Die Einführung generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) schreitet in Unternehmen mit beispielloser Geschwindigkeit voran. Laut aktuellen Daten nutzen bereits 75 % der Wissensarbeiter täglich GenAI-Tools – und fast die Hälfte würde diese weiterhin nutzen, selbst wenn ihr Arbeitgeber sie verbieten würde. Diese Realität stellt Unternehmen vor eine große Herausforderung: Wie kann man von KI profitieren, ohne Datenschutz oder regulatorische Anforderungen zu gefährden?
Die Herausforderung: Datenschutz und technologische Abhängigkeit
Viele KI-Lösungen auf dem Markt basieren auf der öffentlichen Cloud. Wenn ein Unternehmen seine Unternehmensdaten mit solchen Diensten verbindet, geht es erhebliche Risiken ein:
- Vertrauliche Informationen verlassen den Einflussbereich des Unternehmens.
- Es entsteht eine technische und wirtschaftliche Abhängigkeit von Drittanbietern, inklusive unvorhersehbarer Kosten.
- Rechtliche Vorgaben (z. B. DSGVO, branchenspezifische Vorschriften) können unter Umständen nicht eingehalten werden.
Ein aktueller Sicherheitsbericht zeigt, dass ein bedeutender Anteil der KI-Abfragen sensible Daten betrifft – oft ohne Wissen des Unternehmens. Dies unterstreicht den Bedarf an Lösungen, die Daten innerhalb der Unternehmensinfrastruktur halten.
PrivateGPT: Private generative KI auf eigener Infrastruktur
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, entstehen Alternativen wie PrivateGPT: eine Open-Source-Lösung, mit der Unternehmen eigene Sprachmodelle (LLMs) und Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) auf dedizierten Servern unter voller Kontrolle betreiben können.
Ein Paradigmenwechsel: Von Cloud-Abhängigkeit zur technologischen Souveränität
Früher:
- Unternehmensdaten wurden nach außen gesendet.
- Hohe Abhängigkeit von Drittanbietern.
- Nutzungskosten waren variabel und schwer kalkulierbar.
Heute:
- Daten bleiben vollständig innerhalb der Unternehmensumgebung.
- Volle Unabhängigkeit und Flexibilität in der Technologie.
- Stabile und planbare Kosten.
Wichtige Funktionen von PrivateGPT für Unternehmen
- 100 % On-Premise-Betrieb: Alle Prozesse finden lokal statt, ohne Verbindung zu externen Services.
- Flexible Integration: Kompatibilität mit Dokumentenmanagementsystemen und Wissensdatenbanken (z. B. SharePoint, Confluence, Drive, NextCloud, Dropbox etc.).
- Sichere Zusammenarbeit: Projekte können in separaten Bereichen bearbeitet werden – ohne Risiko des Datenlecks zwischen Teams.
- Zugriffskontrolle & Nachverfolgbarkeit: Rollenbasierte Rechtevergabe, Logging aller Aktivitäten, Wirkungsmessung der Nutzung.
- Mehrformat- und OCR-Unterstützung: Verarbeitet über 20 Dateiformate (PDF, Word, Excel, PowerPoint, Bilder usw.).
Sicherheit und Datenschutz by Design
Im Gegensatz zu Cloud-Lösungen garantiert die PrivateGPT-Architektur:
- Daten werden zu keinem Zeitpunkt mit Dritten geteilt.
- Keine Informationen verlassen das Unternehmensnetz.
- Nur autorisierte Personen erhalten Zugriff auf projektbezogene Inhalte.
- Risiken wie „Datenvermischung“ zwischen Abteilungen oder Projekten werden ausgeschlossen.
- Volle Protokollierung von Zugriffen und Aktivitäten ist möglich.
Technische Anforderungen und Skalierung
Für den Einsatz von PrivateGPT ist eine Private-Cloud-Umgebung oder Bare-Metal-Infrastruktur mit Enterprise-GPUs erforderlich. Stackscale bietet dafür optimierte dedizierte Knoten mit NVIDIA L40S, L4 oder Tesla T4, schnellen Netzwerken und NVMe-Speicher. Die empfohlenen Mindestanforderungen sind:
- CPU: mindestens 8 Kerne, idealerweise 12 oder mehr
- RAM: mindestens 32 GB, idealerweise 128 GB oder mehr
- Speicher: ab 1 TB NVMe/SSD + Netzwerkspeicher
- GPU: mindestens 24 GB dedizierter Videospeicher
- Private Konnektivität und gesicherter Zugriff
Diese Infrastruktur ermöglicht es, ganze Abteilungen oder Teams gleichzeitig zu bedienen, je nach Nutzungsintensität.
Wann lohnt sich private generative KI?
- Wenn gesetzliche Vorgaben eingehalten werden müssen (DSGVO, ISO, ENS etc.)
- Wenn mit besonders sensiblen Daten gearbeitet wird (z. B. in Recht, Gesundheitswesen, Industrie, öffentlicher Sektor)
- Wenn technologische Unabhängigkeit angestrebt wird und nutzungsabhängige Kosten vermieden werden sollen
- Wenn Modelle, Workflows oder Integrationen angepasst werden müssen, ohne externe Anbieter einzubinden
Beispiele für Anwendungsfälle
- Private virtuelle Assistenten für Mitarbeitende oder Kunden
- Semantische Suche und automatische Dokumentengenerierung
- Berichte, Zusammenfassungen und Analysen auf Basis interner Daten
- Integrierte KI in Geschäftsprozesse, ohne Daten an die Cloud weiterzugeben
Die Zukunft von KI in Unternehmen ist privat
Der Trend ist klar: Immer mehr Organisationen suchen nach Wegen, KI zu nutzen, ohne Kontrolle oder Datenschutz aufzugeben. PrivateGPT auf eigener Infrastruktur ist eine der stärksten Optionen, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Stackscale unterstützt Unternehmen, die Sicherheit, Unabhängigkeit und Effizienz priorisieren, mit der passenden Infrastruktur.
Möchten Sie mehr erfahren oder eine Machbarkeitsstudie, Skalierungsempfehlung oder reale Anwendungsbeispiele erhalten? Kontaktieren Sie unser technisches Team – wir beraten Sie gerne.