Lokale KI (Local AI)

Was ist lokale KI?

Lokale KI (Local AI) bezeichnet künstliche Intelligenz, die direkt auf eigenen Computern, Workstations oder Servern betrieben wird, anstatt für die eigentliche KI-Verarbeitung auf externe Cloud-Dienste angewiesen zu sein. Unternehmen können damit KI-Anwendungen innerhalb ihrer eigenen IT-Infrastruktur ausführen und die Kontrolle über verarbeitete Daten, eingesetzte Modelle und Zugriffsrechte weitgehend selbst übernehmen.

Lokale KI wird häufig auch als On-Premises-KI bezeichnet, wenn die benötigte Hardware direkt im Unternehmen betrieben wird.

Wie funktioniert lokale KI?

Bei vielen bekannten KI-Diensten werden Anfragen über das Internet an externe Rechenzentren übertragen. Dort verarbeitet ein KI-Modell die eingegebenen Informationen und sendet eine Antwort zurück.

Bei einer lokalen KI findet die Verarbeitung dagegen auf der eigenen Hardware statt. Hierzu werden geeignete KI-Modelle auf einem lokalen Computer oder Server installiert und über entsprechende Software bereitgestellt.

Ein solches System besteht typischerweise aus mehreren Komponenten:

• KI-Modell: Ein vortrainiertes Sprachmodell, beispielsweise ein Large Language Model (LLM) oder ein ressourcenschonendes Small Language Model (SLM).
• Rechenhardware: Prozessoren (CPU), Arbeitsspeicher (RAM) und gegebenenfalls leistungsfähige Grafikprozessoren (GPU).
• KI-Laufzeitumgebung: Software, die das Modell ausführt und Schnittstellen für die Nutzung bereitstellt.
• Benutzeroberfläche: Beispielsweise ein Chat-System, über das Mitarbeiter mit der KI interagieren können.
• Unternehmensdaten: Optional angebundene Dokumente, Datenbanken oder Wissenssysteme, auf die die KI mit entsprechenden Berechtigungen zugreifen kann.

Bei einer entsprechend konfigurierten Lösung können viele KI-Aufgaben vollständig innerhalb des Unternehmensnetzwerks ausgeführt werden, ohne dass Anfragen an externe KI-Anbieter übertragen werden müssen.

Welche Vorteile bietet lokale KI für Unternehmen?

1. Kontrolle über Unternehmensdaten

Ein wesentlicher Vorteil lokaler KI ist die Möglichkeit, vertrauliche Unternehmensinformationen innerhalb der eigenen IT-Umgebung zu verarbeiten.

Das kann insbesondere bei sensiblen Kundendaten, internen Geschäftsunterlagen oder vertraulichem technischem Wissen von Bedeutung sein.

Die lokale Verarbeitung allein garantiert allerdings noch keine vollständige Datensicherheit oder DSGVO-Konformität. Auch lokale Systeme benötigen geeignete technische und organisatorische Schutzmaßnahmen.

2. Unabhängigkeit von externen KI-Diensten

Lokale KI-Systeme lassen sich grundsätzlich unabhängig von externen KI-APIs betreiben. Bei geeigneter Konfiguration können sie auch ohne dauerhafte Internetverbindung eingesetzt werden.

Unternehmen reduzieren damit ihre Abhängigkeit von Verfügbarkeit, Preisgestaltung und technischen Änderungen externer Anbieter.

3. Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

Lokale KI-Systeme lassen sich an unternehmensspezifische Anforderungen anpassen. Beispielsweise können interne Dokumente und Wissensbestände eingebunden werden.

Hierfür eignet sich unter anderem Retrieval-Augmented Generation (RAG). Bei diesem Verfahren werden relevante Informationen aus einer angebundenen Wissensquelle ermittelt und dem KI-Modell für die Beantwortung einer Anfrage bereitgestellt.

So kann ein KI-Assistent Informationen aus technischen Handbüchern, internen Richtlinien oder Produktdokumentationen verwenden, ohne dass das zugrunde liegende Sprachmodell zwingend neu trainiert werden muss.

4. Planbare Betriebskosten

Bei der Nutzung externer KI-Dienste entstehen häufig laufende Kosten durch Abonnements, Benutzerlizenzen oder die Anzahl verarbeiteter Anfragen.

Lokale KI erfordert dagegen zunächst Investitionen in geeignete Hardware sowie Aufwand für Installation, Wartung, Sicherheit und Administration.

Je nach Anzahl der Anwender, Nutzungsintensität und Anforderungen kann ein lokales System langfristig wirtschaftliche Vorteile bieten. Eine pauschale Kostenersparnis gegenüber Cloud-KI lässt sich daraus jedoch nicht ableiten.

Welche Hardware benötigt lokale KI?

Die Hardwareanforderungen hängen wesentlich von der Größe des verwendeten KI-Modells, der gewünschten Verarbeitungsgeschwindigkeit und der Zahl gleichzeitig arbeitender Benutzer ab.

Kleinere Sprachmodelle können bereits auf leistungsfähigen Bürocomputern oder kompakten KI-Workstations betrieben werden.

