moinAI | KI Tools | Kosten | Erfahrungen | Funktionen | Test | Vergleich | Alternativen

Detaillierte Funktionen, Besonderheiten und Empfehlungen

🟦 Funktionen – Was kann moinAI?

Textgenerierung & Content

KI-Textgenerierung – Erstellt automatisiert Berichte, Marketing-Texte und Dokumentationen auf Deutsch und Englisch.

Prompt-Management – Ermöglicht Versionierung, Sharing und zentrale Kontrolle von Prompts im gesamten Team.

Qualitäts-Scoring – Proprietäre Engine erkennt Bias und Fehler in KI-generierten Texten automatisch.

Informationssuche & Wissenszugriff

Semantische Volltextsuche – Durchsucht firmeneigene Dokumente und Wissensbestände in Sekundenschnelle kontextbasiert.

Document Indexing & RAG – Liefert Antworten mit firmenspezifischem Wissen durch Retrieval Augmented Generation.

Sentiment- & Topic-Analyse – Klassifiziert Texte und erkennt Trends in großen Datenmengen.

Kommunikation & Interaktion

Konversations-Chatbot – Integriert sich in Website, Intranet und Kundensupport-Kanäle für automatisierte Dialoge.

Multi-Channel-Deployment – Verfügbar über Slack, Microsoft Teams, APIs, mobile Apps und Webbrowser.

Prozessautomatisierung & Integration

Workflow-Automation – Triggert automatisch Aktionen wie E-Mail-Versand, Ticket-Erstellung oder SAP-Updates.

SAP/ERP-Konnektoren – Bietet vorkonfigurierte Anbindung an S/4HANA, ECC, Salesforce und Microsoft 365.

REST-API & SDKs – Stellt Python- und Java-SDKs für tiefgehende Integration und Customizing bereit.

Monitoring & Governance

Reporting & Dashboards – Zeigt Nutzungsstatistiken, Anomalien und Performance-Metriken in Echtzeit.

Rollenbasierte Zugriffskontrolle & Audit-Trails – Dokumentiert alle Aktionen transparent und nachvollziehbar.

Datenhaltung & Sicherheit

Hybrid-Architektur – Kombiniert On-Premise-Datenhaltung mit Cloud-Compute ohne Daten-Training durch den Anbieter.

ISO 27001 & DSGVO-Konformität – Garantiert deutsche Rechenzentren und End-to-End-Verschlüsselung.

🟨 Besonderheiten – Was macht moinAI einzigartig?

Datensouveränität aus deutscher Hand

moinAI speichert alle Unternehmensdaten ausschließlich in deutschen Rechenzentren nach ISO 27001 und DSGVO-Standard. Der Anbieter trainiert keine KI-Modelle mit Kundendaten. Diese Architektur macht die Plattform besonders attraktiv für Finanzdienstleister, Automotive-Zulieferer mit TISAX-Anforderungen und Rechtsabteilungen. Die vollständige Datensouveränität bedeutet jedoch auch: Unternehmen ohne strikte Compliance-Vorgaben zahlen möglicherweise einen Premium-Preis für Features, die sie nicht zwingend benötigen.

SAP-Integration ohne Entwicklungsaufwand

Die vorkonfigurierten Konnektoren für SAP S/4HANA und ECC sparen Implementierungszeit von mehreren Wochen. Mittelständler und Konzerne mit etablierter SAP-Landschaft profitieren von direkter Anbindung an Geschäftsprozesse. Workflows lassen sich ohne zusätzliche Middleware realisieren. Diese Stärke ist gleichzeitig eine Einschränkung: Unternehmen ohne SAP-Systeme erhalten keinen vergleichbaren Mehrwert gegenüber anderen KI-Plattformen.

Hybride Datenhaltung mit maximaler Kontrolle

moinAI trennt konsequent Datenspeicherung und Rechenleistung. Sensible Informationen bleiben On-Premise, während Cloud-Ressourcen nur für Computing genutzt werden. Regulierte Branchen wie Versicherungen oder Medizintechnik erfüllen so ihre Hosting-Anforderungen. Der Nachteil: Diese Architektur erfordert höhere initiale Investitionen in Infrastruktur und verursacht komplexere Wartungsprozesse als reine Cloud-Lösungen.

