DSGVO-konforme Unternehmens-KI einführen: anbieterneutral und auf eigenem Wissen.

Lokal, Cloud oder hybrid: die richtige KI-Infrastruktur wählen

Die erste Entscheidung bei der KI-Einführung ist nicht das Modell, sondern wo es läuft. OpenWebUI für Unternehmen lässt offen, ob Sie lokal, in der Cloud oder hybrid starten, und erlaubt den Wechsel später ohne neues Werkzeug.

Lokal mit Ollama: maximale Datensouveränität

Lokale Sprachmodelle über Ollama laufen vollständig in der eigenen Infrastruktur. Modelle wie Llama 4, Mistral, Phi-4 oder DeepSeek-R1 verarbeiten Anfragen offline, ohne dass Daten das Rechenzentrum verlassen. Für Branchen mit hohen Datenschutzanforderungen, etwa Finanzdienstleistung, öffentliche Verwaltung oder Industrie, ist das oft die Voraussetzung dafür, KI überhaupt produktiv einzusetzen. Der Gegenwert sind eigene Hardware und ein Mindestmaß an Betrieb.

Cloud über Azure AI Foundry: Reichweite und Tempo

Wer bereits in einer Microsoft-365- und Azure-Umgebung arbeitet, bindet über Azure AI Foundry Enterprise-Modelle wie GPT-4o oder o3-mini an, authentifiziert per Entra ID statt über statische API-Keys. Der Zugang zu über 1.900 Modellen erlaubt es, für jeden Anwendungsfall das passende auszuwählen, statt sich früh festzulegen. Die Datenverarbeitung in der EU-Region lässt sich DSGVO-konform konfigurieren.

Hybrid: sensible Daten lokal, Reichweite aus der Cloud

In der Praxis entscheiden sich die meisten Unternehmen nicht für entweder oder. Sensible Vorgänge laufen lokal, rechenintensive oder breit gefächerte Aufgaben in der Cloud, und für Lastspitzen schalten serverlose GPU-Endpoints über RunPod zu, die bei Inaktivität auf null skalieren. OpenWebUI führt diese Quellen in einer Oberfläche zusammen: Der Modellwechsel ist ein Klick, die Nutzerverwaltung bleibt zentral, die Gesprächshistorie einheitlich.

Von der Schatten-KI zur kontrollierten Plattform

Ohne genehmigte Alternative weichen Mitarbeiter:innen auf private Tools aus. Diese Schatten-KI ist weniger ein Problem der Mitarbeitenden als ein Zeichen fehlender Governance. Eine zentrale Oberfläche mit rollenbasierten Zugriffen, Audit-Logs und Löschmechanismen verlagert die Nutzung von unkontrollierten Konsumenten-Tools in einen Rahmen, der zu DSGVO und Standards wie ISO 27001 passt.

Governance entsteht so nicht durch Verbote, sondern durch ein Angebot, das Teams gern nutzen. Genau das ist der Unterschied zwischen einem KI-Verbot, das umgangen wird, und einer Plattform, die sich durchsetzt, weil sie den Arbeitsalltag erleichtert.

Was die Einführung in der Praxis kostet

Die Kosten verteilen sich auf drei Posten: lokale Hardware oder Cloud-Inferenz, Betrieb und Enablement. Open Source heißt, dass für die Oberfläche selbst keine Lizenzgebühr anfällt. RunPod rechnet GPU-Zeit minutengenau ab, lokale Modelle verursachen vor allem einmalige Hardwarekosten. Den größten Hebel auf den Nutzen hat selten die Technik, sondern wie konsequent Teams die Plattform im Alltag verwenden.