Datensouveräne KI in der Praxis

Spätestens seit der politisch bedingten Entscheidung, das neueste Anthropic-Modell Fable in Europa zunächst nicht verfügbar zu machen, ist die technologische Abhängigkeit Europas von US-Anbietern von einer viel diskutierten theoretischen Gefahr zur konkreten Praxisrealität geworden. Auf die daraus entstandene Debatte folgten zahlreiche politische Initiativen und Bekenntnisse zu mehr technologischer Souveränität. Mittelständische Unternehmen müssen darauf jedoch nicht warten: Sie können ihre KI-Investitionen bereits heute so ausrichten, dass sie auch unter sich verändernden Markt- und Rahmenbedingungen zukunftssicher bleiben.

In diesem Beitrag beleuchten wir, welche Kriterien bei der Auswahl einer KI-Plattform darüber entscheiden, ob Datensouveränität für den Mittelstand langfristig gewahrt bleibt.

1. Technologieagnostische KI-Plattform

Eine technologieagnostische KI-Plattform zeichnet sich durch mehrere Eigenschaften aus. Die Unterstützung und flexible Nutzung verschiedener LLMs bildet die Grundlage für eine zukunftssichere KI-Strategie. Denn nicht nur die Leistungsfähigkeit der Modelle entwickelt sich rasant weiter – auch ihre optimalen Einsatzgebiete verändern sich kontinuierlich. Ein Modell, das heute für eine bestimmte Aufgabe die beste Wahl ist, kann morgen bereits von einer leistungsfähigeren oder kosteneffizienteren Alternative abgelöst werden.

Es ist selbstverständlich, dass unsere beiden aktuellen Technologiepartner Kauz.ai aus Düsseldorf und Empolis Information Management aus Kaiserslautern technologieagnostisch sind und mehrere LLMs in ihren Lösungen anbieten können. Kauz.ai bietet mit Kauz.selection sogar eine Funktionalität, die automatisch das optimale Modell für jede Aufgabe auswählt, für eine kostenoptimierte Qualität.

Ebenso entscheidend sind offene APIs und standardisierte Schnittstellen. Sie ermöglichen die nahtlose Integration in bestehende Unternehmenssysteme und schaffen die Grundlage für eine interoperable KI-Landschaft. Neue Technologien und Standards – etwa das Model Context Protocol (MCP) für die standardisierte Anbindung von KI-Agenten an Unternehmenssysteme – können dadurch unkompliziert integriert werden. So bleibt die Plattform offen für zukünftige Innovationen, reduziert proprietäre Abhängigkeiten und schützt bestehende Investitionen.

2. Datenhoheit durch flexible Betriebsmodelle

Unternehmen unterscheiden sich erheblich hinsichtlich ihrer Anforderungen an Datenschutz, Compliance und IT-Infrastruktur. Während für manche Anwendungsfälle eine klassische Cloud-Umgebung ausreicht, spielen bei der Wahl der Betriebsform auch der Standort und der Betreiber der Cloud-Infrastruktur eine entscheidende Rolle. Cloud-Angebote großer internationaler Anbieter wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud können für viele Szenarien geeignet sein, während insbesondere regulierte Branchen zunehmend auf europäische Cloud-Provider wie Open Telekom Cloud, Hetzner oder OVHcloud setzen, um höhere Anforderungen an Datenhoheit und Compliance zu erfüllen. Für besonders sensible Anwendungsfälle – etwa im Finanz- oder Gesundheitswesen – kann eine Private-Cloud- oder On-Premises-Lösung erforderlich sein, bei der vertrauliche Informationen innerhalb der eigenen Kontrollgrenzen verarbeitet werden. Eine souveräne KI-Plattform sollte deshalb verschiedene Hosting-Optionen unterstützen und Unternehmen die Freiheit geben, die für ihre Anforderungen passende Betriebsform zu wählen – und diese bei Bedarf flexibel anzupassen oder zu wechseln.

3. KI darf keine Black-Box sein

Wer nutzt KI im Unternehmen? Auf welcher Wissensbasis entstehen die Ergebnisse? Welche Kosten verursacht der KI-Einsatz tatsächlich? Wo kann er verbessert werden? Und lassen sich KI-Ergebnisse nachvollziehen und gegebenenfalls manuell anpassen?

