage
⇢
externe API
Das hängt von der Aufgabe ab
Modellwechsel
Je nach Aufgabe wählen wir aus mehreren Modellen aus
Die Auswahl des Modells hängt von der jeweiligen Aufgabe und den Unternehmensrichtlinien ab; die Einführung eines neuen Modells erfordert keine neue Benutzeroberfläche.
03
Unternehmensnetzwerk
DGX Spark · lokales Modell
⇢
✕ Wolke
Sie müssen nicht hinausgehen
Interne KI
Die KI läuft auf dem firmeneigenen DGX Spark-Rechner
Beim lokalen Modell muss der Modellaufruf nicht an einen externen KI-Anbieter weitergeleitet werden. Das Unternehmen legt selbst fest, wo das Modell ausgeführt wird und welche Datenwege zugelassen sind.
04
Anfrage
→
Regel
→
Lokal
Externe API
Smart Router
Das System entscheidet, welches Modell zum Einsatz kommt
Die kostspielige Modellkapazität kann für tatsächlich gerechtfertigte Aufgaben reserviert werden, während der Datenfluss reguliert werden kann.
02 Unternehmenswissen
Dokumentensuche, ständig aktualisierte Quellen, fachkundige Assistenten und gemeinsame Arbeitsmethoden.
05
„Was kann ich auf Reisen steuerlich geltend machen?“
→
Quelle: § 4.2
Wissensantworten
Die KI beantwortet Fragen anhand von Unternehmensdokumenten und gibt die Quelle an
Suche nach Berichten in Unternehmensdokumenten; neben dem Ergebnis wird die Quelle angegeben, zum Beispiel: Reisereglement, § 4.2.
06
Regelwerk v2
→
↻
→
+ neu
~ geändert
− gelöscht
Knowledge Sync
Alles, was sich ändert, fließt automatisch in das Unternehmenswissen ein
Die Antwort wird immer auf der Grundlage der aktuellsten Version des Dokuments erstellt. Neue Dateien werden hinzugefügt, geänderte aktualisiert und gelöschte entfernt.
07
Vertrieb
HR
Finanzen
Backoffice
gemeinsame Wissensbasis
eigene Anleitung · Werkzeug · Modell
Benutzerdefinierte Assistenten
Jeder Bereich erhält einen eigenen Agenten, der auf derselben Wissensdatenbank des Unternehmens basiert
Vertrieb, Personalwesen, Finanzen, Backoffice: Jeder Bereich verfügt über eigene Anweisungen, Tools und Modelle, die ausschließlich für die jeweilige Gruppe bestimmt sind.
08
Fähigkeit: Angebot
✓ —————
✓ ————
✓ —————
→
das gesamte Unternehmen erreicht
Kompetenzbibliothek
Was wir einmal festhalten, wird im gesamten Unternehmen genutzt
Wenn jemand eine gut funktionierende Methode entwickelt, arbeitet das gesamte Unternehmen ab dem nächsten Tag damit – schneller und bei gleichbleibender Qualität.
03 Kontrolle
Integrationen, Unternehmenszugang, Berechtigungen, Datenschutzrichtlinien, Messungen und Automatisierung.
09
ERP
SQL
CRM
Lokale KI
MCP · OpenAPI
Dokumente
Jira
API
System Connect
Die KI lässt sich in die bestehenden Systeme des Unternehmens integrieren
MCP, OpenAPI und eigene Tools: Die KI kann Daten aus den Unternehmenssystemen abrufen und nach der Genehmigung einen Vorgang starten.
10
Kollege
→
Zugang für Unternehmen
→
KI
Kein neues Passwort, kein neues Konto
Identity Link
Der Kollege meldet sich mit seinem bestehenden Microsoft- oder Google-Konto an
Sie greifen mit denselben Unternehmenszugangsdaten auf das System zu, mit denen Sie auch alle anderen Unternehmenssysteme nutzen. Der Zugriff des ausscheidenden Kollegen wird gesperrt.
11
HR-KI
HR-Wissen
Sales-AI
Vertriebskenntnisse
HR
✓
✓
✕
✕
Vertrieb
✕
✕
✓
✓
Admin
✓
✓
✓
✓
Access Guard
Jeder sieht nur die für ihn bestimmten KI-Ressourcen
Der Mitarbeiter hat nur Zugriff auf die Modelle, die Wissensdatenbank, die Tools und die Skills, die seiner Rolle entsprechen.
12
→
✓
Data Guard
→
Lokal
✕ Extern
Data Guard
Vertrauliche Daten gelangen nicht an externe KI-Modelle
Wirklich interne, vertrauliche Informationen gelangen nicht in die Frontier-Modelle: Das Programm erkennt sie sowohl in Texten als auch in Dokumenten und Bildern.
