Private KI (Private AI) – Sichere KI für Unternehmen

Was ist Private KI?

Private KI (Private AI) bezeichnet KI-Lösungen, bei denen Unternehmen besonderen Wert auf die Kontrolle über ihre Daten, die eingesetzte Infrastruktur und die Zugriffsberechtigungen legen. Ziel ist es, künstliche Intelligenz so bereitzustellen, dass vertrauliche Unternehmensinformationen geschützt und Datenverarbeitungsprozesse nachvollziehbar gestaltet werden können.

Private KI kann auf eigenen Servern, in einer dedizierten Private-Cloud-Umgebung oder über entsprechend abgesicherte KI-Dienste betrieben werden. Im Unterschied zu einer frei zugänglichen KI-Anwendung steht bei Private AI die kontrollierte Nutzung innerhalb eines definierten organisatorischen und  technischen Rahmens im Mittelpunkt. Der Begriff ist allerdings kein einheitlich definierter technischer oder rechtlicher Standard. Welche Schutzmaßnahmen tatsächlich vorhanden sind, hängt von der jeweiligen Lösung und ihrer Konfiguration ab.

Wie funktioniert Private KI?

Private KI verwendet grundsätzlich dieselben KI-Technologien wie andere moderne KI-Anwendungen. Dazu gehören beispielsweise Large Language Models (LLMs), Small Language Models (SLMs) und Verfahren zur Einbindung von Unternehmenswissen. Der entscheidende Unterschied liegt nicht zwangsläufig im verwendeten KI-Modell, sondern in der technischen und organisatorischen Umgebung, in der das Modell betrieben wird.

Eine Private-KI-Lösung kann beispielsweise so gestaltet werden, dass:

• Nur autorisierte Mitarbeiter Zugriff erhalten
• Vertrauliche Daten ausschließlich in freigegebenen Systemen verarbeitet werden
• Berechtigungen den Zugriff auf bestimmte Dokumente begrenzen
• Informationen bei der Übertragung und Speicherung verschlüsselt werden
• Die Nutzung und relevante Systemereignisse nachvollziehbar protokolliert werden
• Externe Datenübertragungen kontrolliert oder vollständig unterbunden werden
• Die Verwendung von Eingaben für ein zusätzliches Modelltraining vertraglich und technisch geregelt ist

Wie diese Anforderungen umgesetzt werden, hängt insbesondere vom Betriebsmodell und den verwendeten Softwarekomponenten ab.

Was unterscheidet Private KI von öffentlicher KI?

Bei allgemein zugänglichen KI-Diensten erfolgt die Verarbeitung häufig auf gemeinsam genutzten Infrastrukturen externer Anbieter. Die jeweiligen Nutzungsbedingungen bestimmen unter anderem, wie Daten verarbeitet, gespeichert und gegebenenfalls für die Weiterentwicklung der Dienste verwendet werden dürfen. Private KI verfolgt dagegen das Ziel, eine stärker kontrollierte Umgebung für die Verarbeitung von Unternehmensinformationen bereitzustellen.

Der Unterschied lässt sich an mehreren Kriterien verdeutlichen.

Datenkontrolle: Unternehmen können festlegen, welche Informationen innerhalb der KI-Umgebung verarbeitet werden dürfen.

Zugriffsberechtigungen: Die Nutzung kann auf bestimmte Mitarbeiter oder Benutzergruppen beschränkt werden.

Betriebsmodell: Je nach Anforderung kommen eigene Server, dedizierte Cloud-Infrastrukturen oder abgesicherte Unternehmensdienste infrage.

Sicherheitsmaßnahmen: Verschlüsselung, Netzwerksegmentierung, Authentifizierung und Protokollierung können gezielt umgesetzt werden.

Datenverwendung: Die Nutzung eingegebener Informationen durch den Anbieter muss anhand der konkreten Vertrags- und Produkteinstellungen bewertet werden.

