Die zunehmende Verbreitung von Large Language Models (LLMs) in Unternehmenskontexten eröffnet neue Möglichkeiten zur Automatisierung von Wissensabruf, Inhaltserstellung und Entscheidungsunterstützung. Gleichzeitig stellt ihre Implementierung hohe technische Anforderungen an die bestehende IT-Infrastruktur und Datenarchitektur von Unternehmen. Diese Arbeit entwickelt ein strukturiertes Framework, das Unternehmen bei der technischen Vorbereitung auf die Integration von LLMs unterstützt. Im Fokus der Untersuchung stehen die zentralen technischen Anforderungen, die Unternehmen erfüllen müssen, um LLMs gezielt in spezifische Aufgaben innerhalb ihrer Geschäftsprozesse zu integrieren. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Analyse unternehmensinterner Datenformate und -strukturen sowie den notwendigen Vorverarbeitungsschritten zur Sicherstellung der Kompatibilität mit LLMs. Darüber hinaus werden Best Practices für die Archivierung und Bereitstellung von Daten identifiziert. Ergänzend erfolgt eine vergleichende Analyse von On-Premises- und Cloud-basierten Hosting-Lösungen sowie von selbst-gehosteten und extern-gehosteten LLMs, wobei Skalierbarkeit und Sicherheit als zentrale Bewertungskriterien herangezogen werden. Ein weiterer Fokus der Arbeit liegt auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Methode zur Optimierung der LLM-Leistung durch die Nutzung unternehmensspezifischer Wissensbestände. Die Arbeit folgt der Design Science Research Methodologie und kombiniert eine umfassende Literaturanalyse mit leitfadengestützten Experteninterviews, die primär zur Evaluation und Feinjustierung des entwickelten Frameworks dienen. Die Evaluation überprüft dessen Anwendbarkeit in verschiedenen Branchen und dessen Potenzial, IT-Abteilungen und Entscheidungsträger bei der strategischen Einführung von LLMs zu unterstützen. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen praktische Empfehlungen für die technische Implementierung von LLMs in Unternehmen bieten. Sie berücksichtigen sowohl infrastrukturelle als auch datenspezifische Anforderungen und sollen eine Entscheidungsgrundlage für die Einführung und Nutzung von LLMs liefern.