Digitale Souveränität ist inzwischen ein häufig verwendeter Begriff. Für Unternehmen wird er aber dann konkret, wenn es um eine einfache Frage geht: Wie viel Kontrolle haben wir über unsere Daten, unsere digitale Infrastruktur und die KI-Systeme, die wir einsetzen? Dabei geht es nicht darum, Cloud-Dienste grundsätzlich abzulehnen oder alles wieder auf einen Server im eigenen Büro zu verlagern. Es geht darum, Abhängigkeiten bewusst zu gestalten und dort eigene Kontrolle zu behalten, wo sie für das Unternehmen wichtig ist.
Gerade mit dem zunehmenden Einsatz von KI wird diese Frage relevanter. Viele Unternehmen nutzen heute leistungsfähige Cloud-Lösungen, die schnell verfügbar sind und zahlreiche Funktionen mitbringen. Gleichzeitig liegen Daten damit häufig außerhalb der eigenen Infrastruktur. Auch wenn Server in Deutschland oder Europa betrieben werden, können je nach Anbieter und Unternehmensstruktur weitere rechtliche Rahmenbedingungen eine Rolle spielen. Für Unternehmen sollte deshalb transparent sein, wo Daten verarbeitet werden, wer darauf zugreifen kann und ob Informationen beispielsweise für das Training von Modellen verwendet werden.
Digitale Souveränität bedeutet nicht: Alles muss im eigenen Serverraum stehen
Wie weit ein Unternehmen bei der digitalen Souveränität gehen kann, hängt stark von seiner Größe, seiner vorhandenen Infrastruktur und seinen finanziellen Möglichkeiten ab. Größere Unternehmen können eher eigene Serverstrukturen, interne IT-Kompetenz und leistungsfähige Hardware aufbauen. Damit wächst auch die Möglichkeit, Anwendungen und Daten vollständig unter eigener Kontrolle zu betreiben.
Für kleine und mittelständische Unternehmen ist dagegen häufig ein hybrider Ansatz die sinnvollere Lösung. Bestimmte Anwendungen können lokal ausgeführt werden, während externe Dienste nur dort genutzt werden, wo sie wirklich benötigt werden. Auch ein Virtual Private Server (VPS) bei einem geeigneten Hosting-Anbieter kann Teil einer solchen Architektur sein. Digitale Souveränität bedeutet also nicht zwingend, dass jede Datei physisch auf einer Festplatte im Büro liegen muss.
Entscheidend ist vielmehr, dass ein Unternehmen seine technische Architektur kennt und bewusst steuern kann. Dazu gehört auch, nicht vollständig von einem einzelnen KI- oder Cloudanbieter abhängig zu sein. Wenn sich Preise, API-Bedingungen oder technische Schnittstellen ändern, sollte eine Anwendung im Idealfall nicht komplett neu gebaut werden müssen.
Unternehmenswissen sollte nicht an ein KI-Modell gebunden sein
Ein wichtiger Baustein dabei ist die Trennung zwischen dem eigentlichen KI-Modell und den Unternehmensdaten. Wissensdatenbanken, Dokumente, Preislisten oder andere interne Informationen sollten möglichst in einer separaten Datenstruktur liegen und nicht ausschließlich innerhalb der Plattform eines bestimmten KI-Anbieters gepflegt werden.
Die KI kann auf dieses Wissen zugreifen, ohne dass das Unternehmen sein gesamtes Wissen an das verwendete Modell bindet. Wird später ein anderes Modell eingesetzt, bleibt die Wissensbasis bestehen. Dadurch entsteht eine Architektur, bei der sich im Hintergrund einzelne Komponenten austauschen lassen, ohne die komplette Lösung neu aufzubauen.
Was lokale KI heute schon sinnvoll übernehmen kann
Für viele Büroarbeitsplätze gibt es bereits einfache Aufgaben, die sich lokal oder in einer kontrollierten hybriden Umgebung umsetzen lassen. Dazu gehören beispielsweise Transkriptionen von Meetings, die Aufbereitung von Gesprächsnotizen, Agenda-Organisation, Zusammenfassungen oder Formulierungshilfen.
Auch ein morgendliches E-Mail-Briefing kann interessant sein: Eingegangene Nachrichten werden analysiert, priorisiert und wichtige Aufgaben oder Rückfragen werden hervorgehoben. Ob das tatsächlich lokal umgesetzt werden kann, hängt allerdings immer von der vorhandenen E-Mail-, Server- und Hosting-Infrastruktur ab.
Ein weiterer sinnvoller Bereich sind größere Inhalts- und Datenanalysen. Nicht jede Aufgabe muss in Echtzeit erledigt werden. Wenn beispielsweise eine umfangreiche Transkription oder Datenanalyse einige Minuten länger dauert, das Ergebnis aber zuverlässig weiterverarbeitet werden kann, kann auch ein lokales Modell auf weniger leistungsfähiger Hardware ausreichend sein. Genau hier kann lokale KI ihre Stärke ausspielen: Daten bleiben stärker im eigenen Einflussbereich, ohne dass für jede Verarbeitung ein externer Dienst aufgerufen werden muss.