Proprietäre Bias-Scoring-Engine

Anders als Standard-KI-Plattformen bewertet moinAI Ergebnisse automatisch auf Fairness und Qualität. Diese Engine ist besonders relevant für Branchen mit hohem Compliance-Druck wie Recruiting, Versicherungen oder medizinische Diagnostik. Die Bewertungslogik bleibt jedoch proprietär – Unternehmen können die Bewertungskriterien nicht vollständig anpassen oder transparent nachvollziehen.

🟩 Empfehlung – Für wen eignet sich moinAI besonders?

Große Mittelständler und Konzerne mit über 250 Mitarbeitern profitieren am stärksten von moinAI. Diese Unternehmen verfügen typischerweise über SAP- oder ERP-Infrastruktur, wodurch sich die vorkonfigurierten Konnektoren optimal ausschöpfen lassen. Die Budgets erlauben Enterprise-Lösungen mit TCO zwischen 100.000 und 250.000 Euro über drei Jahre. Bei klaren Use-Cases wie Compliance-Automation erreichen sie einen ROI innerhalb von 6 bis 9 Monaten.

Finanzdienstleister wie Banken, Versicherungen und Fonds treffen mit moinAI eine strategische Wahl. Die DSGVO- und ISO-27001-Konformität erfüllt ihre strengen Regulierungsanforderungen ohne Kompromisse. Dokumentierte Erfolge zeigen 70 Prozent schnellere Reportingerstellung und automatisierte Risikoanalysen. Die Audit-Trails sichern Haftungsfragen ab und erleichtern Prüfungen durch Aufsichtsbehörden.

Rechtsabteilungen und Legal-Tech-Kanzleien nutzen moinAI primär für Recherche in umfangreichen Dokumentenbeständen. Vertragsanalyse, automatisierte Vertragserstellung und Jurisprudenz-Suche beschleunigen Mandatsarbeit erheblich. Die Kombination aus semantischer Suche und deutscher Datenhaltung schützt Mandantengeheimnisse zuverlässig. Einschränkung: Die Plattform ersetzt keine spezialisierte Legal-Tech-Software für Prozessführung oder Fristenkalender.

Produktionsunternehmen und Automotive-Zulieferer (Tier 1 bis 3) schätzen die TISAX-Zertifizierung von Knowhere. Knowledge-Management in technischen Prozessen und Kundensupport-Automatisierung reduzieren nachweislich Support-Tickets um 40 Prozent. Die Integration in bestehende SAP-Systeme ermöglicht Echtzeit-Zugriff auf Produktionsdaten und Qualitätsdokumentationen.

Auswahlkriterien für die richtige Entscheidung

Datenhaltung und Sovereignty stehen bei moinAI im Mittelpunkt. Wenn Ihr Unternehmen regulatorische Vorgaben zur Datenspeicherung in Deutschland oder der EU erfüllen muss, ist diese Plattform erste Wahl. Unternehmen ohne diese Anforderungen sollten prüfen, ob günstigere Cloud-native Alternativen ausreichen.

SAP- und ERP-Integration macht moinAI zur bevorzugten Lösung für SAP-Anwender. Die Out-of-the-Box-Konnektoren sparen Implementierungszeit und reduzieren Fehlerquellen. Organisationen ohne SAP-Landschaft verlieren diesen zentralen Vorteil.

Compliance und Zertifizierungen positionieren moinAI auf Augenhöhe mit Großanbietern. ISO 27001, DSGVO, TISAX und regelmäßige Audits schaffen Vertrauen bei Datenschutzbeauftragten und Compliance-Abteilungen. Für Branchen mit hohem Haftungsrisiko ist diese Absicherung oft kaufentscheidend.

Kostenbudget erfordert realistische Planung. Mit einem TCO von 100.000 bis 250.000 Euro über drei Jahre positioniert sich moinAI im Premium-Segment. Hinzu kommen variable LLM-API-Kosten, die kontinuierliches Monitoring erfordern. Kleinere Teams unter 10 Nutzern finden meist wirtschaftlichere Alternativen.

Details zur KI-Plattform moinAI

moinAI ist eine Enterprise-KI-Plattform für Textverarbeitung, -analyse und Prozessautomatisierung mit Fokus auf Datensouveränität. Die Plattform positioniert sich als „KI-Copilot", bei dem Menschen die Kontrolle behalten. Transparente Prompt-Versionierung, lückenlose Audit-Trails und eine proprietäre Qualitäts-Scoring-Engine unterscheiden moinAI von reinen LLM-Wrappern.

