KI-On-Premises

KI-On-Premises – Künstliche Intelligenz auf eigenen Servern

Was bedeutet KI-On-Premises?

KI-On-Premises bezeichnet den Betrieb künstlicher Intelligenz auf einer unternehmenseigenen IT-Infrastruktur. Anstatt KI-Anfragen zur Verarbeitung an externe Cloud-Dienste zu übertragen, werden KI-Modelle und die dazugehörige Software auf eigenen Servern oder Workstations ausgeführt.

Unternehmen erhalten damit die Möglichkeit, leistungsfähige KI-Anwendungen innerhalb ihres eigenen Netzwerks bereitzustellen. Insbesondere für Organisationen mit hohen Anforderungen an Datenschutz, Informationssicherheit und technische Unabhängigkeit kann KI-On-Premises eine interessante Alternative zu cloudbasierten KI-Diensten darstellen.

Wie funktioniert KI-On-Premises?DSGVO – Datenschutz-Grundverordnung

Bei einer On-Premises-KI wird die erforderliche Infrastruktur direkt im Unternehmen installiert und betrieben. Das zugrunde liegende KI-Modell wird auf einem lokalen Server ausgeführt und über eine geeignete Benutzeroberfläche oder Programmierschnittstelle bereitgestellt.

Die Mitarbeiter greifen beispielsweise über ihren Webbrowser auf einen internen KI-Assistenten zu. Ihre Anfragen werden an den unternehmenseigenen KI-Server übermittelt, dort verarbeitet und anschließend beantwortet.

Die eigentliche KI-Verarbeitung kann dabei vollständig innerhalb des Unternehmensnetzwerks erfolgen. Eine Übertragung der Eingaben an externe KI-Anbieter ist bei einer entsprechend konfigurierten Architektur nicht erforderlich.

Für die technische Umsetzung werden mehrere Komponenten benötigt, die gemeinsam eine funktionsfähige KI-Infrastruktur bilden.

Welche Komponenten benötigt eine On-Premises-KI?

1. KI-Server oder KI-Workstation

Die Hardware stellt die benötigte Rechenleistung zur Verfügung. Abhängig vom Anwendungsfall kommen leistungsfähige Workstations, kompakte Server oder dedizierte GPU-Server zum Einsatz.

Kleinere KI-Modelle können teilweise bereits auf Systemen mit einer leistungsfähigen CPU und ausreichend Arbeitsspeicher betrieben werden.

Für größere Sprachmodelle und eine höhere Zahl gleichzeitiger Benutzer werden häufig Grafikprozessoren (GPUs) mit entsprechendem Grafikspeicher benötigt.

2. KI-Modell

Das KI-Modell bildet die Grundlage der intelligenten Datenverarbeitung.

Für den lokalen Betrieb eignen sich insbesondere Modelle, deren Gewichte unter entsprechenden Lizenzbedingungen heruntergeladen und auf eigener Hardware ausgeführt werden dürfen.

Dabei kann es sich um umfangreiche Large Language Models (LLMs) oder kompaktere Small Language Models (SLMs) handeln.

Welches Modell geeignet ist, hängt unter anderem von der gewünschten Sprachqualität, den Aufgabenstellungen und der verfügbaren Rechenleistung ab.

3. KI-Laufzeitumgebung

Eine KI-Laufzeitumgebung übernimmt die technische Ausführung des Modells.

Softwarelösungen wie Ollama oder andere Inferenzserver ermöglichen es, geeignete Sprachmodelle lokal auszuführen und über standardisierte Schnittstellen bereitzustellen.

Je nach eingesetzter Software lassen sich Modelle verwalten, austauschen und für unterschiedliche Anwendungen verwenden.

4. Benutzeroberfläche und Schnittstellen

Damit Mitarbeiter die KI komfortabel nutzen können, wird üblicherweise eine geeignete Benutzeroberfläche benötigt.

Dies kann ein internes Chat-Portal sein, das ähnlich wie bekannte KI-Assistenten funktioniert.

Alternativ lassen sich KI-Funktionen über Programmierschnittstellen (APIs) in bestehende Unternehmensanwendungen integrieren.

