Von den ersten Gehversuchen mit ChatGPT bis heute hat sich die KI-Landschaft grundlegend verändert. Nicht nur technisch. Auch geopolitisch gibt es gute Gründe, sich zu fragen: Wie abhängig will ich von internationalen Anbietern sein – gerade wenn es um Kernprozesse in meinem Unternehmen geht?
Die Modell-Landschaft heute
Die neuesten und besten Modelle kommen nach wie vor von OpenAI, Anthropic, Google und xAI. Wer diese nutzen will, schickt seine Daten über deren Schnittstellen – und die Verarbeitung passiert in den USA.
Aber parallel dazu gibt es mittlerweile tausende Open-Source-Modelle. Das sind zum Teil ältere Versionen der großen Anbieter: OpenAI hat mit GPT-OSS eine Open-Source-Variante veröffentlicht. Google steuert Gemma bei. Dazu kommen Innovationen aus China – DeepSeek war ein echter Quantensprung. Und Meta setzt komplett auf Open Source und stellt seine Llama-Modelle frei zur Verfügung.
Das Entscheidende: Diese Open-Source-Modelle sind heute leistungsfähiger als die Frontier-Modelle von vielleicht einem Jahr. Damit kann man komplett autark schon viel erreichen.
Drei Wege, KI im Unternehmen einzusetzen
Wenn wir mit Kunden über KI sprechen, gibt es nicht die eine richtige Lösung. Es gibt drei Stufen – und welche passt, hängt davon ab, wie sensibel die Daten sind.
Stufe 1: Direkt bei den großen Anbietern
Für Daten, die sowieso öffentlich werden, ist das der einfachste Weg. Ein Marketingtext, der am Ende auf der Website landet? Der kann problemlos über ChatGPT oder Claude verarbeitet werden. Genauso Übersetzungen oder andere unkritische Inhalte.
Geeignet für: Marketingtexte, Übersetzungen, öffentliche Inhalte.
Stufe 2: Deutsche Hosting-Anbieter
Wenn die Daten sensibler werden – interne Dokumente, E-Mails, Geschäftsprozesse – dann gibt es mittlerweile Anbieter wie IONOS oder Mittwald, die KI-Hosting in Deutschland anbieten. Diese Anbieter sichern vertraglich zu: Daten werden verarbeitet und zurückgeschickt, aber nicht zwischengespeichert und nicht für Training verwendet. Die Daten fließen natürlich in beide Richtungen grundsätzlich verschlüsselt.
Damit lässt sich eine KI-Anwendung schon DSGVO-konform gestalten.
Geeignet für: Unternehmensinterne Dokumente, E-Mails, Geschäftsdaten.
Stufe 3: Eigene Hardware
Für die sensibelsten Daten – personenbezogene Daten, medizinische oder anwaltliche Dokumente – kann man auch den letzten Schritt gehen: eigene Hardware. Entweder gemietet oder tatsächlich im eigenen Unternehmen aufgestellt.
Das war bis vor kurzem noch sehr teuer. Aber die Hardware ist leistungsfähiger geworden und die Preise sind gefallen. Zusammen mit den Open-Source-Modellen ist es heute realistisch, Teile der KI-Kette komplett im eigenen Zugriff zu haben.
Geeignet für: Personenbezogene Daten, medizinische und anwaltliche Dokumente, höchste Sicherheitsanforderungen.
Kein Entweder-oder
Das Beste daran: Sie müssen sich nicht für einen Weg entscheiden. Alle drei können gleichzeitig laufen. Eine Software kann sensible Daten lokal verarbeiten – und den Marketingtext über eine externe KI schicken.
Wir haben heute ein breites Spektrum, mit dem wir praktisch jeden Anwendungsfall im Rahmen der digitalen Souveränität sauber abbilden können. Und genau das besprechen wir mit unseren Kunden: Welche Daten sind wie sensibel – und welcher Weg passt dazu?