Die Hybrid-Architektur trennt konsequent Datenhaltung und Rechenleistung. Unternehmensdaten bleiben wahlweise On-Premise oder in deutschen Rechenzentren, während Cloud-Ressourcen nur für Computing genutzt werden. Diese Architektur adressiert Compliance-Anforderungen regulierter Branchen ohne Performance-Einbußen.

Retrieval Augmented Generation als Kernfunktion

moinAI nutzt RAG-Technologie, um Kontexte aus Unternehmensquellen in KI-Antworten zu integrieren. Das System indiziert Dokumente, Datenbanken und Wissenssysteme und reichert LLM-Anfragen mit relevanten Informationen an. So entstehen präzisere Antworten als bei reinen Prompt-basierten Systemen.

Die semantische Volltextsuche durchsucht firmeneigene Wissensbestände kontextbasiert. Anders als Keyword-Suchen versteht das System Bedeutungszusammenhänge und findet auch Dokumente ohne exakte Begriffstreffer. Für Rechtsabteilungen und technische Dokumentationen beschleunigt dies Recherchen erheblich.

Modulare Fach-Packs für Branchenanforderungen

Knowhere bietet branchenspezifische Module für Finanzdienstleistungen, Automotive, Legal Tech und Industrie. Diese Packs enthalten vorkonfigurierte Workflows, Prompt-Templates und Konnektoren. Die Spezialisierung reduziert Implementierungszeiten, schränkt aber die Flexibilität für hochindividuelle Anwendungsfälle ein.

Die Plattform verfolgt einen „Responsible AI"-Ansatz mit verankerten Ethik-Grundsätzen. Die Bias-Scoring-Engine bewertet KI-Ergebnisse automatisch auf Fairness und Qualität. Für Recruiting-Prozesse oder medizinische Entscheidungsunterstützung ist diese Funktion besonders relevant. Laut Herstellerangaben reduziert sie diskriminierende Outputs um bis zu 65 Prozent gegenüber ungefilterten LLM-Antworten.

Wissenswertes zum Anbieter Knowhere

Die Knowhere GmbH wurde 2018 in Bremen gegründet und beschäftigt etwa 50 Mitarbeiter. Das Unternehmen hat sich auf Enterprise-AI für den DACH-Markt spezialisiert, mit Schwerpunkten in FinTech, Automotive und Legal Tech. Die geografische Fokussierung ermöglicht tiefes Verständnis lokaler Compliance-Anforderungen.

Knowhere pflegt Partnerschaften mit OpenAI, HuggingFace und Microsoft Azure. Diese Kooperationen sichern Zugang zu neuesten Sprachmodellen und Cloud-Infrastruktur. Gleichzeitig bleibt Knowhere technologisch abhängig von diesen Anbietern – ein Risiko bei Preisänderungen oder API-Restriktionen.

Philosophie und Kundenbindung

Die „Responsible AI"-Philosophie zieht sich durch Produktentwicklung und Kundenbetreuung. Ethik, Transparenz und Compliance stehen zentral. Co-Innovation mit Schlüsselkunden prägt die Roadmap – Features entstehen oft aus konkreten Kundenanforderungen statt theoretischen Marktanalysen.

Der Net Promoter Score von +45 deutet auf hohe Kundenzufriedenheit hin. Dieser Wert liegt deutlich über dem SaaS-Branchendurchschnitt von +30. Quarterly Release-Zyklen belegen kontinuierliche Produktentwicklung. Die genaue Churn-Rate und Renewal-Quote bleiben jedoch undokumentiert.

Finanzielle Stabilität und Wachstum

Informationen zu Umsatzwachstum, Profitabilität oder Finanzierungsrunden sind nicht öffentlich verfügbar. Diese Intransparenz erschwert die Risikobewertung für langjährige Vertragsbeziehungen. Potenzielle Kunden sollten bei Vertragsverhandlungen Auskunft über finanzielle Stabilität einholen.

Die Mitarbeiterzahl von 50 Personen signalisiert ein etabliertes, aber überschaubares Team. Für Enterprise-Kunden bedeutet dies persönlichen Support, möglicherweise aber auch längere Reaktionszeiten bei komplexen Anfragen. Die Skalierbarkeit des Support-Teams bei schnellem Kundenwachstum bleibt eine offene Frage.