5. Sicherheits- und Administrationsfunktionen

Für den professionellen Betrieb sind zusätzliche Funktionen erforderlich. Dazu gehören insbesondere:

• Benutzerverwaltung und Zugriffsberechtigungen
• Authentifizierung und Verschlüsselung
• Netzwerksegmentierung und Firewall-Regeln
• Überwachung von Systemleistung und Verfügbarkeit
• Sicherheitsupdates und Patch-Management
• Datensicherung und Wiederherstellung
• Protokollierung unter Berücksichtigung des Datenschutzes

Diese Funktionen unterscheiden einen produktiv betriebenen Unternehmensdienst von einer einfachen lokalen KI-Testinstallation.

Welche Hardware wird für KI-On-Premises benötigt?

Die Anforderungen an einen KI-Server richten sich nicht ausschließlich nach der Größe des verwendeten Modells.

Entscheidend ist auch, wie viele Benutzer gleichzeitig auf das System zugreifen, wie umfangreich ihre Anfragen sind und welche Antwortgeschwindigkeit erwartet wird.

Besonders wichtig sind drei Hardwarekomponenten:

Prozessor (CPU): Übernimmt allgemeine Rechenaufgaben und kann bei kleineren Modellen auch die KI-Verarbeitung durchführen.

Grafikprozessor (GPU): Beschleunigt die parallelen Berechnungen, die für viele moderne KI-Modelle erforderlich sind.

Arbeitsspeicher und Grafikspeicher (RAM und VRAM): Müssen ausreichend Kapazität für das Modell und die Verarbeitung der Anfragen bereitstellen.

Zusätzlich spielen schnelle Datenträger, Netzwerkanbindung, Stromversorgung und Kühlung eine wichtige Rolle.

Für kleinere und mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, zunächst einen klar definierten Anwendungsfall zu betrachten und die Hardware auf den tatsächlichen Bedarf abzustimmen.

Eine aufwendige Rechenzentrumsinfrastruktur ist nicht für jede On-Premises-KI erforderlich.

Wie wird eine On-Premises-KI im Unternehmen eingeführt?

Eine erfolgreiche Einführung beginnt nicht mit der Auswahl der Hardware, sondern mit der Definition der Aufgaben, die die KI übernehmen soll.

Ein typisches Einführungsprojekt umfasst mehrere Schritte.

Schritt 1: Anforderungen analysieren

Zunächst wird festgelegt, welche Anwendungsfälle unterstützt werden sollen. Beispielsweise die Suche in technischen Dokumentationen, interne Wissensabfragen oder die Unterstützung des IT-Supports.

Zugleich werden Anforderungen an Datenschutz, Benutzerzahl, Geschwindigkeit und Verfügbarkeit erfasst.

Schritt 2: KI-Modell und Hardware auswählen

Auf Grundlage dieser Anforderungen erfolgt die Auswahl eines geeigneten Sprachmodells und einer passenden Hardwareplattform.

Für einfache Wissensassistenten können kompakte Modelle ausreichend sein. Komplexere Aufgaben können größere Modelle oder zusätzliche Softwarekomponenten erfordern.

Schritt 3: KI-Infrastruktur installieren

Die benötigte Software wird auf dem vorgesehenen Server installiert.

Anschließend werden die KI-Modelle eingebunden, die Laufzeitumgebung eingerichtet und die Zugriffe über das Unternehmensnetzwerk konfiguriert.

Schritt 4: Sicherheit und Berechtigungen einrichten

Vor der produktiven Nutzung müssen die erforderlichen Schutzmaßnahmen umgesetzt werden.

Dazu gehören Benutzerberechtigungen, Netzwerksicherheit, die Absicherung von Schnittstellen sowie der kontrollierte Umgang mit vertraulichen Daten.

Schritt 5: Anwendungen und Unternehmenswissen integrieren

Bei Bedarf wird die KI mit vorhandenen Unternehmensinformationen verbunden.

