# Arasul > Arasul ist ein deutsches KI-Unternehmen aus Dresden. Wir entwickeln private, > lokale KI-Hardware fuer kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Die NVIDIA > Jetson-basierte Hardware ermoeglicht KI-Chat, Dokumentensuche und > Automatisierungen -- vollstaendig ohne Cloud. Preise ab 7.500 EUR netto. Arasul bietet ein KI-Betriebssystem fuer das Buero: Dokumente durchsuchen, KI-Chat fuehren und Prozesse automatisieren -- alles auf eigener Hardware, ohne Internetverbindung, DSGVO-konform. Die Hardware basiert auf NVIDIA Jetson (Edge AI), ist kompakt, energieeffizient und fuer den Dauerbetrieb im Buero ausgelegt. - Website: https://arasul.de - E-Mail: info@arasul.de - Standort: Dresden, Deutschland - Gruender: Kolja Schoepe ## Produkt Arasul ist ein privater KI-Server fuer kleine und mittlere Unternehmen. NVIDIA Jetson-basiert. Lokale KI ohne Cloud -- Dokumente durchsuchen, KI-Chat, Automatisierungen. ### Funktionen - **Dokumente durchsuchen**: Lade Vertraege, Rechnungen oder Handbuecher hoch. Die KI durchsucht sie und findet relevante Stellen in Sekunden. - **KI-Chat fuer dein Team**: Stelle Fragen zu internen Dokumenten, lass Texte zusammenfassen oder Entwuerfe erstellen. Alles lokal, ohne dass Daten dein Buero verlassen. - **Automatisierungen bauen**: Verbinde KI mit deinen Workflows. Rechnungen auslesen, E-Mails sortieren, Angebote erstellen -- mit n8n als visuellem Editor. - **Erweiterungen inklusive**: Open-Source-Modelle (Llama, Mistral, Qwen), Ollama fuer Modellverwaltung, REST-API fuer eigene Integrationen. ### Hardware **Arra PRO** (ab 7.500 EUR netto) - Prozessor: NVIDIA Jetson AGX Orin - RAM: 64 GB - Speicher: Bis zu 4 TB - Teamgroesse: 1-20 Personen - Rechenleistung: 275 TOPS - Energieverbrauch: 15-60 W **Arra ULTRA** (Preis auf Anfrage) - Prozessor: NVIDIA Jetson AGX Thor - RAM: 128 GB - Speicher: Bis zu 4 TB - Teamgroesse: 20-100+ Personen - Rechenleistung: 2.070 TFLOPS - Energieverbrauch: 40-130 W ### Haeufige Fragen **Was ist Arasul?** Arasul ist ein KI-System, das auf eigener Hardware in deinem Buero laeuft. Du kannst damit Dokumente durchsuchen, mit einer KI chatten und wiederkehrende Aufgaben automatisieren. Alles lokal, ohne Cloud. **Was kostet die Arasul KI-Hardware?** Die Hardware startet ab 7.500 EUR netto. Im Preis enthalten sind das vorkonfigurierte Geraet und die komplette Software. Danach fallen keine laufenden Kosten an. **Brauche ich IT-Kenntnisse fuer die Installation?** Nein. Du schliesst das Geraet an, oeffnest den Browser und folgst der Einrichtung. Das dauert wenige Minuten und funktioniert ohne IT-Team. **Welche Daten verlassen mein Unternehmen?** Keine. Alles wird lokal auf deinem Geraet verarbeitet. Es werden keine Daten an externe Server uebertragen, auch nicht an uns. **Wie unterscheidet sich Arasul von ChatGPT oder Cloud-KI?** Bei ChatGPT und anderen Cloud-Diensten werden deine Eingaben an fremde Server geschickt. Bei Arasul bleibt alles auf deiner eigenen Hardware. Du brauchst kein Abo und keine Internetverbindung fuer die KI-Nutzung. **Ist Arasul DSGVO-konform?** Ja. Weil alle Daten auf deinem eigenen Geraet bleiben und nichts nach aussen uebertragen wird, erfuellt Arasul die Anforderungen der DSGVO ohne zusaetzliche Massnahmen. **Welche KI-Modelle laufen auf der Hardware?** Arasul nutzt Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral, die direkt auf der NVIDIA Jetson Hardware laufen. Die Modelle werden regelmaessig aktualisiert und lassen sich je nach Anwendungsfall austauschen. **Fuer wen ist Arasul geeignet?