Dabei ist wichtig: Auch professionelle Cloud-KI-Dienste können umfassende Sicherheits- und Datenschutzfunktionen bieten. Eine Cloud-Lösung ist daher nicht automatisch unsicherer als ein lokal betriebenes System.

Welche Betriebsmodelle gibt es für Private KI?

Private KI ist nicht auf ein bestimmtes technisches Betriebsmodell beschränkt. Abhängig von den Anforderungen können verschiedene Architekturen eingesetzt werden.

1. Private KI auf eigenen Servern

Bei dieser Variante werden KI-Modelle und die benötigte Software vollständig innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur ausgeführt. Die Verarbeitung findet beispielsweise auf einem lokalen KI-Server statt. Unternehmen können dadurch die verwendete Hardware, Software und Netzwerkanbindung selbst kontrollieren.

Eine solche Lösung wird häufig als lokale KI oder KI-On-Premises bezeichnet. Bei entsprechender Konfiguration können die eigentlichen KI-Anfragen ohne Übertragung an externe KI-Anbieter verarbeitet werden.

2. Private KI in einer Private Cloud

Eine Private Cloud stellt eine dedizierte Cloud-Umgebung für eine bestimmte Organisation bereit. Diese Umgebung kann im eigenen Rechenzentrum oder bei einem externen Dienstleister betrieben werden. Eine Private-KI-Anwendung kann auf einer solchen Infrastruktur ausgeführt werden, sofern die benötigten Rechenressourcen und Sicherheitsfunktionen verfügbar sind. Die dedizierte Infrastruktur ermöglicht bestimmte Formen der Isolation und individuellen Konfiguration. Allerdings bedeutet eine Private Cloud nicht automatisch, dass sämtliche Daten ausschließlich im eigenen Unternehmen gespeichert werden.

3. Abgesicherte KI-Unternehmensdienste

Bestimmte kommerzielle KI-Angebote stellen spezielle Funktionen für die geschäftliche Nutzung bereit. Dazu können zentrale Benutzerverwaltung, administrative Richtlinien, Vertragsregelungen zur Datenverarbeitung und besondere Einstellungen zum Umgang mit Eingaben gehören. Solche Dienste können Teil einer Private-KI-Strategie sein, wenn sie die definierten Anforderungen erfüllen.

Die konkrete Datenverarbeitung und mögliche Zugriffe durch Anbieter oder Unterauftragnehmer müssen jedoch sorgfältig geprüft werden.

4. Hybride Private-KI-Umgebung

Bei einer hybriden Architektur werden lokale KI-Systeme mit ausgewählten Cloud-Diensten kombiniert. Beispielsweise kann ein Unternehmen vertrauliche Dokumente lokal verarbeiten und für andere, weniger sensible Aufgaben einen externen KI-Dienst verwenden. Dabei muss technisch und organisatorisch festgelegt werden, welche Daten die Unternehmensumgebung verlassen dürfen.

Welche Vorteile bietet Private KI für Unternehmen?

Kontrolle über vertrauliche Informationen

Unternehmen verarbeiten täglich interne Geschäftsdaten, die nicht uneingeschränkt an Dritte weitergegeben werden dürfen. Dazu gehören beispielsweise Vertragsunterlagen, vertrauliche Produktinformationen, Kalkulationen und personenbezogene Daten. Eine Private-KI-Architektur kann helfen, diese Informationen innerhalb definierter Sicherheitsgrenzen zu verarbeiten.

Individuelle Zugriffsbeschränkungen

Nicht jeder Mitarbeiter darf sämtliche Unternehmensinformationen einsehen. Private KI kann mit einer rollenbasierten Benutzerverwaltung verbunden werden.

Dadurch lassen sich beispielsweise unterschiedliche Berechtigungen für Geschäftsführung, Vertrieb, Einkauf und Verwaltung umsetzen. Die Berechtigungen müssen auch bei der Suche in angebundenen Dokumenten konsequent berücksichtigt werden.

Anpassung an Unternehmensanforderungen

Private-KI-Systeme können auf vorhandene Arbeitsabläufe, Anwendungen und Datenquellen ausgerichtet werden. So lassen sich beispielsweise interne Wissensdatenbanken oder freigegebene Dokumentensammlungen mit einem Sprachmodell verbinden.