Kurzer Datenschutz-Hinweis: Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangt unter anderem, dass personenbezogene Daten rechtmäßig, zweckgebunden und angemessen geschützt verarbeitet werden. Eine lokale Verarbeitung kann dabei Vorteile bieten, macht eine Anwendung aber nicht automatisch datenschutzkonform. Zugriffsrechte, technische Schutzmaßnahmen, Löschkonzepte und die konkrete Datenverarbeitung müssen weiterhin betrachtet werden.
Lokale KI ist nicht automatisch günstiger
Bei aller Begeisterung für lokale Systeme sollte die wirtschaftliche Seite nicht vergessen werden. Leistungsfähige Hardware ist teuer geworden. Insbesondere wenn für KI-Anwendungen stärkere GPUs, mehr Arbeitsspeicher oder zusätzliche Servertechnik benötigt werden, können die Investitionskosten erheblich sein.
Das bedeutet aber nicht, dass jedes Unternehmen für digitale Souveränität sofort eigene KI-Hardware anschaffen sollte. Bei wenigen Anwendungsfällen können API-Kosten für leistungsfähige externe Modelle deutlich wirtschaftlicher sein. Eine teure lokale Infrastruktur amortisiert sich dann möglicherweise erst sehr spät oder überhaupt nicht.
Hinzu kommt der laufende Aufwand. Lokale Skripte und Anwendungen müssen gepflegt, Modelle aktualisiert und Prozesse gelegentlich nachjustiert werden. Bei etablierten Cloud-Lösungen werden neue Funktionen, technische Verbesserungen und Updates dagegen häufig direkt durch den Anbieter bereitgestellt.
Deshalb sollte nicht zuerst die Frage lauten: Welche GPU oder welchen Server brauchen wir? Die bessere Frage ist: Welche Aufgaben wollen wir regelmäßig mit KI erledigen und welche Anforderungen entstehen daraus?
Ein schlankes Praxisbeispiel aus einem Dienstleistungsunternehmen
Ein Dienstleistungsunternehmen erhält Anfragen per E-Mail oder über ein Formular auf der Website. Die KI erfasst die Angaben und greift auf eine getrennt gespeicherte Wissensdatenbank des Unternehmens zu. Dort liegen beispielsweise Stundensätze, Kilometerkosten oder weitere Preisbestandteile. Auf Grundlage der Anfrage kann das System einen individuellen Angebotsentwurf vorbereiten und dabei auch Umfang oder Komplexität berücksichtigen.
Ändert sich die Kostenstruktur, wird die Wissensdatenbank aktualisiert – nicht das gesamte KI-System. Das Angebot wird anschließend von einem Mitarbeiter geprüft und erst danach versendet. Die KI übernimmt damit Recherche und Vorbereitung, die Entscheidung bleibt beim Menschen.
Genau dieses Beispiel zeigt, worum es bei digitaler Souveränität praktisch gehen kann. Das interne Wissen bleibt in einer eigenen Datenstruktur, während das KI-Modell als Werkzeug darauf zugreift. Wird das verwendete Modell später ausgetauscht, muss nicht automatisch die gesamte Wissensbasis neu aufgebaut werden.
Erst der Use Case, dann die Technik
Der wichtigste Schritt kommt deshalb vor jeder technischen Entscheidung: Unternehmen sollten zuerst ihre eigenen Use Cases betrachten. Welche Aufgaben wiederholen sich? Wo entstehen große Mengen an Text, Dokumentation, Transkriptionen oder Daten? Wo werden sensible Informationen verarbeitet? Und an welchen Stellen werden aktuelle Informationen oder besonders leistungsfähige Modelle benötigt?
Erst danach lässt sich sinnvoll entscheiden, ob eine Aufgabe lokal, in einer Cloud oder hybrid umgesetzt werden sollte. Bei jungen Unternehmen und Start-ups kann es sinnvoll sein, diese Überlegung bereits beim Aufbau der digitalen Infrastruktur mitzudenken. Bestehende Unternehmen sollten dagegen nicht versuchen, eine komplett neue KI-Infrastruktur auf einmal einzuführen, sondern mit einzelnen Anwendungsfällen beginnen und aus den Erfahrungen heraus weiterentwickeln.
Große Komplettlösungen können beeindruckend viele Funktionen anbieten. Ohne konkrete Anwendungsfälle besteht aber die Gefahr, dass solche Systeme im Alltag kaum genutzt werden. Digitale Souveränität entsteht nicht dadurch, dass ein Unternehmen möglichst viel Technik selbst betreibt. Sie entsteht dadurch, dass es bewusst entscheiden kann, welche Technik es nutzt, wo seine Daten liegen und wie leicht einzelne Anbieter oder Modelle austauschbar bleiben.
Für viele Unternehmen wird deshalb nicht die vollständig lokale Lösung der richtige Weg sein, sondern eine gut geplante hybride Struktur. Lokale KI dort, wo sie einen echten Vorteil bringt. Externe Modelle dort, wo ihre Leistungsfähigkeit oder Aktualität benötigt wird. Und dazwischen eine eigene Daten- und Wissensbasis, über die das Unternehmen selbst die Kontrolle behält.
Dieser Artikel wurde zu 30 % mit KI-Unterstützung erstellt.