Für größere Modelle oder mehrere gleichzeitige Benutzer sind häufig dedizierte KI-Server mit leistungsfähigen GPUs und entsprechendem Grafikspeicher (VRAM) sinnvoll.

Besonders wichtig bei der Hardwareauswahl sind:

• Größe und Speicherbedarf des KI-Modells
• Verfügbarer Arbeitsspeicher und GPU-Grafikspeicher
• Anzahl gleichzeitiger Benutzer
• Erwartete Antwortgeschwindigkeit
• Umfang der angebundenen Unternehmensdaten
• Anforderungen an Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit

Eine professionelle Dimensionierung sollte sich daher immer am konkreten Einsatzzweck orientieren.

Lokale KI oder Cloud-KI. Was ist besser?

Beide Betriebsmodelle haben unterschiedliche Stärken.

Cloud-KI bietet häufig einen besonders einfachen Einstieg, eine große Auswahl leistungsfähiger Modelle und flexible Skalierungsmöglichkeiten. Dafür können Abhängigkeiten von externen Anbietern und Anforderungen an die Datenübermittlung entstehen.

Lokale KI bietet mehr Kontrolle über Infrastruktur, Datenflüsse und Systemkonfiguration. Im Gegenzug muss das Unternehmen die benötigte Hardware bereitstellen und den technischen Betrieb sicherstellen.

Auch hybride Lösungen sind möglich. Dabei werden besonders sensible Aufgaben lokal verarbeitet, während andere Anwendungen externe KI-Dienste nutzen.

Die richtige Wahl hängt von den Anforderungen an Datenschutz, Leistungsfähigkeit, Wirtschaftlichkeit und technischer Unabhängigkeit ab.

Typische Einsatzmöglichkeiten lokaler KI

Lokale KI kann zahlreiche Geschäftsprozesse unterstützen. Beispiele sind:

• Interne Wissensassistenten: Mitarbeiter erhalten Antworten auf Fragen zu internen Dokumenten, Handbüchern und Arbeitsanweisungen.
• Dokumentenanalyse: Umfangreiche technische oder kaufmännische Dokumente werden zusammengefasst und ausgewertet.
• IT-Support: Ein KI-Assistent unterstützt bei der Suche nach Problemlösungen in einer internen Wissensdatenbank.
• Textverarbeitung: Berichte, Zusammenfassungen und Entwürfe werden innerhalb der eigenen IT-Umgebung erstellt.
• Technische Dokumentation: Informationen aus Betriebsanleitungen und Wartungsdokumenten werden schneller zugänglich gemacht.

Die Qualität der Ergebnisse hängt dabei vom verwendeten Modell, der Datenqualität und der konkreten technischen Umsetzung ab. Für den Einstieg eignen sich Werkzeuge wie Ollama, mit denen sich offene Sprachmodelle mit wenigen Befehlen auf einem eigenen Rechner oder Server ausführen lassen.

Häufige Fragen zur lokalen KI

Kann lokale KI ohne Internet funktionieren?

Ja. Wenn die benötigten Modelle und Softwarekomponenten vollständig lokal installiert sind, können viele KI-Anwendungen ohne Internetverbindung betrieben werden. Einzelne Zusatzfunktionen oder Updates können weiterhin eine Internetverbindung benötigen.

Ist lokale KI DSGVO-konform?

Lokale Datenverarbeitung kann die datenschutzrechtliche Kontrolle erleichtern. Die Einhaltung der DSGVO hängt jedoch auch von Datenarten, Zugriffsrechten, Sicherheitsmaßnahmen, Verarbeitungszwecken und organisatorischen Abläufen ab.

Kann lokale KI auf Unternehmensdokumente zugreifen?

Ja. Über geeignete Schnittstellen und Verfahren wie RAG lassen sich interne Dokumente und Wissensdatenbanken anbinden. Die Zugriffe sollten dabei durch ein angemessenes Berechtigungskonzept begrenzt werden.

Ist lokale KI genauso leistungsfähig wie ChatGPT?

Das hängt von den eingesetzten Modellen und der verfügbaren Hardware ab. Große Cloud-Modelle können bei anspruchsvollen Aufgaben Vorteile bieten. Kleinere lokale Modelle können dagegen für klar definierte Unternehmensaufgaben sehr gute Ergebnisse erzielen.

Für welche Unternehmensgrößen eignet sich lokale KI?

Lokale KI kann sowohl für kleine Unternehmen als auch für mittelständische Organisationen interessant sein. Bereits kompakte Lösungen können sinnvoll sein, wenn ein konkreter Anwendungsfall, ausreichende Hardware und die notwendigen Betriebskapazitäten vorhanden sind.

Fazit

Lokale KI eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, moderne KI-Technologien innerhalb ihrer eigenen IT-Infrastruktur zu nutzen. Besonders interessant ist dieser Ansatz, wenn Datenschutz, Vertraulichkeit, individuelle Anpassbarkeit und die Kontrolle über die eingesetzte Technik im Vordergrund stehen.

Ob ein lokales KI-System wirtschaftlich und technisch sinnvoll ist, hängt vom konkreten Anwendungsfall, den Anforderungen an die Leistungsfähigkeit und dem verfügbaren IT-Budget ab.