** Fuer kleine und mittlere Unternehmen, die KI nutzen wollen, ohne Daten aus der Hand zu geben. Besonders relevant fuer Kanzleien, Praxen, Ingenieurbueros und Handwerksbetriebe mit sensiblen Kundendaten. ## OpenAra OpenAra ist ein Open-Source KI-Entwicklungsserver mit Terminal-UI. Er verwandelt jeden Raspberry Pi, Jetson oder Linux-Rechner in einen managed KI-Entwicklungsserver fuer Claude Code Sessions. - GitHub: https://github.com/koljaschoepe/OpenAra - Plattformen: NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, Ubuntu/Debian Linux - Installation: 4 Befehle, gefuehrtes Setup - Vorinstalliert: Docker, Node.js 22, Python 3, Git - KI-Integration: Claude Code via Anthropic API - Lizenz: Open Source (BSL 1.1) Features: Projekt-Templates, Claude Code Sessions, Git-Integration, Docker & Dev-Umgebung, Multi-Plattform, Sicher vorkonfiguriert (SSH, UFW, fail2ban). ## Ueber uns Wir bei Arasul sind ueberzeugt, dass KI nicht in fremde Haende gehoert. Deshalb entwickeln wir Hardware und Software, mit der kleine und mittlere Unternehmen kuenstliche Intelligenz direkt vor Ort nutzen koennen. Ganz ohne Cloud, ganz unter deiner Kontrolle. **Mission: Warum Arasul existiert** Deine Daten gehoeren dir. KI veraendert die Art, wie wir arbeiten. Aber die meisten Loesungen setzen voraus, dass du deine Daten an Cloud-Anbieter uebergibst. Sensible Unternehmensdaten sollten dort bleiben, wo sie hingehoeren. Bei dir. KI fuer den Mittelstand. Bisher war leistungsfaehige KI vor allem etwas fuer Grosskonzerne mit eigenen IT-Abteilungen und sechsstelligen Budgets. Arasul bringt KI-Hardware direkt in dein Buero, vorkonfiguriert und vom ersten Tag an einsatzbereit. **Vision: Wohin die Reise geht** Jedes Unternehmen verdient seine eigene KI. Eine KI, die versteht, wie dein Betrieb funktioniert, die mit deinen Prozessen waechst und die dabei nie dein Haus verlaesst. Unabhaengig und lokal. Kein Vendor-Lock-in, keine ploetzlichen Preiserhoehungen, keine Sorge, wer Zugriff auf deine Daten hat. Aus Deutschland. Arasul wird in Deutschland entwickelt und betreut. Kurze Wege, persoenlicher Kontakt. ## Jobs Offene Positionen bei Arasul in Dresden: **Tech Lead** -- Python, FastAPI, Docker, Linux, React, Node.js Backend-Services entwickeln, Frontend bauen, Deployment und Automatisierung, Optimierung fuer Skalierbarkeit, technische Architekturentscheidungen mittragen. **Automation Lead** -- n8n, Automatisierung, API-Integration, Python, Workflows Automatisierungs-Workflows mit n8n entwerfen und umsetzen, APIs und Drittsysteme integrieren, Kunden-Onboarding automatisieren, Best Practices entwickeln. Vorteile: NVIDIA-Hardware, echte Beteiligung, technische Freiheit, agiles Team, Netzwerk, sinnvolle Arbeit. --- ## Blog-Artikel ### Edge AI erklaert: Wie lokale KI-Hardware funktioniert Datum: 2026-01-06 | Tags: Edge AI, Hardware, Technologie, Open Source KI muss nicht in der Cloud laufen. Edge AI bringt kuenstliche Intelligenz direkt ins Unternehmen, auf kompakter Hardware, ohne Internetabhaengigkeit. Edge AI bedeutet, dass kuenstliche Intelligenz direkt dort laeuft, wo die Daten entstehen: am Rand (Edge) des Netzwerks. Statt Daten an ein Rechenzentrum zu schicken, verarbeitet ein lokales Geraet die Anfrage selbst. Ein KI-Modell wird einmal trainiert und dann auf lokale Hardware uebertragen. Dort fuehrt es Inferenz durch -- es wendet das Gelernte auf neue Daten an. Fuer die allermeisten Unternehmensanwendungen brauchst du