13
Monatliche KI-Kosten
412.000 Ft
lokal extern
Beispieldaten
Einblicke in die Nutzung
Man sieht, wer KI nutzt und wie viel das kostet
Pro Benutzer und pro Gruppe, getrennt nach lokalen und externen Modellen. Die KI-Kosten werden unter die Kontrolle des Unternehmens gestellt.
14
eine Frage
A
★★★☆☆
B
★★★★★
C
★★★☆☆
Blindbewertung → Rangliste
Model Arena
Eine Frage wird von mehreren Modellen beantwortet, und es zeigt sich, welches das bessere ist
Wir erhalten immer bessere Antworten, da in der Wissensdatenbank des Unternehmens zunehmend bewährte Modelle zum Einsatz kommen.
15
Montag
08:00 Uhr
↻ jede Woche
startet
sammelt
Zusammenfassung
eine Person überprüft
Teilen
Aufgabenplaner
Die Routineaufgabe wird zum angegebenen Zeitpunkt automatisch ausgeführt
Der wöchentliche Bericht wird ohne manuellen Aufwand auf dem firmeneigenen Rechner erstellt und erst nach manueller Freigabe veröffentlicht.
Die Abbildungen sind schematisch dargestellt; die Beispieldaten dienen der Veranschaulichung.
Sicherheit und Kontrolle
Kein neues Sicherheitsparadigma – es unterliegt Ihren bestehenden Kontrollmechanismen
Adressbuch, Rollen, Kontingente, Protokollierung. Der KI-Datenverkehr läuft über dasselbe Gateway und kann mit denselben Tools überwacht werden wie Ihre übrigen Unternehmenssysteme.
Der Weg einer Anfrage – vier Prüfschritte bei jeder einzelnen Anfrage
01
Es fragt nur derjenige, den du zugelassen hast
Anmeldung über das bestehende Unternehmensverzeichnis. Je nach Rolle und Gruppe legen Sie fest, wer welche Vorlagen, welche Wissensdatenbank und welchen Assistenten nutzen darf.
02
Du entscheidest, was das Unternehmen verlassen darf
DLP und die Routing-Regeln richten sich nach deinen Vorgaben. Vertrauliche Daten bleiben im System, auch wenn der Benutzer ein externes Modell wählen sollte.
03
Du entscheidest, wo die Aufgabe ausgeführt wird
Standardmäßig auf Ihrem eigenen Rechner innerhalb des Firmennetzwerks. An ein externes Modell werden nur solche Anfragen weitergeleitet, die Ihre Regel ausdrücklich zulässt.
04
Jeder Schritt ist nachvollziehbar
Alle Fragen und Antworten werden protokolliert und in das bestehende SIEM-System eingebunden. Auch im Falle eines Audits oder eines Vorfalls können Sie genau nachvollziehen, wer welche Frage gestellt und welche Antwort erhalten hat.
Hinter der Brandmauer
geschlossenes VLAN, kein direkter Internetzugang
Verschlüsselte Speicherung
sowohl auf der Platte als auch während der Bearbeitung
SSO und Adressbuch
mit der bestehenden Unternehmenskennung
Prüfprotokoll
An SIEM gesendet, nachverfolgbar
Sicherung und Failover
Zweites Werkzeug: Gespeicherte Modellgewichte
Um es ganz klar zu sagen: Nur weil das System vor Ort läuft, bedeutet das noch lange nicht, dass alles automatisch den Anforderungen entspricht. Der lokale Betrieb vereinfacht zwar die Handhabung von Fragen der Datenverwaltung und der Compliance, aber die Arbeit muss dennoch erledigt werden – die Berechtigungs- und Datenverwaltungsschicht bauen wir bei Ihnen auf.
Technologische Unabhängigkeit
Das Unternehmenswissen ist nicht an ein bestimmtes KI-Modell gebunden
Sollte ein weiterentwickeltes Modell auf den Markt kommen, lässt es sich so austauschen, dass Dokumente, Berechtigungen, Integrationen und Arbeitsabläufe nicht neu aufgebaut werden müssen. Der Wert der Einführung liegt in dieser Ebene, und diese Ebene verbleibt bei Ihnen.
Externe Dienstleister
Keine Herstellerabhängigkeit
✕
Unternehmenswissen
Diese Schicht bleibt bei dir
Dokumente
Berechtigungen
Integrationen
Arbeitsabläufe
→
Austauschbar
Eigenes internes Modell
Du bist nicht von großen externen Anbietern abhängig
Modelle unter offener Lizenz
Modelle unter offener Lizenz
Unsere Messungen wurden auf einem Qwen3.8-27B unter der Apache-2.0-Lizenz durchgeführt. Es läuft jedoch alles darauf, was in die 128 GB passt – mit Komprimierung sogar noch mehr.