Technische Unabhängigkeit

Bei lokal betriebenen und entsprechend lizenzierten KI-Modellen können Unternehmen wesentliche Teile der Infrastruktur selbst betreiben. Das reduziert bestimmte Abhängigkeiten von externen KI-Anbietern.

Ein vollständig unabhängiger Betrieb ist allerdings nur möglich, wenn auch benötigte Zusatzdienste und Softwarekomponenten entsprechend bereitgestellt werden.

Transparente Datenverarbeitung

Durch geeignete technische und organisatorische Maßnahmen lässt sich festlegen, welche Daten verarbeitet und welche Zugriffe protokolliert werden. Dies kann die interne Kontrolle und die Umsetzung betrieblicher Sicherheitsrichtlinien unterstützen.

Was bedeutet Datenhoheit bei Private KI?

Datenhoheit bezeichnet die Möglichkeit einer Organisation, die Verwendung und Verarbeitung ihrer Daten maßgeblich zu kontrollieren.

Bei Private KI betrifft dies unter anderem:

• Den Speicherort von Unternehmensinformationen
• Die erlaubten Verarbeitungszwecke
• Den Zugriff durch Mitarbeiter und Dienstleister
• Die Weitergabe an externe Systeme
• Die Speicherung und Löschung von Eingaben
• Die Nutzung von Daten für Trainings- oder Verbesserungszwecke
• Die Auswahl und Kontrolle eingesetzter Softwarekomponenten

Datenhoheit bedeutet dabei nicht zwangsläufig, dass sämtliche Informationen auf einem eigenen Server gespeichert sein müssen. Auch bei extern betriebenen Diensten können vertragliche, organisatorische und technische Maßnahmen zur Kontrolle beitragen. Entscheidend ist, dass die tatsächlichen Datenflüsse und Verantwortlichkeiten bekannt und angemessen geregelt sind.

Ist Private KI automatisch DSGVO-konform?

Nein. Private KI ist nicht automatisch DSGVO-konform.

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten, unabhängig davon, ob die eingesetzte KI lokal oder in der Cloud betrieben wird. Auch bei einer vollständig lokalen Lösung müssen beispielsweise folgende Fragen geklärt werden:

• Auf welcher Rechtsgrundlage werden personenbezogene Daten verarbeitet?
• Für welche Zwecke werden die Informationen verwendet?
• Welche Mitarbeiter erhalten Zugriff?
• Wie lange werden Eingaben und Ergebnisse gespeichert?
• Welche technischen und organisatorischen Maßnahmen sind erforderlich?
• Wie werden Betroffenenrechte umgesetzt?
• Ist für den konkreten Einsatz eine Datenschutz-Folgenabschätzung notwendig?

Private-KI-Systeme können bestimmte Risiken reduzieren, ersetzen aber keine datenschutzrechtliche Prüfung. Auch der Einsatz eines lokal gespeicherten KI-Modells bedeutet nicht automatisch, dass das Modell selbst datenschutzrechtlich unbedenklich ist. Die Wahrscheinlichkeit ist jedoch ungleich höher als bei eine cloudbasierten-KI bzw. die regulatorischen Anforderungen sind verhältnismäßig gering.

Welche Sicherheitsmaßnahmen benötigt Private KI?

Eine sichere Private-KI-Umgebung benötigt mehr als eine geschützte Serverinstallation.

Zu den wichtigen Sicherheitsmaßnahmen gehören insbesondere die folgenden Bereiche.

Benutzerverwaltung und Authentifizierung

Zugriffe sollten über eine zentrale Benutzerverwaltung kontrolliert werden. Geeignete Verfahren wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) können das Risiko unbefugter Zugriffe reduzieren.

Rollenbasierte Berechtigungen

Benutzer sollten ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreifen können, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Dieses Prinzip wird als Least Privilege bezeichnet.