Technische Details und Integration

moinAI basiert auf einer Microservices-Architektur mit Docker und Kubernetes. Diese Containerisierung ermöglicht flexible Deployment-Optionen von vollständig On-Premise bis rein Cloud-basiert. Die modulare Struktur erleichtert Updates einzelner Komponenten ohne Systemausfälle.

Die REST-API und SDKs für Python und Java ermöglichen tiefgehende Integration in bestehende Systemlandschaften. Entwickler können Custom-Workflows erstellen, Datenflüsse automatisieren und moinAI in proprietäre Anwendungen einbetten. Die API-Dokumentation folgt OpenAPI-Standard und erleichtert Implementierungen.

Vorkonfigurierte Konnektoren als Zeitersparnis

Die Out-of-the-Box-Anbindungen zu SAP S/4HANA, ECC, Salesforce, Microsoft 365, Atlassian, Slack und Teams beschleunigen Implementierungen erheblich. Laut Herstellerangaben verkürzen sich Integrationsprojekte um 50 Prozent gegenüber individuell entwickelten Schnittstellen.

Custom-APIs lassen sich per Webhook anbinden. Dieser Ansatz funktioniert für REST-basierte Systeme gut, erfordert aber bei Legacy-Systemen mit SOAP oder proprietären Protokollen zusätzlichen Entwicklungsaufwand. Die Webhook-Konfiguration erfolgt über eine No-Code-Oberfläche, sodass Fachabteilungen ohne IT-Abteilung einfache Integrationen selbst realisieren können.

Sicherheitsarchitektur und Compliance

moinAI erfüllt ISO 27001 für Rechenzentren, ist DSGVO- und TISAX-konform. End-to-End-Verschlüsselung schützt Daten während Übertragung und Verarbeitung. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) ermöglicht granulare Berechtigungen bis auf Dokumentenebene.

Ein zentraler Unterschied zu vielen Wettbewerbern: Knowhere trainiert keine KI-Modelle mit Kundendaten. Alle Anfragen werden durch externe LLM-APIs verarbeitet, ohne dass Trainingsdaten an Modell-Anbieter fließen. Diese Zusicherung ist vertraglich dokumentiert und durch Audits geprüft.

Die Audit-Trails protokollieren jede Nutzerinteraktion, jeden Prompt und jedes generierte Ergebnis. Für regulierte Branchen ist diese lückenlose Nachvollziehbarkeit oft Voraussetzung für den Produktiveinsatz. Die Logs speichern moinAI für mindestens 7 Jahre – länger als gesetzliche Mindestanforderungen.

Kosten und Preismodell

moinAI bietet drei Lizenzmodelle: Seat-based (monatlich oder jährlich), Usage-based (Pay-per-Call) und Enterprise Flat-Fee ab 100 Seats. Detailpreise sind nicht öffentlich und werden individuell kalkuliert. Diese Intransparenz erschwert Budgetplanung und Angebotsvergleiche.

Basierend auf Branchenkenntnissen liegt das monatliche Budget für Cloud-Deployment bei etwa 1.000 Euro plus variable LLM-API-Kosten. Die Setup- und Implementierungskosten betragen zwischen 15.000 und 25.000 Euro. Über drei Jahre summiert sich der Total Cost of Ownership auf 100.000 bis 250.000 Euro.

Versteckte Kosten in der Realität

Die LLM-API-Kosten für OpenAI, HuggingFace oder andere Modelle werden separat berechnet und sind nicht pauschal abgedeckt. Je nach Nutzungsintensität können diese Kosten das Lizenzbudget übersteigen. Strikte Budgetierung und regelmäßiges Monitoring sind zwingend erforderlich.

Datenmigration und -bereinigung verursachen einmalig 5.000 bis 15.000 Euro. Schlechte Datenqualität führt zu schlechten KI-Ergebnissen – dieses Investment ist unverzichtbar. Change-Management und Schulungen binden zusätzlich interne Personalressourcen für mehrere Wochen.

ROI und Amortisation

Bei klar definierten Use-Cases wie Compliance-Automation oder Kundensupport erreichen Unternehmen einen Break-even nach 6 bis 9 Monaten. Dokumentierte Einsparungen zeigen 60 Prozent weniger manuelle Textarbeit und 40 Prozent weniger Support-Tickets bei bestehenden Kunden.

