Private KI vs Cloud-KI (OpenAI und Co.)
Was kommt für regulierte Unternehmen infrage, wenn vertrauliche Daten im Spiel sind und trotzdem produktiv KI genutzt werden soll?
Cloud-KI wie OpenAI oder Anthropic ist schnell startklar, aber eure Daten verlassen das Haus. Private KI läuft auf eurer eigenen Infrastruktur, dafür braucht ihr Architektur und Betrieb. Für regulierte Branchen ist die Frage selten Komfort, sondern Datenschutz und Kontrolle. Hier der nüchterne Vergleich.
Die häufigsten Herausforderungen
Bei Cloud-KI verlassen Daten euer Unternehmen
Prompts und Dokumente werden bei einem Drittanbieter verarbeitet, oft außerhalb der EU. Für vertrauliche oder regulierte Daten ist das häufig ein Ausschlusskriterium.
DSGVO und Auftragsverarbeitung
Cloud-KI erfordert saubere Auftragsverarbeitungsverträge und eine belastbare Rechtsgrundlage. Bei sensiblen Daten wird das schnell zum Bremsklotz.
Private KI braucht Architektur, nicht nur ein Modell
Ein lokales LLM allein reicht nicht. Ohne Retrieval, Zugriffskontrolle und Betrieb bleibt der Mehrwert aus.
Der CCsolutions-Ansatz
Cloud-KI lohnt sich für unkritische Anwendungsfälle, schnelle Prototypen und öffentliche Daten. Ihr seid in Minuten produktiv, akzeptiert aber die Verarbeitung beim Anbieter.
Private KI lohnt sich, sobald vertrauliche Dokumente, Kundendaten oder regulierte Inhalte im Spiel sind. Modelle wie Llama oder Mistral laufen auf eurer Infrastruktur, kein einziges Datum verlässt das Unternehmen.
CCsolutions betreibt private LLMs mit Retrieval Augmented Generation über eure internen Dokumente, inklusive Zugriffskontrolle und Audit-Trail. So nutzt ihr KI produktiv und bleibt DSGVO- und BaFin-konform.
Unser Rat: trennt nach Datenklasse. Öffentliche Fälle dürfen in die Cloud, alles Vertrauliche läuft privat. Diese hybride Aufteilung gibt euch Tempo und Datenschutz zugleich.
Technologien
Häufige Fragen
Ist private KI schlechter als GPT?
Für viele Unternehmensaufgaben wie Suche, Zusammenfassung und Fragen über interne Dokumente liefern offene Modelle sehr gute Ergebnisse, besonders mit gutem Retrieval.
Ist private KI teurer?
Bei dauerhafter Nutzung oft nicht. Ihr zahlt Infrastruktur statt pro Token, und sensible Daten bleiben ohne rechtliche Risiken im Haus.
Brauche ich eigene GPUs?
Nicht zwingend. Je nach Modell und Last reicht oft eine überschaubare GPU-Instanz in eurer Cloud oder im eigenen Rechenzentrum.
Kann ich beides kombinieren?
Ja. Eine hybride Architektur nutzt Cloud-KI für unkritische Fälle und private KI für vertrauliche Daten.
Bereit, loszulegen?
Wir analysieren eure Situation kostenlos und zeigen, was in eurem konkreten Fall möglich ist.
Kostenlose KI-Beratung