Netzwerk- und Schnittstellensicherheit

KI-Server, Datenbanken und Programmierschnittstellen müssen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden. Dazu können Firewall-Regeln, Netzwerksegmentierung und verschlüsselte Kommunikationsverbindungen beitragen.

Sichere Speicherung

Vertrauliche Unternehmensinformationen, Suchindizes und gegebenenfalls gespeicherte Gesprächsverläufe müssen angemessen geschützt werden. Dazu gehören geeignete Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datensicherung.

Patch- und Update-Management

Auch lokal betriebene KI-Systeme verwenden Betriebssysteme, Laufzeitumgebungen und weitere Softwarekomponenten. Diese müssen regelmäßig aktualisiert und auf bekannte Schwachstellen überprüft werden.

Überwachung und Protokollierung

Relevante Zugriffe und Systemereignisse sollten nachvollziehbar dokumentiert werden. Dabei müssen Sicherheitsanforderungen und Datenschutz in einem angemessenen Verhältnis stehen. Insbesondere sollten vertrauliche Inhalte nicht unnötig in Protokolldateien gespeichert werden.

Können Unternehmensdokumente mit Private KI verwendet werden?

Ja. Ein wichtiger Anwendungsfall ist die Einbindung interner Dokumente und Wissensbestände. Hierfür wird häufig Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingesetzt. Bei diesem Verfahren sucht eine zusätzliche Softwarekomponente nach relevanten Informationen in einer angebundenen Wissensquelle. Die gefundenen Inhalte werden anschließend dem KI-Sprachmodell zur Beantwortung einer Benutzerfrage bereitgestellt.

Damit können Mitarbeiter beispielsweise Fragen zu freigegebenen Produktunterlagen, internen Richtlinien oder betrieblichen Verfahrensanweisungen stellen. Besonders wichtig ist dabei die korrekte Umsetzung vorhandener Dokumentenberechtigungen. Ein Private-KI-System darf nicht allein deshalb Zugriff auf vertrauliche Informationen ermöglichen, weil diese technisch in einer gemeinsamen Wissensdatenbank vorhanden sind.

Praxisbeispiele für Private KI im Mittelstand

Vertrauliche Angebots- und Kalkulationsunterlagen

Ein produzierendes Unternehmen möchte umfangreiche Kundenanforderungen und interne Kalkulationsunterlagen mithilfe künstlicher Intelligenz auswerten. Eine Private-KI-Lösung kann so ausgelegt werden, dass diese Informationen innerhalb einer kontrollierten Umgebung verarbeitet werden.

Die erstellten Auswertungen werden anschließend von zuständigen Mitarbeitern geprüft.

Technische Produktentwicklung

Ein Unternehmen verfügt über vertrauliche Entwicklungsdokumentationen und technische Spezifikationen. Eine entsprechend abgesicherte KI-Anwendung kann bei der Suche nach Informationen und beim Vergleich freigegebener Dokumente unterstützen. Dabei muss gewährleistet sein, dass vertrauliche Entwicklungsdaten nicht unkontrolliert an externe Systeme übertragen werden.

Interne Unternehmensrichtlinien

Mitarbeiter benötigen regelmäßig Informationen aus organisatorischen Richtlinien und Arbeitsanweisungen. Eine Private-KI-Anwendung kann mit freigegebenen Dokumenten verbunden werden und Fragen dazu beantworten. Zugriffsrechte stellen sicher, dass ausschließlich zulässige Informationen bereitgestellt werden.

Analyse interner Geschäftsdaten

Unternehmen können KI-Modelle zur sprachlichen Aufbereitung und Analyse ausgewählter Geschäftsinformationen verwenden. Beispielsweise lassen sich Umsatzentwicklungen oder betriebliche Kennzahlen erläutern. Dabei müssen die zugrunde liegenden Zahlen zuverlässig bereitgestellt und die erzeugten Aussagen fachlich kontrolliert werden.

Private KI oder Cloud-KI – was ist sinnvoller?

