Was bedeutet On-Premise im KI-Kontext?

Was bedeutet On-Premise im KI-Kontext?

On-Premise bedeutet, dass das KI-Modell auf deiner eigenen Infrastruktur läuft, nicht in der Cloud eines externen Anbieters. Deine Daten verlassen das Unternehmen nie, weil die gesamte Verarbeitung bei dir stattfindet.

Das Gegenteil ist Cloud-basiert: Du schickst Anfragen an OpenAI oder Anthropic, die Daten werden dort verarbeitet, die Antwort kommt zurück. Einfach und günstig, aber die Daten sind unterwegs.

Wann On-Premise notwendig wird

Für einen Großteil der KMU-Anwendungen ist Cloud-KI problemlos nutzbar. Aber es gibt klare Szenarien wo On-Premise notwendig oder stark empfehlenswert ist:

Hochsensible Kundendaten: Wenn du Anfragen verarbeitest die Kundennamen, Adressen, Gesundheitsdaten oder Finanzdaten enthalten, möchtest du diese vielleicht nicht durch Server eines US-Anbieters schicken. Auch mit AV-Vertrag bleibt eine regulatorische Unsicherheit.

Compliance-Anforderungen: Bestimmte Branchen (Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Öffentlicher Sektor) haben strenge Vorgaben über Datenlokalisierung.

Interne Know-how-Dokumente: Wenn das KI-System Zugang zu strategisch sensiblen Dokumenten hat, ist ein On-Premise-Betrieb deutlich sicherer.

Was On-Premise konkret bedeutet

Du brauchst Hardware mit ausreichend GPU-Rechenleistung. Je nach Modellgröße sind das 16-80 GB VRAM. Llama 3 oder Mistral in den kleineren Varianten laufen schon auf einem guten Server, große Modelle brauchen dedizierte GPU-Hardware.

Der laufende Betrieb (Updates, Monitoring, Skalierung) liegt bei dir oder einem Dienstleister.

Wir beraten bei KI-Implementierungen welcher Betriebsweg zu deinen Anforderungen passt und planen die Infrastruktur mit.

Hast du Datenschutzanforderungen die On-Premise notwendig machen? Lass uns das klären.