Du hast die Modellgewichte
Gespeichert und zusammen mit der Konfiguration versioniert. Ein Modell kann nicht von heute auf morgen verschwinden, nur weil der Anbieter es aus dem Angebot genommen hat.
Die Umstellung erfolgt planmäßig
Es wird nicht automatisch aktualisiert. Wir prüfen zunächst auf dem Testrechner, wie es mit den bisherigen Aufgaben umgeht, und erst danach wird es in den Produktivbetrieb übernommen.
Auch Cloud-basierte Modelle können verwendet werden
Das System schließt Frontier-Modelle nicht aus: Wo dies aus geschäftlicher Sicht gerechtfertigt ist und die Unternehmensrichtlinien es zulassen, sind auch diese über den Routenwähler verfügbar.
Intern getestet
Unsere eigenen Entwickler haben ein reales Kundenprojekt entsprechend umgestaltet.
Wir haben die Refaktorisierung einer Legacy-Codebasis auf Gloster Local AI durchgeführt – und zwar direkt im Produktionscode. Die folgende Abbildung veranschaulicht den gesamten Prozess von der Eingabe bis zum neuen System.
Softwareentwicklung · Live-Kundenprojekt
Legacy-Migration in realen Kundenprojekten – alles aus einer Hand
Aus dem Code, der Dokumentation und dem Testsystem des Kunden ist ein neues, modernes System entstanden – nicht nur refaktorierter Code. Auf einem DGX Spark können 4–5 Entwickler parallel arbeiten.
Eingang
Kundennummer
Legacy-Codebasis
Dokumentationen
Spezifikationen, Beschreibungen
Testsystem
Zugriff, Ausführung, Überprüfung
Eine Schachtel, vor Ort
DGX Spark
Qwen3.8-27B
4–5 Entwickler
parallel, auf einem Gerät
Ausgang
Ein neues, modernes System
Nicht nur Refactoring – der Code bleibt an Ort und Stelle
Ein Gerät, mehrere Entwickler. Auf einem DGX Spark finden gleichzeitig 4–5 Entwickler Platz.
Ein neues System, keine Flickwerk-Lösung. Aus dem alten Code entsteht ein modernes System.
Sonnet-5-Stufen-Kodierung. Mit dem offenen Modell Qwen3.8-27B, vor Ort.
„Wir haben es bei der Migration des Legacy-Projekts ausprobiert. Für detaillierte Projektpläne eignet sich Opus besser, aber für die alltäglichen Programmieraufgaben reicht auch dieses Tool aus.“
Interne Gloster-Messungen auf Basis eigener Daten, auf einem DGX Spark mit dem Modell Qwen3.8-27B. Die Implementierung wurde von zwei Entwicklern in etwa 10 Ingenieurtagen erstellt. Keine allgemeine Leistungsgarantie.
Die Dienstleistungen von Gloster
Maßgeschneiderte Dienstleistungen für einen reibungslosen Betrieb
Die Hardware und das offene Modell kann jeder erwerben. Gloster passt sie an die örtlichen Gegebenheiten an und übernimmt anschließend den Betrieb. Sie können mit zwei Paketen starten.
Gerät + Grundeinstellungen
Lokaler KI-Kern
Das Gerät ist in Betrieb genommen und auf die Grundeinstellungen eingestellt. Damit kann man bereits vom ersten Tag an arbeiten.
Hardware: standardmäßig 2 DGX Spark + 1 Server
Installation und Inbetriebnahme
Standardeinstellungen
Unternehmensbranding
Modelle
Smart-Router
Unternehmenskontext (RAG)
Kompetenzbibliothek
Eingabeaufforderungsvorlagen
Identity Link
Active Directory
Zugriffsverwaltung
Token-basierte Nutzeranalysen
Core + Schulung + Anpassung
Fortschritte im Bereich der lokalen KI
Alles, was im Core enthalten ist, und auf die firmeneigenen Prozesse abgestimmt.
Das komplette Core-Paket
Anwenderschulung: allgemeine Nutzung und auf die eigenen Anwendungsfälle zugeschnittene Schulung
Individuelle Anpassung an die Bedürfnisse des Kunden
Zum Beispiel
benutzerdefinierte Assistenten
Sonderstecker
detailliertere Überwachung
strengere Sicherheitseinstellungen
Was ist im Lieferumfang enthalten und was kann separat bestellt werden?
Einleitung
Installation und Inbetriebnahme
Teil
RAG und Wissensdatenbank
bis zu einer bestimmten Anzahl von Dokumenten · Erweiterung nach individuellen Anforderungen
Teil
Routing
Teil
Identity Link + Active Directory
Teil
Benutzerdefinierte Assistenten
2 Assistenten (Backoffice und Programmierung) · weitere Mitarbeiter je nach Bedarf
Teil
DLP
Detailliertere, umfassendere Anpassung nach individuellen Anforderungen
Grundstufe
Aufgabenplaner
eine umfassendere Lösung nach individuellen Anforderungen
Grundstufe
Betrieb und Support
Fehlermeldungsbasierter Betrieb
Teil
SW-Support, SLA
Teil
Kontrollierte Modellaktualisierung
Teil
Regressionstests
bei Modellwechsel, je nach Bedarf
Teil
Der Hardware-Support ist nicht Bestandteil der Dienstleistung.
