🛡️Lokale KI. Wenn Dokumente nicht ins Netz dürfen.
Dokumente sind überall. Wissen oft nicht.
Ob wissenschaftliche Papers, interne Berichte, Verträge, Protokolle oder große Dokumentenarchive: Die eigentliche Herausforderung ist selten der Zugriff auf Informationen. Es ist das Finden, Verstehen und Verdichten von Wissen.
Large Language Models eröffnen dafür neue Möglichkeiten. Sie können Dokumente analysieren, Inhalte zusammenfassen, Fragen beantworten und die Suche in großen Beständen deutlich verändern.
Aber was passiert, wenn diese Dokumente sensibel sind? Wenn sie nicht in externe Cloud-Dienste hochgeladen werden dürfen? Und wenn Organisationen KI nutzen wollen, ohne die Kontrolle über ihre Daten abzugeben?
Bei diesem GenAI Wednesday schauen wir auf lokale KI-Modelle für die Arbeit mit Dokumenten. Mathias Schlolaut gibt einen praxisnahen Überblick über verfügbare Werkzeuge, brauchbare Modelle wie GPT-OSS:20B, typische Hardware-Anforderungen und den Aufwand für Aufbau, Betrieb und Weiterentwicklung solcher Systeme.
Anhand konkreter Beispiele geht es um Möglichkeiten, Grenzen und die Frage, wann lokale KI wirklich sinnvoll ist.
Event Highlights. Warum teilnehmen?
🔒 KI für sensible Daten
Was tun, wenn Dokumente nicht in externe Cloud-Dienste hochgeladen werden dürfen? Wir schauen auf lokale KI-Setups für vertrauliche Daten, Forschung, Verwaltung und Unternehmen.
🧠 Welche Modelle sind wirklich brauchbar?
Nicht jedes lokale Modell ist automatisch gut genug. Wir sprechen darüber, welche Modelle, z. B. GPT-OSS:20B, für Dokumentenanalyse, Suche, Zusammenfassung und Q&A sinnvoll sind. Und wo die Grenzen liegen.
🖥️ Hardware, Betrieb und Aufwand
Welche Hardware braucht man? Wie läuft ein lokales KI-System im Alltag? Und wie viel aufwendiger ist das im Vergleich zu Online-Modellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini?
🔍 Unerwartete Erkenntnisse in großen Datenbeständen
Was passiert, wenn KI nicht nur einzelne PDFs liest, sondern große Mengen an Papers, Berichten oder Dokumenten durchsuchbar macht? Wir zeigen, wo neue Zusammenhänge sichtbar werden können.
Veranstaltungsort
Universität der Bundeswehr München. Forschungsinstitut Cyber Defence (CODE)
Cascada-Haus
Carl-Wery-Str. 18
Raum 0812, Erdgeschoss rechts
81739 München
Anreise: Neuperlach Süd U/S
Google Maps: https://maps.app.goo.gl/5ETeZqxHXvVDM7ma9
Agenda
18:30 Doors Open & Networking
19:00 Welcome
19:05 Keynote: Lokale KI für Dokumente mit Mathias Schlolaut (Vortrag in Deutsch)
19:35 Diskussion + Q&A mit Mathias Schlolaut, Dr. Doris Behrendt & Daniel Seufferth
20:00 Networking
Speaker
Mathias Schlolaut ist PhD-Kandidat im Bereich Angewandte Sicherheitsanalysen an der Universität der Bundeswehr München. Er hat Informatik in Magdeburg studiert und nutzt in seiner Forschung Large Language Models, um große Mengen wissenschaftlicher Papers effizienter zu sichten, Inhalte zu strukturieren und relevante Informationen schneller zu erschließen.
Diskussion
Nach der Keynote öffnen wir die Diskussion: Was braucht es, damit lokale KI in Forschung, Organisationen und Unternehmen wirklich nutzbar wird? Wo liegen die technischen, rechtlichen und organisatorischen Hürden? Und wann lohnt sich der Aufwand gegenüber klassischen Online-KI-Modellen?
Mit dabei sind Expertinnen und Experten aus Forschung, Datenschutz, Open Source, Simulation und KI-Infrastruktur.
Panelists
Dr. Doris Behrendt ist seit 2023 am Forschungsinstitut CODE als Projektleiterin von CrypTool tätig und hat dort unter anderem mit dem Training von Modellen zur Kryptoanalyse zu tun.
Seit 2026 ist sie Administrative Datenschutzbeauftragte für den Wissenschaftsbereich der Universität der Bundeswehr München. Zu ihrem Aufgabenfeld gehört auch die Prüfung von KI- und LLM-Anwendungen.
Daniel Seufferth arbeitet an der Professur für Modellbildung und Simulation der Universität der Bundeswehr München. Dort beschäftigt er sich mit KI, Simulation und skalierbarer Infrastruktur. Die Professur verbindet Simulation militärischer Fragestellungen mit modernen KI-Methoden und einer leistungsfähigen Private Cloud.
Über CODE
Das Forschungsinstitut CODE der Universität der Bundeswehr München ist eine zentrale wissenschaftliche Einrichtung für Cyber/IT-Forschung. CODE arbeitet an Grundlagenforschung, angewandter Forschung und Technologieentwicklung in den Bereichen Cyber Defence, Smart Data und Quantum Technology.
Ziel ist es, Innovationen zum Schutz von Daten, Software und Systemen voranzubringen. Dafür verbindet CODE wissenschaftliche Expertise mit Partnern aus Bundeswehr, Behörden, Forschung und Wirtschaft.