Über Retrieval-Augmented Generation (RAG) können beispielsweise interne Dokumente durchsucht und passende Inhalte zur Beantwortung von Benutzerfragen verwendet werden.

Schritt 6: Testbetrieb und Optimierung

Vor der unternehmensweiten Einführung sollte das System mit realistischen Aufgaben getestet werden.

Dabei werden Antwortqualität, Geschwindigkeit, Stabilität und Sicherheit bewertet. Anschließend können Modellkonfiguration, Hardwareauslastung und Berechtigungen optimiert werden.

Welche Vorteile bietet KI-On-Premises?

Kontrolle über die IT-Infrastruktur

Das Unternehmen entscheidet selbst, welche Hardware, Software und KI-Modelle eingesetzt werden.

Dadurch können technische Konfigurationen und Sicherheitsmechanismen stärker an die eigenen Anforderungen angepasst werden.

Verarbeitung sensibler Daten im eigenen Netzwerk

Bei vollständig lokal ausgeführten KI-Anwendungen müssen vertrauliche Eingaben nicht an externe KI-Verarbeitungsdienste übertragen werden.

Das kann die Umsetzung bestimmter Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen erleichtern.

Allerdings bleibt auch bei On-Premises-KI eine sorgfältige Absicherung der gespeicherten Daten, Modelle und Schnittstellen erforderlich.

Integration in bestehende IT-Systeme

Eine eigene KI-Infrastruktur kann über geeignete Schnittstellen mit vorhandenen Anwendungen, Dokumentenmanagementsystemen und internen Wissensdatenbanken verbunden werden.

Damit lassen sich branchenspezifische und unternehmensindividuelle KI-Anwendungen realisieren.

Geringere Abhängigkeit von externen Diensten

Eine vollständig lokal betriebene Lösung kann grundsätzlich auch dann weiterarbeiten, wenn externe KI-Dienste nicht erreichbar sind.

Je nach Architektur können jedoch weiterhin Abhängigkeiten von Softwareanbietern, Updates oder externen Zusatzfunktionen bestehen.

Welche Nachteile und Herausforderungen gibt es?

Der Betrieb einer eigenen KI-Infrastruktur ist mit technischem und organisatorischem Aufwand verbunden.

Unternehmen müssen insbesondere folgende Aspekte berücksichtigen:

• Investitionskosten: Anschaffung geeigneter Server, GPUs und weiterer Infrastruktur.
• Betriebsaufwand: Wartung, Updates, Überwachung und Fehlerbehebung.
• Skalierbarkeit: Zusätzliche Benutzer oder größere Modelle können Hardwareerweiterungen erforderlich machen.
• Modellleistung: Lokal betreibbare Modelle sind nicht für jede anspruchsvolle Aufgabe so leistungsfähig wie führende Cloud-Modelle.
• IT-Sicherheit: Betriebssysteme, KI-Software, Modelle und angebundene Daten müssen dauerhaft geschützt werden.

Diese Anforderungen sollten bereits bei der Planung berücksichtigt werden.

Was kostet KI-On-Premises?

Die Kosten einer On-Premises-KI hängen wesentlich von der Hardwareausstattung, dem verwendeten KI-Modell, der Anzahl der Benutzer und dem Integrationsaufwand ab.

Die Anschaffungskosten allein reichen für eine wirtschaftliche Bewertung nicht aus.

Zu den Gesamtkosten gehören unter anderem:

• Beschaffung und gegebenenfalls Lizenzierung von Hardware und Software
• Installation und Einrichtung
• Integration vorhandener Daten und Anwendungen
• Stromverbrauch und Kühlung
• Administration, Wartung und Sicherheitsupdates
• Erweiterungen und spätere Hardwareerneuerungen

Für eine realistische Bewertung sollte daher eine Total-Cost-of-Ownership-Betrachtung (TCO) über mehrere Jahre erfolgen.

Eine eigene KI-Infrastruktur kann besonders bei regelmäßig genutzten, klar definierten Anwendungen wirtschaftlich interessant sein. Ob sie tatsächlich günstiger ist als ein Cloud-Angebot, muss im Einzelfall geprüft werden.

