On-Premise-KI

On-Premise-KI heißt: Das Sprachmodell läuft auf einem Server oder einer leistungsstarken Workstation im eigenen Haus – vergleichbar mit einer eigenen Kaffeemaschine statt der Kaffeebar um die Ecke. Ihr installiert die Software, betreibt sie auf eigener Hardware, und die Daten verlassen euer Netzwerk nicht. Genutzt werden meist offene Modelle wie Llama oder Mistral, die sich lokal betreiben lassen.

Der Unterschied zur Cloud-KI liegt vor allem im Datenfluss: Bei Cloud-Diensten schickt ihr Anfragen an Server externer Anbieter, oft außerhalb der EU – das ist eine Auftragsverarbeitung, für die die DSGVO in Art. 32 angemessene technische und organisatorische Maßnahmen verlangt. Bei On-Premise-KI entfällt dieser externe Datenfluss, weil die Verarbeitung im eigenen Haus stattfindet.

On-Premise-KI ist trotzdem keine automatische Compliance-Garantie: Auch auf eigener Hardware bleibt euer Betrieb datenschutzrechtlich Verantwortlicher und muss Zugriffsrechte, Protokollierung und Löschkonzepte selbst regeln. Wer zusätzlich personenbezogene Daten in Trainings- oder Testdatensätzen unkenntlich machen will, kann dafür unser Partner anymize (https://anymize.ai/partner/ai-ready) einsetzen.

Für Betriebe, die viel mit personenbezogenen oder vertraulichen Daten arbeiten – etwa Kanzleien, Personalabteilungen oder Gesundheitsdienstleister –, reduziert On-Premise-KI den Verhandlungsaufwand für Auftragsverarbeitungsverträge mit externen Cloud-Anbietern, weil die Daten das Haus nicht verlassen.

Das senkt zugleich das Risiko, dass Mitarbeitende aus Bequemlichkeit öffentliche KI-Tools nutzen und dabei unbemerkt Kundendaten hochladen. Wer KI lokal bereitstellt, behält die Kontrolle darüber, welche Daten wie lange gespeichert und wer darauf zugreifen kann – ein klarer Vorteil gegenüber unkontrollierter Schatten-KI im Betrieb.

Die Kosten hängen stark vom Bedarf ab: Für ein kleines Team reicht oft eine Workstation mit aktueller GPU, für größere Teams braucht es einen dedizierten Server oder GPU-Cluster. Nach unserer Erfahrung liegt die Hardware-Investition für ein überschaubares Setup grob zwischen 3.500 und 30.000 Euro – abhängig von Nutzerzahl, Modellgröße und Geschwindigkeitsanspruch.

Hinzu kommen laufende Kosten für Wartung, Strom und IT-Betreuung, die bei Cloud-Lösungen meist entfallen. Euer erstes KI-System zum Festpreis ab 3.500 € (AI READY) deckt ein einfaches On-Premise-Setup für kleine Teams ab; größere Vorhaben mit mehr Nutzern oder speziellen Anforderungen werden individuell kalkuliert.

Eine Steuerkanzlei mit 18 Mitarbeitenden in Kiel möchte Mandantenunterlagen von einer KI zusammenfassen lassen, darf aus Berufsrecht aber keine Mandantendaten an US-Cloud-Anbieter schicken. Die Kanzlei richtet dafür eine On-Premise-KI auf einer Workstation im Serverraum ein: Ein offenes Sprachmodell läuft lokal und greift auf interne Dokumente zu, ohne dass Daten das Haus verlassen. Die Investition liegt im niedrigen fünfstelligen Bereich – dafür entfällt die Diskussion über Auftragsverarbeitungsverträge mit ausländischen Anbietern.