Lokale KI oder Cloud-KI? Entscheidungshilfe für Unternehmen
„Lokal ist sicher, Cloud ist leistungsfähig“ ist zu einfach. Ein schlecht administrierter lokaler Server kann riskanter sein als ein sauber konfigurierter Unternehmensdienst. Umgekehrt passt ein öffentlicher Standardaccount nicht zu jedem vertraulichen Dokument.
Sechs Fragen vor der Architekturentscheidung
- Welche Daten werden tatsächlich gesendet?
- Werden Eingaben gespeichert oder für Training verwendet?
- Welche Region, Unterauftragsverarbeiter und Vertragsbedingungen gelten?
- Welche Modellqualität und Antwortzeit braucht der Prozess?
- Wer betreibt Updates, Monitoring und Kapazität?
- Was passiert bei Ausfall oder Modellwechsel?
Wann Cloud sinnvoll ist
Cloud-Dienste bieten meist schnellen Zugang zu leistungsfähigen Modellen, elastische Kapazität und weniger Infrastrukturarbeit. Das passt zu Piloten, schwankender Nutzung und Teams ohne eigene ML-Betriebskompetenz – sofern Vertrag, Identität, Protokollierung und Datenfluss stimmen.
Wann lokal sinnvoll ist
Lokale oder dedizierte Modelle können sinnvoll sein, wenn Daten das kontrollierte Umfeld nicht verlassen dürfen, vorhersehbare Last besteht oder Offline-Betrieb nötig ist. Dafür trägt das Unternehmen Modellbetrieb, Sicherheitsupdates, Hardware und Qualitätssicherung selbst.
Oft gewinnt ein hybrides Modell
Klassifizierung oder Schwärzung kann lokal erfolgen, während nur bereinigter Text an einen Cloud-Dienst geht. Besonders sensible Fälle werden vollständig lokal oder manuell bearbeitet. Routing nach Datenklasse ist häufig wirtschaftlicher als eine einzige Plattform für alles.
Starte deshalb mit Datenklassen und Testfällen, nicht mit Hardware. Der Automatisierungs-Check zeigt zusätzlich, ob der Prozess überhaupt reif für einen Pilot ist.