Die Wahl hängt von den betrieblichen Anforderungen ab. Eine vollständig lokal betriebene Private KI bietet umfassende Möglichkeiten zur Kontrolle der eigenen technischen Infrastruktur. Dafür müssen Hardware, Software, Sicherheit und Wartung organisiert werden.

Cloudbasierte Unternehmens-KI kann dagegen einen schnellen Einstieg und Zugang zu leistungsfähigen Modellen ermöglichen. Die erforderlichen Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen müssen in diesem Fall durch geeignete Vertragsbedingungen, Anbieterfunktionen und organisatorische Maßnahmen erfüllt werden. Auch hybride Lösungen können sinnvoll sein. Es gibt deshalb keine grundsätzlich überlegene Architektur für alle Unternehmen.

Die Entscheidung sollte sich insbesondere an folgenden Kriterien orientieren:

• Vertraulichkeit der verwendeten Daten
• Datenschutzrechtliche Anforderungen
• Gewünschte Kontrolle über die Infrastruktur
• Anzahl der Benutzer
• Benötigte Modellleistung
• Anforderungen an Verfügbarkeit
• Integrationsmöglichkeiten
• Anschaffungs- und Betriebskosten

Was kostet Private KI?

Die Kosten hängen wesentlich vom technischen Betriebsmodell ab. Bei einer lokalen Private-KI-Lösung entstehen insbesondere Investitionen für Server, Grafikprozessoren, Arbeitsspeicher und weitere Infrastruktur. Hinzu kommen Kosten für Einrichtung, Integration, Wartung, Sicherheit und gegebenenfalls Softwarelizenzen. Bei cloudbasierten Varianten entstehen häufig laufende Abonnement- oder nutzungsabhängige Kosten.

Zusätzlich können Aufwendungen für Vertragsprüfung, Berechtigungskonzepte und die Einbindung vorhandener Unternehmenssysteme erforderlich sein. Eine wirtschaftliche Bewertung sollte daher sämtliche Kosten über einen geeigneten Betrachtungszeitraum berücksichtigen. Wichtig ist dabei, dass nicht jede Anwendung eine besonders leistungsfähige KI-Infrastruktur benötigt. Für klar definierte Aufgaben können kompakte Sprachmodelle und entsprechend dimensionierte Systeme ausreichend sein.

Wie wird Private KI im Unternehmen eingeführt?

Eine erfolgreiche Einführung sollte auf einer klaren Definition der Anforderungen beruhen.

Schritt 1: Schutzbedarf der Daten bestimmen

Zunächst wird ermittelt, welche Informationen die KI verarbeiten soll und wie schutzbedürftig diese sind. Dabei wird beispielsweise zwischen öffentlichen Informationen, internen Unterlagen und besonders vertraulichen Daten unterschieden.

Schritt 2: Anwendungsfälle festlegen

Anschließend werden konkrete Aufgaben definiert, bei denen der Einsatz künstlicher Intelligenz einen nachvollziehbaren Nutzen bietet.

Schritt 3: Geeignetes Betriebsmodell auswählen

Auf Grundlage des Schutzbedarfs und der technischen Anforderungen wird zwischen lokaler, cloudbasierter oder hybrider Bereitstellung entschieden.

Schritt 4: Sicherheits- und Berechtigungskonzept entwickeln

Vor dem produktiven Einsatz werden Benutzergruppen, Datenzugriffe, Schnittstellen und weitere Schutzmaßnahmen festgelegt.

Schritt 5: KI-System implementieren und testen

Die ausgewählte Lösung wird bereitgestellt und anhand realistischer Aufgaben geprüft. Dabei werden insbesondere Ergebnisqualität, Datenschutz, Sicherheit und Zuverlässigkeit bewertet.

Schritt 6: Betrieb und regelmäßige Kontrolle

Auch nach der Einführung müssen Software, Berechtigungen, Datenquellen und Sicherheitsmaßnahmen regelmäßig überprüft werden. Die Anforderungen können sich verändern, wenn neue Funktionen oder zusätzliche Benutzer hinzukommen.

