Lokale vs. hybride KI-Architekturen
Unternehmen stehen vor der Wahl: Soll KI On-Premises betrieben oder mit Cloud-Diensten kombiniert werden? Wir vergleichen beide Ansätze anhand von Datenschutz, Sicherheit, Kosten und Flexibilität.
Lokale KI-Architekturen
Lokale Modelle bieten maximale Kontrolle über Daten und Infrastruktur. Sie eignen sich besonders für sensible Informationen oder Branchen mit strengen Vorgaben.
- Vorteile: Volle Datensouveränität, niedrige Latenzen, Integration in bestehende Sicherheitskonzepte.
- Herausforderungen: Hardware-Beschaffung, Betrieb & Wartung, Skalierung bei Lastspitzen.
- Best Practice: Kombination aus GPU-Servern, Container-Orchestrierung (Kubernetes) und automatisierten Deployments.
Hybride Modelle
Hybride Architekturen kombinieren lokale Verarbeitung mit externen KI-Services. Sensible Daten bleiben On-Prem, generische Aufgaben werden ausgelagert.
- Vorteile: Skalierbarkeit, schnelle Verfügbarkeit neuer Modelle, geringere Einstiegskosten.
- Herausforderungen: Komplexere Governance, Datenschutzverträge, Netzwerksicherheit.
- Best Practice: DSGVO-Schutzschild als Gateway, um Datenklassifizierung und Maskierung zentral zu verwalten.
Vergleich auf einen Blick
| Kriterium | Lokal | Hybrid |
|---|---|---|
| Datenschutz | Sehr hoch, kein externes Sharing | Abhängig vom Provider, Schutzschild reduziert Risiko |
| Kosten | Investitionsintensiv, dafür planbare Betriebskosten | Pay-per-use, dafür abhängig von Providerpreisen |
| Flexibilität | Eigene Upgrades nötig, volle Kontrolle | Schneller Zugriff auf neue Modelle & Features |
| Time-to-Value | Länger (Beschaffung, Installation) | Kürzer dank sofort nutzbarer APIs |
| Compliance-Aufwand | Fokus auf interne Policies & Security | Zusätzliche Verträge, Transfer Impact Assessments |
Entscheidungskriterien
- Datenkritikalität: Wie sensibel sind die Daten? Gibt es gesetzliche Vorgaben (z. B. Gesundheitswesen)?
- Skalierungsbedarf: Werden Spitzenlasten erwartet? Wie stark schwanken Use-Cases?
- Budget & Ressourcen: Stehen Mittel und Know-how für eigenen Betrieb zur Verfügung?
- Globaler Footprint: Müssen internationale Teams zugreifen? Wie werden Datentransfers geregelt?
- Governance: Können Richtlinien zentral durchgesetzt werden (DSGVO-Schutzschild, IAM, Monitoring)?
Unser Ansatz: Wir analysieren Use-Case, Datenflüsse und Compliance-Anforderungen und entwickeln daraus eine maßgeschneiderte Architektur. Oft starten Unternehmen hybrid und verlagern hochsensible Prozesse schrittweise auf lokale Modelle.
Fazit
Es gibt kein One-Size-Fits-All. Wir unterstützen bei der Entscheidung, implementieren Schutzmaßnahmen und sorgen für transparente Kostenkontrolle – unabhängig vom gewählten Modell.