KI in der Cloud oder On-Premises betreiben?

Immer mehr Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz ein, um Dokumente zu analysieren, Prozesse zu automatisieren oder ihr Post- und E-Mail-Management zu optimieren. Dabei stellt sich die Frage, ob sie KI-Modelle in der Cloud oder On-Premises betreiben sollten. Beide Varianten unterscheiden sich unter anderem in Bezug auf Datenschutz, Kosten und Betriebssicherheit. Welche Lösung die bessere Wahl ist, hängt deshalb von den individuellen Anforderungen und Rahmenbedingungen eines Unternehmens ab.

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Schneller Start oder hoher Datenschutz?

Cloud-basierte KI-Lösungen lassen sich in der Regel schnell in Betrieb nehmen. Die benötigte IT-Infrastruktur wird vom Anbieter bereitgestellt, sodass Unternehmen keine eigene Hardware anschaffen oder einrichten müssen. Das erleichtert den Einstieg, aber auch die spätere Skalierung.

Beim On-Premises-Betrieb muss die notwendige Infrastruktur dagegen bereits vorhanden sein oder zunächst aufgebaut werden. Im Gegenzug verbleiben sämtliche Daten innerhalb der eigenen IT-Umgebung. Deshalb entscheiden sich vor allem Unternehmen aus Branchen, die sensible Daten verarbeiten, z. B. aus der Medizin oder dem Finanzsektor, für diesen Weg. Zugleich stärken sie damit ihre digitale Souveränität und können steigende regulatorische Anforderungen, wie die DSGVO oder den EU AI Act, leichter erfüllen.

Auch Cloud-Lösungen können grundsätzlich DSGVO-konform betrieben werden. Unternehmen sollten jedoch genau prüfen, wo ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden, welche Unterauftragnehmer beteiligt sind und welche rechtlichen Rahmenbedingungen für den jeweiligen Anbieter gelten. Besondere Vorsicht ist bei Cloud-Offerten von US-Anbietern nötig: Selbst wenn sich deren Rechenzentren innerhalb der Europäischen Union befinden, kann der US-amerikanische CLOUD Act unter bestimmten Voraussetzungen US-Behörden den Zugriff auf die Daten ermöglichen.

Kosten langfristig kalkulieren, Abhängigkeiten prüfen

Cloud-Lösungen punkten zwar mit geringen Einstiegskosten, allerdings können die laufenden Kosten mit steigenden Dokumentenmengen und einer intensiveren Nutzung der KI-Modelle in die Höhe schnellen. Dadurch ist die Wirtschaftlichkeit im Laufe der Zeit oft nicht mehr gegeben. Zusätzlich besteht das Risiko eines Vendor Lock-ins. Sind Anwendungen und Daten eng an einen bestimmten Cloud-Anbieter gebunden, ist ein späterer Wechsel häufig mit erheblichem technischem und organisatorischem Aufwand verbunden.

Beim On-Premises-Betrieb befürchten viele Unternehmen zunächst hohe Investitionen in leistungsfähige Hardware, da KI-Modelle in der Regel viel Rechenleistung benötigen. Unsere KI-Modelle sind jedoch derart ressourcenschonend entwickelt, dass sie – je nach Einsatzszenario – auch auf kostengünstiger Hardware performant betrieben werden können. Oftmals genügt bereits eine einzelne GPU zum Preis von etwa 700 Euro. Diese überschaubaren Anfangsinvestitionen stehen gut planbaren laufenden Kosten gegenüber.

Betriebssicherheit als zentrale Anforderung

Cloud-Dienste gelten grundsätzlich als hochverfügbar. Jedoch bestehen für Nutzer Abhängigkeiten von externen Faktoren wie der Internetverbindung, dem Cloud-Anbieter und dessen Infrastruktur oder von Software-Updates. Kommt es dort zu Störungen, kann dies unmittelbare Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb haben. Wie kritisch solche Ausfälle für Unternehmen sein können, zeigt eine aktuelle Befragung des Digitalverbands Bitkom. Demnach würde bei 46 Prozent der beteiligten Unternehmen ein längerer IT-Ausfall den Geschäftsbetrieb erheblich beeinträchtigen und schließlich zum Stillstand bringen. Jedes elfte Unternehmen könnte sogar während eines solchen Ausfalls überhaupt nicht mehr weiterarbeiten.

Beim On-Premises-Betrieb müssen Unternehmen selbst die Verfügbarkeit durch entsprechende Maßnahmen wie redundante Systeme oder Backups sicherstellen. Darüber hinaus sind das Einspielen von Sicherheitsupdates und regelmäßige Wartungsarbeiten erforderlich. Wenn Unternehmen unsere KI-Modelle On-Premises betreiben, übernehmen wir diese Aufgaben für unsere Kunden ebenso wie die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Modelle. Dadurch reduziert sich der interne Administrationsaufwand erheblich, es entstehen keine zusätzlichen Personalkosten.

Das passende Betriebsmodell für unterschiedliche Anforderungen

Ein pauschal bestes Betriebsmodell gibt es nicht. Cloud-Lösungen ermöglichen einen schnellen Einstieg und bieten eine hohe Skalierbarkeit. On-Premises-Lösungen gewähren dagegen maximale Kontrolle über Daten und Systeme und bergen insbesondere bei intensivem Einsatz häufig wirtschaftliche Vorteile. Deshalb bieten wir unseren Kunden beide Varianten an:

Option 1: KI vollständig On-Premises

•  Betrieb innerhalb Ihrer eigenen IT-Infrastruktur
•  Maximale Datensouveränität
•  Planbare Kosten auch bei langfristiger Nutzung
•  Unterstützung bei der Umsetzung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
•  Nahtlose Integration in Ihre bestehende Systemlandschaft
•  Wartung, Sicherheitsupdates und Weiterentwicklung durch uns

Option 2: Gesicherter AIaaS-Dienst aus Deutschland

•  Persönlich betreuter und abgesicherter Betrieb
•  Hosting in einem zertifizierten deutschen Rechenzentrum
•  DSGVO-konforme Datenverarbeitung
•  Einfache Integration in Ihre bestehende IT-Landschaft
•  Flexible Skalierung bei steigendem Bedarf
•  Keine eigene KI-Infrastruktur erforderlich

Sie können jenes Betriebsmodell wählen, das sowohl zu Ihren technischen Anforderungen als auch zu Ihren Compliance- und Datenschutz-Vorgaben passt.

Sie möchten herausfinden, welches Betriebsmodell für Ihr Unternehmen die bessere Wahl ist? Sprechen Sie mit unseren KI-Experten! Gemeinsam analysieren wir Ihre Anforderungen und zeigen Ihnen, ob ein On-Premises-Betrieb oder unser gesicherter AIaaS-Dienst die wirtschaftlichere und sicherere Option für Ihren Anwendungsfall ist.