Mit zunehmender KI-Nutzung geht der inhaltliche und organisatorische Überblick schnell verloren. Unterschiedliche KI-Tools, dezentrale Lizenzen und unklare Verantwortlichkeiten erschweren eine sichere und wirtschaftliche Nutzung. Gleichzeitig steigt das Risiko von Schatten-KI, wenn Mitarbeitende auf nicht freigegebene Anwendungen ausweichen, mit allen datenschutzrechtlichen Konsequenzen. Ein unternehmenseigenes CompanyGPT als zentrale, freigegebene Arbeitsumgebung ist deshalb eine der wirksamsten Maßnahmen, um unautorisierte KI-Nutzung einzudämmen und Datenabflüsse zu verhindern.

Eine zentrale (KI)-Plattform schafft darüber hinaus Transparenz und Kontrolle: Sie bündelt unterschiedliche KI-Anwendungen in einer einheitlichen Arbeitsumgebung, steuert den Zugriff über Rollen- und Berechtigungskonzepte und vereinfacht das Lizenz-Management. Bei unseren beiden Technologiepartner Kauz.ai und Empolis endet diese Transparenz nicht beim operativen Betrieb: Auch KI-Chatbots lassen sich inhaltlich gezielt steuern und kontinuierlich optimieren. Dialoge werden dokumentiert und im Rahmen von Human-in-the-Loop- und Feedback-Prozessen überprüft und verbessert. Dadurch bleibt nicht nur die Nutzung, sondern auch die Qualität der KI-Anwendungen jederzeit nachvollziehbar. Unsere Technologiepartner vereinen Governance, Kostenkontrolle und Qualitätsmanagement in einer Oberfläche und machen KI für IT, Fachbereiche und Management gleichermaßen transparent und steuerbar. So wird KI zu einer professionell betriebenen Unternehmensanwendung.

4. Compliance von Anfang an mitdenken

Mit dem EU AI Act, der DSGVO und Vorgaben wie DORA wird der regulatorische Rahmen für den KI-Einsatz zunehmend konkret. Insbesondere die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen entwickelt sich von der Kür zur Pflicht: Der AI Act fordert für bestimmte KI-Systeme eine lückenlose Protokollierung zur Gewährleistung von Rückverfolgbarkeit und menschlicher Aufsicht.

Eine zukunftsfähige KI-Plattform sollte Compliance nicht erst im Nachgang adressieren, sondern von Grund auf mitdenken. Deshalb ist bei unseren Technologiepartnern die Architektur von vornherein darauf ausgelegt, die regulatorischen Anforderungen des EU AI Act und der DSGVO zu erfüllen – von der Hosting-Infrastruktur über die Auftragsverarbeitung bis hin zu den vertraglichen Rahmenbedingungen. Ein feingranulares Rollen- und Rechtesystem stellt sicher, dass nur berechtigte Personen KI-Entscheidungen nachvollziehen und freigeben können: ein zentraler Baustein für die geforderte menschliche Aufsicht.

5. Unabhängig von externen Spezialisten

Datensouveränität hat neben der technischen auch eine personelle Dimension. Wer für jede Anpassung seiner KI-Anwendungen auf externe Entwickler oder Berater angewiesen ist, tauscht die Abhängigkeit vom Technologieanbieter lediglich gegen die Abhängigkeit vom Dienstleister. No-Code-Plattformen lösen dieses Problem, indem sie Fachabteilungen befähigen, KI-Prozesse eigenständig zu erstellen, zu pflegen und zu skalieren – ganz ohne IT-Support. So bleibt das Wissen über die eigenen KI-Anwendungen im Unternehmen und mit ihm die Kontrolle.

Datensouveränität entsteht durch konkrete Architektur- und Auswahlentscheidungen: eine technologieagnostische Plattform mit flexibler Modellwahl, offene Standards wie MCP, wählbare Betriebsmodelle, volle Transparenz über Nutzung, Qualität und Kosten, integrierte Compliance sowie die Befähigung der eigenen Fachbereiche. Unternehmen, die diese Kriterien bei der Plattformwahl konsequent anlegen, machen ihre KI-Investitionen zukunftssicher. Unabhängig davon, wie sich Markt und Regulierung weiterentwickeln. Der beste Zeitpunkt, die Weichen zu stellen, ist jetzt.