Für welche Unternehmen eignet sich KI-On-Premises?

On-Premises-KI ist besonders interessant für Unternehmen, die sensible Informationen verarbeiten oder ihre KI-Anwendungen eng mit vorhandenen IT-Systemen verbinden möchten.

Typische Einsatzbereiche finden sich beispielsweise in:

• Industrie- und Fertigungsunternehmen mit umfangreichen technischen Dokumentationen
• Ingenieur- und Planungsbüros mit vertraulichen Projektinformationen
• Dienstleistungsunternehmen mit internem Fachwissen und standardisierten Arbeitsabläufen
• Organisationen mit erhöhten Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit
• Mittelständischen Unternehmen, die eine unabhängig betreibbare KI-Umgebung benötigen

Auch kleinere Unternehmen können von kompakten On-Premises-Lösungen profitieren, sofern Anwendungsfall und Betriebskosten in einem angemessenen Verhältnis stehen.

Häufige Fragen zu KI-On-Premises

Was ist der Unterschied zwischen KI-On-Premises und lokaler KI?

Lokale KI beschreibt allgemein die Ausführung künstlicher Intelligenz auf lokaler Hardware. KI-On-Premises bezeichnet insbesondere die Bereitstellung und den Betrieb der dafür benötigten Infrastruktur innerhalb des Unternehmens. Der Schwerpunkt liegt damit auf Servern, Netzwerkintegration, Administration und Sicherheit.

Braucht jedes Unternehmen einen eigenen KI-Server?

Nein. Für einfache Anwendungen kann ein leistungsfähiger Arbeitsplatzcomputer ausreichen. Wenn mehrere Mitarbeiter gleichzeitig auf eine zentral bereitgestellte KI zugreifen sollen, kann ein dedizierter Server jedoch sinnvoll sein.

Kann KI-On-Premises ohne Cloud betrieben werden?

Ja. Geeignete KI-Modelle und Anwendungen können vollständig innerhalb des Unternehmensnetzwerks ausgeführt werden. Voraussetzung ist, dass sämtliche für die Verarbeitung benötigten Komponenten lokal verfügbar sind und keine externen Dienste eingebunden werden.

Können mehrere Mitarbeiter eine On-Premises-KI gleichzeitig nutzen?

Ja. Ein zentral bereitgestellter KI-Server kann mehreren Mitarbeitern den Zugriff ermöglichen. Wie viele gleichzeitige Anfragen verarbeitet werden können, hängt von Hardwareleistung, Modellgröße und Systemkonfiguration ab.

Ist KI-On-Premises automatisch sicherer als Cloud-KI?

Nicht grundsätzlich. Ein lokales System bietet zusätzliche Kontrollmöglichkeiten, erfordert aber auch eine fachgerechte Absicherung. Ohne angemessene Zugriffsrechte, Updates, Netzwerkschutz und Überwachung kann auch eine On-Premises-KI Sicherheitsrisiken aufweisen.

Können vorhandene Unternehmensserver für KI genutzt werden?

Unter bestimmten Voraussetzungen ist das möglich. Entscheidend sind verfügbare Rechenleistung, Arbeitsspeicher, Erweiterungsmöglichkeiten und die Anforderungen des vorgesehenen KI-Modells. Häufig ist eine technische Bestandsaufnahme sinnvoll, bevor zusätzliche Hardware beschafft wird.

Fazit: KI-On-Premises als Bestandteil moderner Unternehmens-IT

KI-On-Premises ermöglicht es Unternehmen, eigene KI-Anwendungen auf einer kontrollierten IT-Infrastruktur bereitzustellen und in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren.

Der Ansatz bietet insbesondere dort Vorteile, wo sensible Daten, unternehmensspezifische Anwendungen und die Kontrolle über technische Systeme eine wichtige Rolle spielen.

Damit eine On-Premises-KI dauerhaft zuverlässig und wirtschaftlich betrieben werden kann, müssen Hardware, Software, Sicherheitskonzept und tatsächlicher Nutzungsbedarf sorgfältig aufeinander abgestimmt werden.

Mehr dazu: Guidelines