Häufige Fragen zu Private KI

Was bedeutet Private KI einfach erklärt?

Private KI bezeichnet KI-Lösungen, bei denen die Verarbeitung von Unternehmensinformationen innerhalb einer kontrollierten und abgesicherten Umgebung erfolgt. Dabei stehen Datenschutz, Zugriffsrechte und die Kontrolle über Datenflüsse im Mittelpunkt.

Ist Private KI dasselbe wie lokale KI?

Nein. Lokale KI wird auf eigener oder unmittelbar verfügbarer Hardware ausgeführt. Private KI beschreibt vor allem Anforderungen an Vertraulichkeit, Datenkontrolle und Sicherheit. Eine Private-KI-Lösung kann lokal oder in einer entsprechend abgesicherten Cloud-Umgebung betrieben werden.

Müssen Unternehmen für Private KI eigene Server kaufen?

Nicht zwingend. Private KI kann sowohl auf eigener Hardware als auch in geeigneten dedizierten Cloud-Umgebungen oder über entsprechend abgesicherte Unternehmensdienste bereitgestellt werden.

Werden Daten bei Private KI für das Training verwendet?

Das hängt von der eingesetzten Lösung ab. Bei selbst betriebenen Modellen lässt sich die Datenverwendung weitgehend selbst kontrollieren. Bei externen Diensten müssen Vertragsbedingungen, Anbieterzusagen und technische Einstellungen geprüft werden.

Kann Private KI ohne Internet funktionieren?

Ja. Eine vollständig lokal bereitgestellte Private-KI-Lösung kann ohne dauerhafte Internetverbindung arbeiten, wenn sämtliche benötigten Komponenten verfügbar sind.

Ist Private KI sicherer als ChatGPT oder Claude?

Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Entscheidend sind das konkrete ChatGPT-Angebot, die Konfiguration, die verarbeiteten Daten und die Sicherheitsmaßnahmen der verglichenen Private-KI-Lösung. Ein lokales System ist nicht automatisch sicherer als ein professionell abgesicherter Cloud-Dienst.
Wobei wichtig ist zu beachten, dass der lokale Dienst deutlich weiter außerhalb eines möglichen Zugriffs liegt.

Können mehrere Mitarbeiter Private KI gemeinsam nutzen?

Ja. Private-KI-Anwendungen können zentral bereitgestellt werden und mehreren Benutzern den Zugriff ermöglichen. Über Berechtigungen lässt sich festlegen, welche Informationen und Funktionen einzelnen Benutzergruppen zur Verfügung stehen.

Eignet sich Private KI für kleine Unternehmen?

Ja. Auch kleinere Unternehmen können von kontrollierten KI-Umgebungen profitieren, insbesondere wenn sie regelmäßig vertrauliche Kunden- oder Geschäftsdaten verarbeiten. Der technische und wirtschaftliche Aufwand sollte dabei dem tatsächlichen Bedarf entsprechen.

Fazit: Private KI verbindet künstliche Intelligenz mit kontrollierter Datenverarbeitung

Private KI ermöglicht es Unternehmen, moderne KI-Anwendungen unter besonderer Berücksichtigung von Datenschutz, Vertraulichkeit und technischer Kontrolle einzusetzen. Dabei ist nicht allein entscheidend, ob die eingesetzte KI auf eigenen Servern oder in einer Cloud betrieben wird. Wesentlich sind transparente Datenflüsse, geeignete Zugriffsrechte, angemessene Sicherheitsmaßnahmen und eine klare Regelung der Verantwortlichkeiten.

Für kleine und mittelständische Unternehmen kann Private KI eine interessante Grundlage sein, um künstliche Intelligenz sicher in bestehende Geschäftsprozesse einzubinden. Die Auswahl einer geeigneten Architektur und deren professionelle Umsetzung sind entscheidend für einen zuverlässigen, wirtschaftlichen und dauerhaft kontrollierbaren Betrieb.

Europäischer Datenschutzausschuss: Datenschutz bei KI-Modellen.

NIST – AI Risk Management Framework