Lokale KI für Unternehmen
Cloud-KI und eine vollständig lokale Lösung im Vergleich. Dieselbe Aufgabe, zwei unterschiedliche Wege für deine Informationen.
Dasselbe Beispiel in beiden Diagrammen
„Fasse diesen internen Bericht zusammen.“Bereit
Beim Anbieter betrieben
Nutzer + Firmendaten
Außerhalb deines Firmennetzwerks
OpenAI API
KI-Modell beim Cloud-DienstEin ausgewähltes Ziel pro Anfrage.
Ausgewählte Informationen verlassen dein Netzwerk.Verarbeitung durch den gewählten Cloud-Dienst.
Auf eigener Hardware
Nutzer + Firmendaten
Innerhalb deines Firmennetzwerks
KI-Modell läuft lokal
Lokale DatenverarbeitungKeine externen KI-Aufrufe
Die Informationen bleiben in deinem Netzwerk.Nutzer, Server und Modell innerhalb derselben Grenze.
Beispielhafter Ablauf · keine echten Daten · kein Geschwindigkeitsvergleich
Die gezeigte lokale Lösung arbeitet vollständig lokal. Modell, Dokumentverarbeitung und Suche laufen im Firmennetzwerk. Externe KI-Aufrufe sind deaktiviert. Cloud-Ausweichdienste, Websuche und andere angebundene Dienste brauchen eine eigene Prüfung des Datenflusses. Die Diagramme zeigen Verarbeitungsorte, ohne Länder oder die Art der Netzwerkverbindung festzulegen.
Was sich im Alltag ändert
Der Verarbeitungsort verändert den Datenweg, den Betrieb und die Kosten, die du einplanen solltest.
Wichtige Unterschiede
Der Hosting-Dienst bestimmt das Ziel. Azure OpenAI läuft zum Beispiel in der Umgebung von Microsoft. Auch ein lokal installierbares Modell nutzt den Cloud-Weg, wenn du seine gehostete API aufrufst. Erst der konkrete Dienst und seine Konfiguration legen fest, wo die Verarbeitung stattfindet.
Microsoft: Datenverarbeitung in AzureVerarbeitung, Speicherung und Modelltraining sind unterschiedliche Nutzungen. Die Regeln hängen vom Produkt, Vertrag und den Einstellungen ab. OpenAI erklärt zum Beispiel, dass API-Daten standardmäßig nicht zum Modelltraining genutzt werden, sofern du nicht zustimmst. Aufbewahrungsregeln sind gesondert zu betrachten.
OpenAI: Datenkontrollen für die APIJa, wenn Modell, Dokumentverarbeitung, Suche und benötigte Daten lokal verfügbar und externe Dienste deaktiviert sind. Für Einrichtung und Updates braucht es einen geplanten Weg zur Dateiübertragung. Zugriffsrechte, Backups und die Prüfung von KI-Antworten gehören weiterhin zum Betrieb.
Für einen kleinen Piloten kann ein geeigneter Arbeitsplatzrechner oder einzelner Server genügen. Größere Modelle und mehr gleichzeitige Nutzer benötigen mehr Speicher und Rechenleistung. Wir legen das System anhand deiner Aufgaben aus und testen es, bevor wir eine Anschaffung empfehlen.
Von der Idee in den Alltag
Wir starten mit einem nützlichen Ablauf und prüfen ihn mit deinem Team, bevor weitere Aufgaben dazukommen.
Nutzer, Problem und Kriterien für ein hilfreiches Ergebnis festlegen.
Aktuelle Dokumente auswählen, Zugriffe definieren und passende Hardware bestimmen.
Antwortqualität, Zeitersparnis, Geschwindigkeit und Berechtigungen prüfen.
Verantwortung für Updates, Überwachung, Backups, Support und Schulung festlegen.
Dein erster Anwendungsfall
Erzähl uns von einer wiederkehrenden Aufgabe und davon, wo die passenden Informationen liegen. Wir helfen dir, ein klar begrenztes Pilotprojekt und eine belastbare Entscheidungsgrundlage zu definieren.