kein Training. Du brauchst Inferenz: Texte zusammenfassen, Dokumente analysieren, E-Mails beantworten, Daten extrahieren. Und die laeuft laengst auf Hardware, die in ein Buecherregal passt. Open-Source-Modelle wie Llama 3 von Meta, Mistral aus Frankreich, Qwen 2.5 von Alibaba und Googles Gemma 2 erreichen fuer typische Business-Aufgaben 90 bis 95 Prozent der Qualitaet kommerzieller Cloud-Dienste. Sie sind kostenlos, frei verfuegbar und koennen lokal betrieben werden. Edge AI ist besonders sinnvoll wenn Datenschutz kritisch ist (Kanzleien, Arztpraxen, Steuerberater), bei vorhersehbaren Workloads (Rechnungsverarbeitung, Angebotskalkulationen) und wenn Unabhaengigkeit gewuenscht ist. Fuer ein Unternehmen mit 10 bis 50 Mitarbeitern liegt der Break-even typischerweise bei 1 bis 6 Monaten nach Anschaffung. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 ueber 80 Prozent der Unternehmen generative KI-Modelle in Edge-Umgebungen einsetzen werden. URL: https://arasul.de/blog/edge-ai-erklaert --- ### EU AI Act und DSGVO: Was sich 2026 fuer Unternehmen aendert Datum: 2026-01-20 | Tags: AI Act, DSGVO, Compliance, Regulierung Ab August 2026 gilt der EU AI Act vollstaendig. Zusammen mit der DSGVO entsteht ein doppelter Compliance-Rahmen. 36 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen bereits KI. Gleichzeitig zieht die Regulierung massiv nach. Der AI Act ist das weltweit erste umfassende KI-Gesetz. Er reguliert nicht die Technologie selbst, sondern ihren Einsatz, abgestuft nach Risiko. Bussgeldrahmen: Verbotene KI-Praktiken bis 35 Mio. EUR oder 7% des weltweiten Jahresumsatzes. Hochrisiko-Pflichten bis 15 Mio. EUR oder 3% des Umsatzes. Shadow AI ist ein wachsendes Risiko: Laut Salesforce nutzen mehr als die Haelfte der Mitarbeiter generative KI-Tools am Arbeitsplatz, ein erheblicher Teil ohne Genehmigung. Jede dieser Aktionen ist potenziell eine DSGVO-Verletzung. Fuenf Schritte zur Compliance: KI-Inventar erstellen, Risikobewertung durchfuehren, KI-Governance aufsetzen, Mitarbeiter schulen, Dokumentation aufbauen. URL: https://arasul.de/blog/ai-act-dsgvo-2026 --- ### Rechnungsverarbeitung automatisieren: Ein Praxis-Beispiel mit lokaler KI Datum: 2026-02-03 | Tags: Automatisierung, Use Case, Buchhaltung, Workflow Von 5 Minuten pro Rechnung auf 30 Sekunden. Wie ein KI-gestuetzter Workflow Eingangsrechnungen automatisch ausliest, strukturiert und fuer die Buchhaltung aufbereitet. Laut Ardent Partners verarbeitet ein durchschnittliches Unternehmen mit 50 bis 250 Mitarbeitern zwischen 500 und 5.000 Eingangsrechnungen pro Jahr. Der manuelle Aufwand liegt bei 12 bis 15 Euro pro Rechnung. Mit KI-Workflow sinken die Kosten auf ca. 2 EUR pro Rechnung, die Fehlerquote von 2% auf unter 0.5%. Der Workflow: IMAP-Trigger ueberwacht Postfach, PDF-Extraktion, OCR bei Scans (Tesseract), KI-Extraktion mit lokalem Sprachmodell (Qwen 2.5 oder Mistral via Ollama), Plausibilitaetschecks, Export ins Zielsystem, automatische Archivierung. Lokale Verarbeitung loest drei Probleme: DSGVO-Konformitaet (keine Datenuebermittlung), GoBD-Konformitaet (Original-PDF bleibt unveraendert), Geschaeftsgeheimnisse bleiben vertraulich. URL: https://arasul.de/blog/rechnungen-automatisieren-ki --- ### Angebotskalkulation per KI: Vom E-Mail-Eingang zum fertigen PDF Datum: 2026-02-17 | Tags: Automatisierung, Use Case, Vertrieb, Workflow Eine Angebotsanfrage kommt per E-Mail. Fuenf Minuten spaeter hat der Kunde ein individuelles PDF im Postfach. Laut Harvard Business Review