On-Premise-Lösung

Eine On-Premise-Lösung läuft auf Hardware, die der Betrieb selbst betreibt oder anmietet, statt als Dienst beim Anbieter zu laufen. Die Daten verlassen dabei die eigene Umgebung nicht. Bei KI-Anwendungen bedeutet das, ein Sprachmodell auf einem eigenen Server mit entsprechender Grafikleistung auszuführen. Praktisch wird der Begriff heute weiter gefasst und schließt dedizierte Server in einem Rechenzentrum ein, auf denen ausschließlich der eigene Bestand verarbeitet wird.

Für Handwerks- und Baubetriebe stellt sich die Frage selten pauschal, sondern an konkreten Datenbeständen. Kalkulationsgrundlagen, Stundensätze und Zuschläge sind Betriebsgeheimnisse. Pläne öffentlicher Auftraggeber, Aufnahmen aus sicherheitsrelevanten Objekten oder Unterlagen aus Industrieprojekten unterliegen teils vertraglichen Vertraulichkeitsbindungen, die eine Verarbeitung in beliebigen Diensten ausschließen. Ein Nachunternehmervertrag kann außerdem festlegen, dass Projektunterlagen nicht an Dritte übermittelt werden dürfen. In solchen Fällen ist der Betrieb im eigenen Haus das schlichtere Argument als jede Vertragsprüfung.

Wo KI ansetzt

Dem stehen erhebliche Nachteile gegenüber. Leistungsfähige Modelle brauchen teure Hardware, die angeschafft, betrieben, aktualisiert und abgesichert werden muss. Kleinere Modelle, die auf betriebsüblicher Hardware laufen, liefern bei anspruchsvollen Textaufgaben spürbar schwächere Ergebnisse als große Dienste. Hinzu kommt der Betreuungsaufwand: Aktualisierungen, Datensicherung, Zugriffsschutz und Ausfallsicherheit liegen beim Betrieb selbst. Für die meisten Handwerksbetriebe ohne eigene IT-Abteilung ist das ein Kostenblock, der den Vorteil aufzehrt.

Es gibt Zwischenwege. Geschäftsversionen etablierter Anbieter mit Auftragsverarbeitungsvertrag, abgeschaltetem Training auf Eingaben und Verarbeitung innerhalb der EU decken den üblichen Bedarf datenschutzrechtlich meist ab. Zudem lassen sich Aufgaben aufteilen: sensible Dokumente lokal verarbeiten, unkritische Textarbeit in der Cloud. Auch Edge-Verarbeitung direkt auf dem Endgerät, etwa Bilderkennung auf dem Tablet der Bauleitung, hält Daten im Betrieb, ohne dass ein eigener Server nötig wäre.

Zu bedenken ist der laufende Aufwand. Ein Server im eigenen Haus braucht Wartung, Sicherheitsaktualisierungen, ein funktionierendes Datensicherungskonzept und eine Vertretung, wenn der zuständige Mitarbeiter im Urlaub ist. Für Sprachmodelle kommt hinzu, dass leistungsfähige Modelle spezielle Grafikhardware voraussetzen, die angeschafft und ersetzt werden muss. Betriebe ohne eigene IT-Abteilung lagern diese Aufgaben an einen Systembetreuer aus, womit ein Teil des Kontrollgewinns wieder relativiert wird, weil ein Dritter Zugriff auf die Systeme hat.

Die Entscheidung sollte an der Datenart hängen, nicht am Bauchgefühl. Ordnen Sie Ihre Bestände in zwei Gruppen: was ohne Weiteres in einen geprüften Cloud-Dienst darf und was nicht. Meist ist die zweite Gruppe klein genug, dass sich der Aufwand einer eigenen Umgebung nur für sie lohnt. Fragen Sie bei Anbietern gezielt nach dem Verarbeitungsort und danach, ob Daten in Drittländer gelangen. Eine belastbare Auskunft dazu ist für die meisten Betriebe die praktikablere Antwort als ein eigener Server im Keller. Rechnen Sie bei einer eigenen Umgebung den Betreuungsaufwand mit ein, auch wenn er intern erbracht wird und keine Rechnung erzeugt.