In Teil 6 der Serie haben wir gesehen, wie unterschiedlich LLMs aufgebaut sein können – je nach Ziel, Medium und Spezialisierung.
Doch was bedeutet das für Unternehmen, die eigene KI-Lösungen entwickeln oder integrieren wollen?
In diesem Artikel zeigen wir dir:
- Welche Hosting-Optionen zur Verfügung stehen (Cloud, Hybrid, On-Prem)
- Welche Modelle sich wirklich für den unternehmensweiten Einsatz eignen
- Welche Tools du für eine skalierbare Infrastruktur brauchst
- Wie du erste Use Cases sicher entwickelst
- Und was du in Sachen Datenschutz & Regulierung bereits im Blick haben solltest
Hostingoptionen: Wo soll dein LLM laufen?
Bevor es um das was geht, musst du das wo klären:
Wo soll dein Sprachmodell betrieben werden – und wer kontrolliert es?
Option 1: Öffentliche Cloud (API-basiert)
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Schnell & skalierbar | Abhängigkeit vom Anbieter |
| Wartungsfrei | Daten verlassen dein Netzwerk |
| Zugriff auf Top-Modelle | Begrenzte Anpassbarkeit |
Typische Anbieter:
OpenAI (über Azure), Google Cloud (Gemini), Anthropic (Claude via AWS)
Option 2: Private Cloud / Hybrid
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Mehr Kontrolle, trotzdem skalierbar | Technisch komplexer |
| Daten bleiben weitgehend intern | Integration erfordert Know-how |
| Anpassbare Sicherheitsarchitektur | Ggf. Lizenzkosten für Modelle |
Typische Setups:
Azure OpenAI, VMware + LLaMA, AWS Bedrock + Mixtral
Option 3: On-Premises (Selfhosted)
| Vorteile | Nachteile |
|---|---|
| Volle Datenhoheit | Hoher Betriebsaufwand |
| Keine externen Drittdienste | Infrastruktur & Expertise nötig |
| DSGVO- & AI-Act-konform umsetzbar | Modelltraining nur begrenzt möglich |
Geeignet für:
IT-starke Unternehmen, kritische Infrastrukturen, hohe Compliance-Anforderungen
Modellwahl: Welche LLMs eignen sich wirklich?
Die Auswahl hängt stark vom Anwendungsfall ab – und davon, ob du nur konsumierst oder selbst hostest.
Open-Source-Modelle (Selfhosted möglich)
| Modell | Typ | Vorteile |
|---|---|---|
| LLaMA 3 | General | Starke Basis, breit einsetzbar |
| Mistral / Mixtral | General | Schnell, effizient, gute Lizenzierung |
| DeepSeek-V2 | Code | Für technische Use Cases |
| Yi-34B | General | Solide Open-Alternative |
| OpenChat / Zephyr | Chat | Gut finetuned, direkt einsetzbar |
→ Alle Modelle lassen sich auf lokalen Servern oder in privaten Clouds betreiben.
Kommerzielle APIs mit EU-Option
| Anbieter | Modell(e) | Hostingoptionen | DSGVO-freundlich |
|---|---|---|---|
| Microsoft | GPT-4 via Azure | EU-Datencenter, SLAs möglich | ✅ (konfigurierbar) |
| Aleph Alpha | Luminous | Deutschland (Heidelberg) | ✅ |
| OpenGPT-X | Diverse | EU-Projekt, lokal möglich | ✅ |
| Gretel.ai | Textsynthetik | EU-Cloudoptionen | ✅ (je nach Setup) |
Wichtig: “DSGVO-freundlich” bedeutet nicht automatisch rechtlich sicher. Mehr dazu im Compliance-Abschnitt.
