KI für Ihre Kunden anbieten — mit einem Backend, das jede Compliance-Prüfung übersteht

Warum KI-Projekte für Dienstleister gerade das Geschäft der Stunde sind

Ihre Kunden wollen KI — und trauen sich nicht. Zwischen DSGVO, US-Cloud-Bedenken und Schatten-KI im Team (Mitarbeiter nutzen längst private Chatbot-Konten) liegt bei Ihren Bestandskunden ein Projekt brach, das Sie als vertrauter IT-Partner am leichtesten heben: das offizielle, konforme KI-Setup. Einführung, Richtlinie, Integration, Betrieb — wiederkehrende Leistung statt Einmalprojekt. Die Frage ist nur, auf welchem Backend Sie standardisieren. Diese Entscheidung treffen Sie einmal — und verteidigen sie danach in jeder Compliance-Prüfung Ihrer Kunden.

Die AVV-Kette: wer ist hier eigentlich was?

Die rechtliche Struktur, sauber aufgesetzt: Ihr Kunde ist Verantwortlicher, Sie sind Auftragsverarbeiter, PrivatAI wird Ihr Unterauftragsverarbeiter (Art. 28 Abs. 2, 4 DSGVO). Dafür liefern wir die Bausteine öffentlich und prüfbar: AVV nach Art. 28 DSGVO inklusive dokumentierter Unterauftragsverarbeiter (Hetzner/DE, Scaleway/FR — Kernverarbeitung vollständig in der EU) und technischer und organisatorischer Maßnahmen. Ihr Datenschutzbeauftragter — und der Ihres Kunden — kann alles lesen, bevor irgendjemand einen Vertrag unterschreibt. Genau das ist der Unterschied zwischen „der Anbieter sagt DSGVO-konform" und „wir können es belegen".

Der Sonderfall, den nur wenige Backends abdecken: Kunden, die Berufsgeheimnisträger sind (Kanzleien, Steuerberater, Praxen — § 203 StGB). Hier reicht ein Standard-DPA nicht; die Verschwiegenheits-Kette muss bis zum Dienstleister reichen. PrivatAI bringt die Verpflichtung auf das Berufsgeheimnis (inkl. Belehrung nach § 203 Abs. 4 StGB) als fertige Anlage mit — und für erhöhte Anforderungen ein Enterprise-Setup mit § 203-Verpflichtung der gesamten Verarbeitungskette und deutschem Inferenz-Hosting. Wenn Ihre Kundschaft im regulierten Mittelstand sitzt, ist das Ihr Verkaufsargument gegen jedes US-Backend.

OpenAI-kompatibel: Migration per Endpunkt-Tausch

Ihre bestehenden Kundenlösungen — Chatbots, RAG-Setups, interne Tools, Agenten — sprechen vermutlich die OpenAI-Schnittstelle. Der Wechsel auf PrivatAI ist damit kein Rebuild, sondern ein Konfigurationsschritt: Endpunkt und API-Schlüssel tauschen, testen, fertig. Sie behalten Ihre Codebasis, Ihre Frameworks, Ihre Workflows — und gewinnen ein Backend, bei dem Eingaben und Ausgaben nach der Verarbeitung verworfen werden: keine Inhalts-Logs, kein Training mit Kundendaten, kein Datenbestand, der bei einem Vorfall zum Problem Ihres Kunden (und damit Ihrem) wird.

Was Sie damit konkret anbieten können

1. „Offizielles KI-Werkzeug" als Managed Service: PrivatAI-Chat beim Kunden ausrollen, KI-Richtlinie dazu, Schulung, Betrieb — die Antwort auf Schatten-KI, als wiederkehrende Leistung.
2. Kundenspezifische Lösungen über die API: Dokumenten-Zusammenfassung, E-Mail-Assistenz, interne Wissens-Tools, Automatisierungen — auf einem Backend, das die Compliance-Prüfung übersteht.
3. KI-Funktionen in Ihre eigenen Produkte einbauen: Wenn Sie Software für Ihre Branche entwickeln, wird PrivatAI die KI-Schicht darin — DSGVO-Konformität wird zum Feature Ihres Produkts.
4. Beratung mit Substanz: KI-Einführung im regulierten Mittelstand ist zur Hälfte eine Datenschutz-Frage. Mit einem belegbar konformen Backend verkaufen Sie Antworten statt Vorbehalte.

PrivatAI als Backend im Vergleich

PrivatAI (privatai.com) — KI-Chat & API aus Deutschland. Keine Inhalts-Logs, kein Training mit Ihren Daten, DSGVO-konform.