On-Premise KI · Datensouveränität
KI nutzen, ohne Daten in die Cloud zu schicken
Die meisten Unternehmen schicken ihre Produktionsdaten an US-Server und nennen es "KI-Strategie". Das ist keine Strategie. Das ist ein Kontrollverlust mit Vertrag.
Das Problem mit Cloud-KI
Jeder API-Call an OpenAI, Google oder Anthropic schickt Ihre Daten an externe Server. Sie haben keine Kontrolle, wie diese Daten verarbeitet, gespeichert oder fuer Training verwendet werden.
Die DSGVO verlangt in Art. 28 einen AVV fuer jede externe Verarbeitung personenbezogener Daten. Bei US-Anbietern kommt Schrems II hinzu: Privacy Shield ungueltig, Standard Contractual Clauses sind ein Workaround, keine Loesung.
In Verteidigung, Gesundheitswesen und Automobilindustrie ist Cloud-KI oft komplett ausgeschlossen. Nicht aus Prinzip — aus regulatorischer Notwendigkeit.
Wann wird das relevant?
- Ihr Datenschutzbeauftragter stellt fest, dass Mitarbeiter ChatGPT mit Kundendaten fuettern
- Ein Audit deckt auf, dass KI-Tools ohne AVV im Einsatz sind
- Ihre Branche (Pharma, Automotive, Verteidigung) schliesst Cloud-Verarbeitung regulatorisch aus
- Sie wollen KI fuer interne Dokumente nutzen, die das Unternehmen nicht verlassen duerfen
- Ein Kunde verlangt vertraglich, dass seine Daten in Ihrer Infrastruktur bleiben
Was On-Premise KI konkret bedeutet
Die Modelle laufen auf Ihren Servern. Whisper fuer Transkription, Llama fuer Textverarbeitung, Embedding-Modelle fuer Suche — alles lokal. Keine Internetverbindung noetig.
Ihre IT kontrolliert die Infrastruktur. Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt das Netzwerk. Das ist eine Architekturentscheidung, kein Versprechen.
- Sprachmodelle: Llama 3, Mistral, Phi-3 — leistungsfaehig genug fuer die meisten Unternehmensanwendungen
- Transkription: Whisper laeuft auf einer einzelnen GPU in Echtzeit
- Embedding und Suche: Lokale Vektordatenbanken wie Qdrant oder Milvus
Beispiel aus der Praxis
Automobilzulieferer, 800 Mitarbeiter. Qualitaetsdokumente mit Kundendaten durften das Werk nicht verlassen. Lokales Llama-3-Modell auf einem Server mit 2x NVIDIA A100. Verarbeitung von 15.000 Dokumenten pro Monat, Antwortzeit unter 3 Sekunden. Setup in 3 Wochen, inklusive Anbindung an bestehendes DMS.
Trade-offs
- Hardware-Kosten: GPU-Server kosten 15.000-50.000 EUR. Cloud-KI hat niedrigere Einstiegskosten, aber variable laufende Kosten.
- Modell-Updates: Sie muessen Updates selbst einspielen. Kein automatisches Upgrade auf die neueste Version.
- Modell-Qualitaet: Open-Source-Modelle sind gut, aber bei manchen Aufgaben liegen Cloud-Modelle (GPT-4, Claude) noch vorne. Die Luecke schliesst sich schnell.
- Betriebsaufwand: Jemand muss die Infrastruktur betreuen. Das ist ein laufender Posten, kein Einmalprojekt.
Wann Cloud-KI trotzdem sinnvoll ist
Wenn Sie oeffentliche Inhalte verarbeiten, Tools ohne personenbezogene Daten betreiben oder Marketing-Texte generieren, ist Cloud-KI oft pragmatischer.
Die Frage ist nicht Cloud gegen On-Premise. Die Frage ist: Welche Daten gehen wohin? Eine saubere Klassifizierung entscheidet, welche Architektur wo passt.
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