Toolstack: Was du brauchst für produktive LLM-Nutzung
Grundbausteine
- LLM-Inferenzserver (z. B. vLLM, TGI, Ollama)
- Vektorsuche (Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elasticsearch)
- RAG-Framework (LangChain, LlamaIndex, Haystack)
- Prompt-Management (PromptLayer, Guidance, ReAct-Pattern)
Optional für Skalierung
- Load Balancer / API Gateway
- GPU-Autoscaling / Kubernetes / Docker Swarm
- Logging & Monitoring (Prometheus, Grafana)
- Frontend (Chat UI, Plugin-UI, Custom Dashboards)
Ergebnis: Ein System, das skalierbar, wartbar und auditierbar ist – ideal für Unternehmen mit vielen Prozessen.
Einstieg: Wie du sinnvoll loslegst
Quick-Start für KMUs:
- Use Case identifizieren (z. B. FAQ-Automation, Protokoll-Zusammenfassung)
- Modell evaluieren (Cloud vs. lokal, Open Source vs. API)
- Datenstruktur aufbereiten (Stichwort: Retrieval-Augmented Generation)
- Kleiner Piloten bauen (z. B. über LangChain + Ollama)
- Feedback messen & verbessern
Langfristige Skalierung:
- Rollen & Verantwortlichkeiten klären (KI-Beauftragte, IT, Legal)
- MLOps-Prozesse etablieren
- Sicherheitsarchitektur definieren (Audit-Logs, Zugriffskontrolle)
- Governance & Modellpflege regeln
Compliance & Risiko: Erste Orientierung
Auch wenn dein KI-System technisch gut läuft – rechtlich sind weitere Anforderungen zu erfüllen.
DSGVO-Kriterien (Auswahl)
- Wer ist verantwortlich für Datenverarbeitung?
- Wurden personenbezogene Daten im Training genutzt?
- Ist die Antwort nachvollziehbar / erklärbar?
- Gibt es ein Verfahren zur Löschung / Korrektur?
AI Act – Was kommt?
- Risikoklassen: Dein Einsatzszenario bestimmt das Regelwerk
- Verpflichtende Dokumentation & Testing je nach Kategorie
- Transparenzpflichten bei Generativer KI
- Bestimmte Anwendungsarten (z. B. Deepfakes) werden reguliert
Hinweis:
In Teil 8 der Serie gehen wir genau darauf ein:
Was bedeutet der AI Act konkret für Unternehmen – und wie kannst du sicher und wirtschaftlich compliant arbeiten?
Fazit & Ausblick
Wer KI im Unternehmen einsetzen will, braucht mehr als nur ein gutes Modell:
- Wo soll dein Modell laufen? Cloud, Hybrid oder lokal?
- Wie gut passt das Modell zur Aufgabe?
- Welche Tools brauchst du für Betrieb, Monitoring & Pflege?
- Welche rechtlichen Rahmenbedingungen musst du im Blick behalten?
Die gute Nachricht: Der Werkzeugkasten ist vorhanden – und viele Lösungen sind schneller einsatzbereit als erwartet.
In Teil 8 der Serie zeigen wir dir:
Wie du rechtlich auf der sicheren Seite bleibst – von DSGVO bis AI Act.
FAQ – Häufige Fragen
Kann ich ein LLM im eigenen Unternehmen betreiben?
Ja – viele Open-Source-Modelle sind leichtgewichtig und auch ohne Hochleistungsrechenzentrum nutzbar.
Brauche ich eine eigene GPU-Infrastruktur?
Nicht unbedingt. Für Prototypen reichen moderne CPUs oder Shared GPU-Server. Für produktiven Einsatz sind dedizierte GPUs empfehlenswert.
Was ist RAG?
„Retrieval-Augmented Generation“ – ein Verfahren, bei dem externe Datenquellen mit in die Modellantwort einfließen.
Sind Azure GPT-Modelle DSGVO-konform?
Sie können es sein – wenn sie in der EU gehostet und entsprechend konfiguriert werden. Eine genaue Prüfung ist ratsam.