sinkt die Wahrscheinlichkeit, einen Lead zu qualifizieren, um das Zehnfache, wenn die Antwortzeit von 5 auf 30 Minuten steigt. Der automatisierte Workflow reduziert die Bearbeitungszeit von 15-20 Minuten auf 2-3 Minuten. Sechs Schritte: E-Mail-Eingang, KI-Analyse (Kundendaten, Produkterkennung, Textgenerierung), regelbasierte Preiszuordnung, PDF-Erstellung, automatischer Versand, Protokollierung. Die Preiszuordnung passiert bewusst regelbasiert, nicht durch die KI. Die KI bestimmt, was der Kunde braucht, die Kalkulation bestimmt, was es kostet. URL: https://arasul.de/blog/angebote-automatisieren-ki --- ### KI im Mittelstand: Warum 2026 das Jahr der Entscheidung ist Datum: 2026-03-03 | Tags: Mittelstand, Strategie, Markt, Digitalisierung Die meisten KMU wissen, dass KI wichtig ist. Aber zwischen Wissen und Handeln klafft eine Luecke, die mit jedem Quartal teurer wird. Die groesste Bremse ist nicht fehlendes Geld oder fehlende Technologie. Es ist Unsicherheit: Rechtsunsicherheit (AI Act), Fachkraeftemangel und Datenschutzbedenken. Open-Source-Modelle wie Llama 3, Mistral und Qwen 2.5 erreichen fuer typische Business-Aufgaben die Qualitaet kommerzieller Cloud-Dienste. Foerderung: Netzwerk Mittelstand-Digital (29 Zentren bundesweit, kostenlose KI-Trainer), KfW ERP-Foerderkredit Digitalisierung, Laender-Programme mit 30-80% Zuschuss. Fuer Steuerberater, Kanzleien, Arztpraxen oder Finanzdienstleister ist lokale KI besonders relevant: Mandantendaten, Patientenakten, Vertragsinhalte bleiben im Unternehmen. URL: https://arasul.de/blog/ki-mittelstand-2026 --- ### Dein eigener KI-Entwicklungsserver: Wie OpenAra Claude Code Sessions ermoeglicht Datum: 2026-03-17 | Tags: Open Source, Entwicklung, Technologie OpenAra verwandelt jeden Raspberry Pi, Jetson oder Linux-Rechner in einen managed KI-Entwicklungsserver fuer Claude Code Sessions. Open Source, vier Schritte, sofort startklar. Installation: git clone, cd OpenAra, chmod +x setup.sh, sudo ./setup.sh. Danach steht ein Server mit SSH, Firewall, Docker und allen Abhaengigkeiten. Anwendungsbereiche: KI-gestuetztes Coding mit Claude Code, strukturierte Datenanalyse, Content-Erstellung (Newsletter, Angebotstexte, Dokumentationen). Die KI-Verarbeitung laeuft ueber Anthropics Cloud-API. Was auf deinem Server bleibt: Projekte, Repos, Konfigurationen und Templates. URL: https://arasul.de/blog/openara-ki-entwicklungsserver --- ### Lokale KI vs. Cloud KI: Was ist besser fuer dein Unternehmen? Datum: 2026-04-02 | Tags: Vergleich, Cloud KI, Lokale KI, DSGVO, Kosten Cloud oder lokal? Ein ehrlicher Vergleich von Kosten, Datenschutz, Leistung und Skalierbarkeit fuer kleine und mittlere Unternehmen. Die wichtigsten Unterschiede: Bei Cloud-KI werden Daten an externe Server uebermittelt, Kosten fallen pro Token/Nutzer an, Skalierbarkeit ist nahezu unbegrenzt. Bei lokaler KI bleiben Daten im Unternehmen, die Kosten sind einmalig (Hardware-Investition), die Skalierbarkeit ist durch die Hardware begrenzt. Kostenvergleich: Cloud-KI kostet fuer ein 10-Personen-Team typischerweise 1.100-2.200 EUR/Monat. Lokale KI-Hardware (ab 7.500 EUR) amortisiert sich nach ca. 5 Monaten. Danach fallen nur Stromkosten (~5 EUR/Monat) an. Lokale KI ist besonders sinnvoll bei datenschutzkritischen Branchen (Kanzleien, Praxen, Steuerberater), vorhersehbaren Workloads und dem Wunsch nach Unabhaengigkeit. Cloud-KI eignet sich bei gelegentlicher Nutzung und maximalem Modellgroessenbedarf. 