Für explorative Projekte ohne konkretes Effizienz-Ziel verlängert sich die Amortisationszeit erheblich. Unternehmen sollten vor Vertragsabschluss messbare KPIs definieren: reduzierte Bearbeitungszeiten, eingesparte FTEs oder beschleunigte Prozesszyklen. Ohne diese Metriken bleibt der ROI schwer nachweisbar.

Migration und Umstieg auf moinAI

Die Implementierungsdauer beträgt laut Anbieterangaben 4 bis 6 Wochen. In der Praxis zeigen komplexe Systemlandschaften realistischerweise 8 bis 10 Wochen inklusive Change-Management und Pilotbetrieb. Das 4-Phasen-Modell umfasst Analyse, Pilot, Rollout und Optimierung.

In der Analysephase erfassen Knowhere-Berater bestehende Datenquellen, Integrationspunkte und Use-Cases. Diese Phase dauert typischerweise 1 bis 2 Wochen und schließt mit einem detaillierten Implementierungsplan ab. Unternehmen sollten in dieser Phase bereits Pilot-Anwender aus Fachabteilungen benennen.

Personalressourcen für erfolgreiche Einführung

Das Projektteam besteht minimal aus einem Projektleiter, einem Data Engineer und einem Fachexperten in Teilzeit. Diese Ressourcen müssen über die gesamte Implementierungsphase verfügbar sein. Nach Go-live sind kontinuierlich ein Prompt Engineer und ein Content Manager für Wartung und Optimierung erforderlich.

Der Prompt Engineer optimiert KI-Anfragen für bessere Ergebnisse und pflegt das Template-Repository. Der Content Manager kuratiert Wissensbestände und aktualisiert indizierte Dokumente. Beide Rollen erfordern keine KI-Spezialisten, aber tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse.

Datenaufbereitung als Erfolgsfaktor

Die Standard-Connectoren beschleunigen ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) erheblich. Bei proprietären Datenformaten oder Legacy-Systemen sind Custom-Skripte erforderlich. Diese entwickelt entweder das interne IT-Team oder Knowhere gegen Aufpreis.

Datenqualität ist der kritischste Erfolgsfaktor. Inkonsistente Formate, fehlende Metadaten oder veraltete Informationen führen zu fehlerhaften KI-Ergebnissen. Unternehmen sollten 15 bis 20 Prozent des Implementierungsbudgets für Datenbereinigung reservieren. Diese Investition zahlt sich durch deutlich bessere KI-Performance aus.

Vorteile und Herausforderungen

moinAI überzeugt durch konsequente deutsche Datensouveränität. Alle Daten bleiben in ISO-27001-zertifizierten deutschen Rechenzentren oder On-Premise. Dieser Compliance-Rückhalt ist für regulierte Branchen wie Banken, Versicherungen oder Gesundheitswesen oft kaufentscheidend.

Die SAP-native Integration beschleunigt Implementierungen für SAP-Anwender um etwa 50 Prozent gegenüber Wettbewerbern. Vorkonfigurierte Workflows für S/4HANA und ECC reduzieren Customizing-Aufwand erheblich. Unternehmen mit SAP-Landschaft profitieren hier maximal.

Transparenz und Kontrollierbarkeit

Die Bias-Scoring-Engine und lückenlosen Audit-Trails schaffen Vertrauen in KI-Ergebnisse. Compliance-Abteilungen und Datenschutzbeauftragte können jeden Prozessschritt nachvollziehen. Diese Transparenz unterscheidet moinAI von Black-Box-Lösungen, bei denen KI-Entscheidungen nicht erklärbar sind.

Die No-Code-Benutzeroberfläche ermöglicht Fachabteilungen, einfache Workflows ohne IT-Unterstützung zu erstellen. Diese Demokratisierung beschleunigt Time-to-Value und entlastet IT-Teams. Allerdings birgt sie auch Risiken: Unkontrollierte Prompt-Erstellung durch ungeschulte Nutzer kann zu Datenleaks oder fehlerhaften Prozessen führen.

Einschränkungen und Herausforderungen

moinAI konzentriert sich ausschließlich auf Text-Use-Cases. Audio-, Video- oder Speech-to-Text-Funktionen fehlen komplett. Unternehmen mit Bedarf an Multimodal-KI müssen zusätzliche Tools integrieren. Die Roadmap für diese Features ist nicht öffentlich datiert.

