Beratung

Expertenberatung für die Einführung von Open Source KI. Steigern Sie die KI-Reife, senken Sie Kosten und behalten Sie die Kontrolle über Ihren KI-Code.

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Warum Open Source mit GC.OS?

Neutrale gemeinnützige Organisation mit großer Erfolgsbilanz in Open Source KI

KI-Einführungskosten niedrig halten und eigenen KI-Code besitzen

Integration in ein sich schnell entwickelndes Open Source Ökosystem und neueste Entwicklungen

Vernetzung mit der internationalen Entwicklergemeinschaft, effektiv für Einstellung, Bindung und Weiterbildung von Mitarbeitern

OS-Synergien = Einführungspfad für kleine und mittlere Unternehmen ("Mittelstand")

Engagement-Möglichkeiten

Scoping-Aktivitäten

Wo kann ich KI einsetzen? Entdeckungssitzungen, Workshops, Proof-of-Concepts

Mitarbeiterintegration

Integration in modernste Open Source. Community of Practice. Weiterbildung und Entwicklerschulung

Software-Ökosystem

Co-Entwicklung basierend auf Geschäftsanforderungen. Entwicklungsintegration. Kostensenkung durch Nutzung internationaler Standards. Vermeidung von "maßgeschneiderter Beratungssoftware"

Warum GC.OS?

GC.OS & Open Source KI

Neutralität als Mission

Sie besitzen Ihre eigenen KI-Komponenten

Mitarbeiter weitergebildet und integriert

Transparentes Software-Ökosystem

Sie ko-regieren und besitzen die Software

Steuerbefreit für gemeinnützige Zwecke & Forschung

Mittelfristiges und langfristiges Nutzenprofil

KI im Besitz von Ihnen

Kommerzielle KI-Anbieter

Drängen auf Lock-in, Support-Abzocke

Abonnements und Technologieabhängigkeit

KI-Fähigkeiten werden vom Anbieter kontrolliert

Versteckte Software mit "Überraschungen"

Vermögenswerte und Gerichtsbarkeit in Delaware oder Texas

Bezahlte Dienstleistungen, weniger Steuervorteile

Kurzfristiges Denken Nutzenprofil

KI "gemietet" von Ihnen

Scoping und Use Case Generierung

Für Organisationen, die die Einführung von KI erkunden

Wo können wir KI mit positivem Effekt einsetzen?

Veranstaltungen, Workshops, Vorbereitung zur Generierung von Use Cases

Erwartete Ergebnisse, Outcomes

Whitepaper zu Kosten-/Nutzenanalyse und Optionen

Projektbericht und schneller PoC-Code von der Studiengruppe

Folgeprojekte bereit für Go / No-Go Entscheidungen

Wie man loslegt

• Workshop, Studiengruppe, Vorbereitung, Bericht

• IP offen wo möglich (z.B. Open Source Software)

Typischer Scoping-Prozess

Unterstützte interne Scoping & Workshop (1–2 Wochen)

Use Case Vorbereitung für Studiengruppe (1–3 Monate)

Daten- & Software-Infrastruktur Reifung (1–6 Monate, interne parallele Anstrengung)

Studiengruppen-Event für schnelle PoC-Generierung (1 Woche, intensiv)

Häufige Folgeaktivitäten

• Interne Proof-of-Concept Projekte, Nachfolge (6–12 Monate)

• Unterstützende Aktivität: betreute Praktika

• Unterstützende Aktivität: Open Source

Mitarbeiterintegration und Weiterbildung

Für Organisationen, die KI nutzen und einführen

Integration in Open Source Entwicklung. Weiterbildung zu geschäftsrelevanten Fähigkeiten und Komponenten

Erwartete Ergebnisse, Outcomes

Fähigkeitszustand: Fähigkeit, schnell KI-Lösungen zu entwerfen und zu bauen

Solide interne Fähigkeit, das Open Source Ökosystem zu navigieren

Synergieeffekte durch internationale Community of Practice

Rahmen: Open Source Fellows

Mitarbeiter im Rahmen einer Abordnung zu GC.OS, um Open Source Software zu entwickeln und Mentoring zu erhalten

"Open Source Friday" oder Blockzeit (z.B. Sommer)

Rahmen: Betreute Praktika

Praktika zur Gewinnung talentierter Nachwuchsforscher mit Open Source Entwicklerhintergrund

Software und interne Use Cases entwickeln → Rekrutierungs- und Bindungsmöglichkeit

Unterstützende Aktivität

Lehre und Seminare

Co-Entwicklung und Optimierung von Software-Ökosystemen

Für Organisationen, die regelmäßig KI-Software einsetzen

Erfordert ein gewisses Maß an Fähigkeit und Integration

Optimierung und Plug-and-Play-ifizierung von Komponentenportfolios mit Open Source. Umstellung auf standardisierte Open Source Komponentenbibliotheken; erstellen, entwickeln. Lizenz- und regulatorische Compliance-Prozesse, Vorlagen

Beispiel 1: Kosten–Impact Trade-offs

Gartner (2024-07): Typische LLM-Projektkosten reichen von

• Embed: 150k + 500/Monat

• Extend: 1M + 10k/Monat

ABER:

• LLM nicht immer nötig! ML der früheren Generation ist oft OK oder besser

• Standardisierte Open Source Komponenten, Self-Hosting vs. Abonnements (SaaS)

Impact kann ein Faktor von 2–10 bei Anschaffungs- oder Betriebskosten sein!

Beispiel 2: Lizenzprüfung und regulatorische Berichterstattung

• Lizenzrisiken? KI-Gesetz und DSGVO-Compliance-Prozesse?

• Äquivalente Open Source Lösungen mit viel niedrigeren Lizenzkosten?

Vorheriger Fall:

Multinationales Unternehmen nutzt ein lizenziertes Produkt statt einer 1:1 äquivalenten, permissiven Open Source Alternative

~500k/Jahr statt 0/Jahr, entdeckt am Tag 1 der Lizenzprüfung

Einfacher unternehmensweiter Wechsel

GC.OS ist gemeinnützig — Ergebnisse sind Open Domain und steuerlich absetzbar als Forschung / Gemeinnutz

Bereit loszulegen?

Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, wie GC.OS Ihrer Organisation bei der Einführung von Open Source KI helfen kann

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