78 Prozent der Unternehmen planen einen Hybrid-Ansatz. URL: https://arasul.de/blog/lokale-ki-vs-cloud-ki --- ### Was kostet KI fuer KMU? Ein ehrlicher Preisvergleich 2026 Datum: 2026-04-02 | Tags: Kosten, KMU, Vergleich, Hardware, Cloud KI Cloud-Abo, eigene Hardware oder Open Source? Was KI wirklich kostet -- mit konkreten Zahlen und Break-even-Rechnung. Cloud-KI-Kosten: ChatGPT Team 25 EUR/Nutzer/Monat, Microsoft Copilot 30 EUR/Nutzer/Monat, Google Gemini Business 24 EUR/Nutzer/Monat. Fuer 10 Mitarbeiter: ca. 370 EUR/Monat, 4.440 EUR/Jahr. Lokale KI-Hardware: Arasul ab 7.500 EUR netto (einmalig), Stromkosten ca. 5 EUR/Monat. Keine Token-Kosten, keine Abogebuehren. Break-even gegenueber Cloud bei 10 Nutzern nach ca. 21 Monaten (bei reinen Seat-Kosten) oder 5 Monaten (bei intensiver API-Nutzung). Versteckte Kosten bei Cloud: DSGVO-Compliance (DPIA 2.000-5.000 EUR), Vendor Lock-in Migration (5.000-15.000 EUR), unvorhersehbare Preiserhoehungen. Foerderung: Mittelstand-Digital (kostenlos), KfW-Foerderkredit, Laender-Programme bis 80% Zuschuss. URL: https://arasul.de/blog/ki-kosten-kmu --- ### DSGVO-konforme KI: Ein Leitfaden fuer Unternehmen Datum: 2026-04-02 | Tags: DSGVO, Datenschutz, Compliance, Lokale KI Wie setzt du KI DSGVO-konform ein? Rechtsgrundlagen, Risiken bei Cloud-KI, Vorteile lokaler Verarbeitung und eine praktische Checkliste. DSGVO-Anforderungen fuer KI: Art. 6 (Rechtsgrundlage), Art. 13/14 (Informationspflichten), Art. 22 (automatisierte Entscheidungen), Art. 25 (Privacy by Design), Art. 35 (DPIA). Bussgelder bis 20 Mio. EUR oder 4% des Jahresumsatzes. Cloud-KI ist problematisch: Datenuebermittlung an Dritte (oft USA), US CLOUD Act, Schrems-III-Risiko, Kontrollverlust ueber Trainingsdaten. Lokale KI loest das Problem: Keine Datenuebermittlung, keine Auftragsverarbeitung, volle Kontrolle. Checkliste: Rechtsgrundlage pruefen, Verarbeitungsverzeichnis fuehren, DPIA durchfuehren, Mitarbeiter schulen, lokale Verarbeitung bevorzugen, Auftragsverarbeitungsvertraege pruefen, Betroffenenrechte sicherstellen. URL: https://arasul.de/blog/dsgvo-konforme-ki --- ## Glossar KI-Begriffe verstaendlich erklaert: - **Edge AI**: KI laeuft direkt auf lokaler Hardware statt in der Cloud. Schuetzt Daten, spart Latenz, funktioniert offline. - **LLM (Large Language Model)**: KI-Modell, trainiert auf riesigen Textmengen. Kann Sprache verstehen und generieren. Beispiele: Llama, Mistral, GPT. - **RAG (Retrieval Augmented Generation)**: Kombiniert Dokumentensuche mit Sprachmodell fuer Antworten auf Basis eigener Unternehmensdaten. - **Quantisierung**: Reduziert Speicherbedarf von KI-Modellen (z.B. 16 Bit auf 4 Bit) bei minimalem Qualitaetsverlust. - **Inferenz**: Anwendung eines trainierten Modells auf neue Daten. Braucht deutlich weniger Rechenleistung als Training. - **NVIDIA Jetson**: Hardware-Plattform fuer Edge AI. Von 67 TOPS (Orin Nano) bis 2.070 TFLOPS (AGX Thor). - **On-Premise**: Software/Hardware wird im eigenen Unternehmen betrieben statt in der Cloud. - **Ollama**: Open-Source-Tool zur lokalen Verwaltung und Ausfuehrung von KI-Modellen. - **n8n**: Open-Source Workflow-Automatisierungstool mit visuellem Editor. Alternative zu Zapier/Make. - **Token**: Kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells. 1 Mio. Tokens ≈ 750.000 Woerter. - **DPIA**: Datenschutz-Folgenabschaetzung nach Art. 35 DSGVO. Pflicht bei KI mit personenbezogenen Daten. - **Vendor Lock-in**: Abhaengigkeit von einem Anbieter. Lokale KI mit Open Source vermeidet dieses Problem. URL: https://arasul.de/glossar