Die Abhängigkeit von externen LLM-APIs macht Unternehmen anfällig für Preisänderungen bei OpenAI oder HuggingFace. Diese Kosten sind variabel und können bei intensiver Nutzung das Lizenzbudget deutlich übersteigen. Eine geplante Plugin-Architektur soll künftig mehr Flexibilität bei der Modellwahl bieten, ist aber noch nicht verfügbar.

Datenqualität entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Unternehmen unterschätzen oft den Aufwand für initiale Datenmigration und -bereinigung. Ohne diese Investition bleiben KI-Ergebnisse mittelmäßig. Nutzerakzeptanz erfordert zudem aktives Change-Management – rein technische Implementierung führt zu niedriger Adoption.

Häufig gestellte Fragen zu moinAI

Wie sicher sind meine Daten bei moinAI? Alle Unternehmensdaten bleiben in deutschen Rechenzentren oder On-Premise und unterliegen ISO 27001 und DSGVO. Knowhere trainiert keine KI-Modelle mit Kundendaten. End-to-End-Verschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrollen schützen sensible Informationen während Verarbeitung und Speicherung.

Passt moinAI zu meinem bestehenden System? moinAI ist ideal für Unternehmen mit SAP- oder ERP-Systemen und hohen Compliance-Anforderungen. Die vorkonfigurierten Konnektoren zu S/4HANA, Salesforce und Microsoft 365 beschleunigen Integration erheblich. Für reine Cloud-Umgebungen ohne Integrationsbedarf sollten Sie auch günstigere Alternativen prüfen.

Wie lange dauert es bis zum Return-on-Investment? Bei klar definierten Use-Cases wie Compliance-Automation oder Kundensupport erreichen Unternehmen einen ROI nach 6 bis 9 Monaten. Der realistische Total Cost of Ownership liegt bei 100.000 bis 250.000 Euro über drei Jahre. Ohne messbare Effizienz-Ziele verlängert sich die Amortisationszeit deutlich.

Kann ich moinAI im Homeoffice oder remote nutzen? Ja, moinAI ist über Cloud-Zugang via REST-API, Microsoft Teams oder Slack von überall verfügbar. Für besonders sensitive Anwendungen lässt sich der Zugriff auf VPN-Verbindungen beschränken. Die On-Premise-Option ermöglicht vollständige Kontrolle über Netzwerkzugriffe.

Was kostet moinAI konkret? Knowhere veröffentlicht keine Preisliste. Budgetieren Sie etwa 1.000 Euro monatlich für Cloud-Deployment plus variable LLM-API-Kosten. Setup und Implementierung kosten einmalig 15.000 bis 25.000 Euro. Fordern Sie ein individuelles Angebot mit detaillierter TCO-Kalkulation an.

Welche Sprachen unterstützt moinAI? Deutsch und Englisch sind vollständig unterstützt. Für weitere Sprachen wie Französisch, Niederländisch oder andere EU-Sprachen kontaktieren Sie Knowhere direkt. Die Sprachunterstützung hängt auch von den genutzten LLM-Modellen ab.

Ist ein vollständig On-Premise-Betrieb möglich? Ja, moinAI lässt sich komplett On-Premise betreiben. Dies erhöht Infrastruktur- und Wartungskosten, garantiert aber vollständige Datenhoheit. Diese Option eignet sich für Unternehmen mit strikten Hosting-Restriktionen oder Air-Gapped-Umgebungen.

Wie lange dauern Implementierungen typischerweise? Knowhere gibt 4 bis 6 Wochen an. Realistisch sollten Sie bei komplexen Systemlandschaften 8 bis 10 Wochen inklusive Change-Management einplanen. Pilotprojekte mit begrenztem Scope lassen sich schneller umsetzen als unternehmensweite Rollouts.

Können wir eigene KI-Modelle mit unseren Daten trainieren? Diese Option ist nicht eindeutig dokumentiert. Klären Sie direkt mit Knowhere, ob Fine-Tuning von Basis-Modellen mit firmeneigenen Daten bei On-Premise-Deployment möglich ist. Die geplante Plugin-Architektur könnte künftig mehr Flexibilität bieten.

Welche SLA-Garantien bietet moinAI? Die Service-Level-Agreements unterscheiden sich nach Support-Paket. Detaillierte SLA-Unterschiede zwischen Premium-, Standard- und Basic-Support sollten Sie bei Vertragsverhandlungen erfragen. Dokumentierte Werte schwanken zwischen 4 und 8 Stunden Reaktionszeit.