Nur auf individuelle Anfrage
spezielle Steckdosen
Datenbankabfrage in natürlicher Sprache
hohe Verfügbarkeit (HA)
kostenbasierte Nutzungsanalysen
Auditprotokoll
Sicherung
Geschäftsmodell
Kauf oder monatliche Gebühr: sowohl CAPEX als auch OPEX
Dasselbe System, zwei Finanzierungsmöglichkeiten. Wenn ihr keine Anfangsinvestition tätigen möchtet, ist es auch gegen eine monatliche Gebühr erhältlich.
CAPEX · Einmalige Investition
Eigenes Gerät mit umfassendem Service
Sie erwerben das Gerät, die Anpassung und den Betrieb übernimmt Gloster.
Gerät
Das ist von euch, aus Gloucester
Anpassung
Gloster
Betrieb
Gloster
Einmalige Investition + Supportgebühr
OPEX · Monatliche Gebühr
Gloster Local AI Managed
Es fallen keine Anschaffungskosten an. Eine monatliche Gebühr, in der die Nutzung, die individuelle Anpassung und der Support enthalten sind.
Gerät
Gloster gewährleistet
Anpassung
Gloster
Betrieb
Gloster
Ohne Startkosten, mit Support, bei einer Vertragslaufzeit von mindestens einem Jahr
In beiden Konzepten sind die Anpassungs- und Betriebsdienstleistungen von Gloster enthalten.
Start
In vier Schritten, klein anfangen
01
Auswahl eines Anwendungsfalls
Wir wählen den Prozess aus, bei dem der Gewinn am größten ist.
ein klar abgegrenzter Prozess
messbares Ziel
02
PoC in kleinen Testprojekten
Anhand unserer eigenen Daten beweisen wir, dass es tatsächlich funktioniert.
Firewall, VPN
eigene Hardware
Die Daten bleiben erhalten
03
Erweiterung der Integrationen
Wir binden das System in die bestehenden Systeme ein und richten den Schutz ein.
SSO
DLP
Routing-Regeln
Auditprotokoll
04
Skalierung und Betrieb
Weitere Anwendungsfälle, Dauerbetrieb.
weitere Anwendungsfälle
Regressionstests
kontrollierte Modellaktualisierung
SLA
Häufig gestellte Fragen
Was man normalerweise vor der Entscheidung fragt
Wer hinter ihm steht
Hinter dem Börsengang steht ein börsennotierter IT-Konzern
Eine On-Prem-KI-Umgebung ist mit einer langfristigen Betriebsverpflichtung verbunden. Es kommt darauf an, wer diese übernimmt – und über welchen Herstellerhintergrund er verfügt.
Hardware
NVIDIA
Hintergrundinformationen zur DGX Spark-Plattform und zum Hardware-Support des Herstellers.
Unternehmensplattform
Microsoft
Verzeichnis, SharePoint, Business Central – perfekt auf Ihre bestehende Umgebung abgestimmt.
Frontier-Modell
Anthropic
Die Außenseite der Hybridstrecke, sofern die Regel dies zulässt.
Netzwerk und Sicherheit
Cloudflare
Peripherienetzwerk- und Zugriffsschutzschicht.
Technologiepartnerschaften. Gloster verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Bereich des IT-Betriebs in Unternehmen.
8,65
Mrd. Ft Umsatz (2025)
91 % wiederkehrende Einnahmen
751
Mio. HUF EBITDA (2025)
52 % Export
200+
Mitarbeiter
HU · DE · UK
GLSTR
An der BÉT notierte Gruppe
Budapester Wertpapierbörse, Xtend
Quelle: Gloster Digital Group AG, Geschäftsbericht 2025, April 2026.
Machen wir weiter
Anhand welches Prozesses sollen wir veranschaulichen, was unter unternehmensinterner KI zu verstehen ist?
Sagt uns, wo in Ihrem Unternehmen Zeit verloren geht, und wir schauen uns gemeinsam an, wie sich Gloster Local AI in Ihre Arbeitsabläufe einfügen lässt. Für die Präsentation bringen wir unsere eigenen Messdaten und konkrete Anwendungsfälle mit.
Gloster Digital Group AG · Park Atrium, Budapest
BÉT: GLSTR · Microsoft • Anthropic • NVIDIA • Cloudflare-Partner
Ich bitte um eine Vorführung
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