Matthias Eger — der Kopf hinter igakuro
igakuro trägt einen japanischen Namen, und das führt gelegentlich zu einer falschen Vermutung: dass dieses Werkzeug aus Asien stammt. Das Gegenteil ist der Fall — igakuro ist zu 100 % in Deutschland entwickelt, von mir, Matthias Eger, mit der ResultOS UG (haftungsbeschränkt) als Unternehmen dahinter. Der japanische Name ist kein Herkunftsnachweis, sondern eine Verbeugung.
Warum „igakuro“? Eine Namensgeschichte
Meine Erfahrung in Japan und Korea hat mich Dinge gelehrt, die man in keinem Handbuch findet: den Respekt vor Präzision, die Kunst der Zurückhaltung — und die Haltung, ein Werkzeug für genau eine Aufgabe zu bauen und diese Aufgabe dann kompromisslos gut zu machen.
Und dann ist da mein Nachname: Eger. In Japan bekam ich dafür die Kanji 伊賀 (Iga) als Namen geschenkt — dieselben Zeichen wie die legendäre Ninja-Provinz Iga. Aus diesem Namensgeschenk und „kuro“ (黒), dem Schwarz der Tusche, wurde igakuro: „Egers Schwarz“. Ein Ninja sieht alles und zeigt nichts. Ein persönlicheres und passenderes Namensbild für ein Schwärzungswerkzeug kann es kaum geben.
Und warum Made in Germany?
Weil das Problem, das igakuro löst, ein zutiefst deutsches ist. Personenbezogene Daten in Geschäftstexten — Namen in Bescheiden, IBANs in Briefen, Kfz-Kennzeichen in Akten — unterliegen der DSGVO, und die Anforderungen an Schwärzung und Anonymisierung sind hierzulande hoch. Ein Modell, das deutsche Anreden, gebeugte Namensformen, deutsche Adressformate, Vorwahlen und Kennzeichen zuverlässig erkennen soll, muss für deutsche Texte gebaut sein — nicht als Nebenprodukt eines englischen Modells abfallen.
KI-gestützt entwickelt — und warum ich das offen sage
igakuro ist nicht nur ein KI-Modell, es ist auch mit KI-Unterstützung entwickelt worden: moderne KI-Werkzeuge haben beim Erzeugen der synthetischen Trainingsdaten, beim Testen und beim Bau der Werkzeuge drumherum geholfen. Das sage ich bewusst dazu, denn genau darum geht es bei igakuro: zu zeigen, wie man KI heute richtig einsetzt — lokal, kontrolliert, für einen klar umrissenen Zweck und mit prüfbaren Ergebnissen. Wer KI-Projekte plant, sollte von jemandem lernen, der diesen Weg selbst geht.
Wie igakuro entstanden ist
- Basis: Qwen3-4B-Instruct (Apache 2.0), ein kompaktes offenes Sprachmodell.
- Feintuning: zehntausende synthetische deutsche Geschäftstexte — Briefe, Aktennotizen, Tickets, Zahlungsverkehr. Kein einziger echter Personendatensatz im Training.
- Prüfbarkeit: eine deterministische Audit-Pipeline mit Gold-Testset, damit die Erkennungsquote eine messbare Zahl ist und kein Werbeversprechen.
- Auslieferung: eine einzelne GGUF-Datei, die offline auf normaler Hardware läuft — kein Konto, keine Cloud, kein Abo.
Warum kostenlos?
igakuro ist mein Nachweis, dass lokale KI heute reif für den Ernstfall ist. Das Modell ist kostenlos, weil es sich selbst erklären soll: Lad es herunter, wirf einen Brief hinein und beurteile das Ergebnis. Wenn du danach überlegst, wie so etwas in deiner Organisation aussehen könnte — mit eigenen Kategorien, eigener Audit-Pipeline oder eingebaut in bestehende Abläufe —, dann ist genau das der Punkt, an dem ich helfen kann.
Lass uns reden. Ob Frage, Feedback oder ein konkretes Projekt rund um lokale KI und Datenschutz — schreib mir, ich antworte persönlich.
E-Mail an Matthias EgerOder zurück zur Startseite, um igakuro direkt auszuprobieren.