Das eigene KI-Projekt – On-Premise oder in der Cloud? Eine strategische Entscheidung

Unternehmen stehen bei der Integration von künstlicher Intelligenz vor zahlreichen Überlegungen. Bevor ein KI-Projekt gestartet werden kann, gilt es, verschiedene Entscheidungen sorgfältig abzuwägen. Die optimale Lösung hängt von mehreren Faktoren ab – z.B. Branche, Einsatzzweck oder Unternehmensgröße. Dabei sind die Herausforderungen ebenso vielfältig wie die möglichen Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz.

Wir begleiten unsere Kunden in diesem Prozess und möchten in unserer aktuellen Beitragsreihe die wichtigsten Entscheidungen erläutern.

Zuerst sollte eine KI-Guideline aufgestellt werden (Compliance und Künstliche Intelligenz (KI): Warum klare Richtlinien unerlässlich sind). Ist das erledigt, kann es mit einem genauen Projekt weiter gehen.

Eine der ersten Fragestellungen im Unternehmen im Zuge eines KI-Projektes und Maschinelles Lernen ist: Soll das System On-Premise oder in der Cloud betrieben werden? Die Antwort auf diese Frage hängt von mehreren Aspekten ab – insbesondere von den individuellen Anforderungen an Datenschutz, Kosten, Flexibilität und Kontrolle. Dieser Blog-Beitrag beleuchtet die Vor- und Nachteile beider Ansätze und gibt eine Hilfestellung, welche Option am besten geeignet ist.

Der On-Premise-Ansatz: Maximale Kontrolle und Sicherheit

Ein KI-System On-Premise zu betreiben bedeutet, dass die Hardware und Infrastruktur im eigenen Unternehmen verbleiben. Dies bietet vor allem in sicherheitsrelevanten Projekten entscheidende Vorteile. Durch die interne Verwaltung ohne externen Anbieter, haben Unternehmen volle Kontrolle über sämtliche Daten und deren Verarbeitung – ein wichtiger Aspekt, wenn es um sensible Informationen geht. Für stark regulierte Branchen wie Finanz- oder Gesundheitswesen ist On-Premise oft die bevorzugte Wahl.

Allerdings sind die Hürden für eine On-Premise-Lösung beachtlich. Die einmaligen Einrichtungskosten für Hardware, die notwendigen IT-Ressourcen sowie der Aufwand für Wartung und Betrieb (z.B. Kühlsysteme) sind hoch. Die Auswahl an Modellen ist begrenzt, da nicht jeder On-Premise Lösungen anbietet. Zudem ist die Flexibilität gering, da die Infrastruktur an bestimmte Kapazitäten gebunden ist. Fragen wie „Wie viele gleichzeitige Nutzer sollen unterstützt werden?“ oder „Welche Reaktionszeiten sind akzeptabel?“ müssen im Vorfeld klar definiert werden.

Sicherheitsvorteile und Flexibilität von On-Premise

Air-Gapped Sicherheit: Systeme können vollständig von externen Netzwerken isoliert werden, was einen besonders hohen Schutz gegen Cyberangriffe bietet.
Hybride Optionen: Unternehmen können eine On-Premise-Lösung mit Cloud-Backup nutzen, um weniger sensible Daten abzusichern, oder „Cloud Bursting“ integrieren, sodass zusätzliche Rechenleistung aus der Cloud hinzugezogen wird, wenn die Kapazitäten intern überschritten werden.

Der Cloud-basierte Ansatz: Flexibilität und Skalierbarkeit

Für Unternehmen, die schnell auf Veränderungen reagieren und maximale Flexibilität wünschen, bietet die Cloud-Lösung klare Vorteile. Cloud-basierte KI-Systeme lassen sich dynamisch anpassen, ohne dass Investitionen in physische Hardware erforderlich sind. Unternehmen zahlen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen und können bei Bedarf die Rechenleistung anpassen.

Besonders attraktiv ist die Möglichkeit, Updates und neue Funktionen ohne Verzögerungen zu implementieren – ideal für Unternehmen, die ihre KI-Modelle regelmäßig optimieren. Allerdings sollten Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten, in der Cloud zusätzliche Maßnahmen zur Sicherstellung der Compliance und des Datenschutzes implementieren. Besonders bei der Verarbeitung personenbezogener Daten ist es wichtig, den Standort der Server zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass alle Anforderungen der DSGVO erfüllt werden.

Sicherheitsoptionen in der Cloud

Managed Private Cloud: Die KI-Modelle sind in einer dedizierten Umgebung innerhalb der Infrastruktur eines Cloud-Anbieters gehostet, was eine höhere Datensicherheit gewährleistet.
Public Cloud mit Datenverschlüsselung: KI-Modelle sind in einer öffentlichen Cloud gehostet, jedoch mit strikten Datenverschlüsselungs- und Zugriffsprotokollen, um ein hohes Maß an Sicherheit zu gewährleisten.

Die Hybridlösung: Das Beste aus beiden Welten

Für viele Unternehmen ist eine hybride Lösung der ideale Mittelweg, da sie die Kontrolle der On-Premise-Umgebung mit der Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud kombiniert. Bei dieser Konfiguration werden sensible Daten und Anwendungen On-Premise gehalten, während weniger kritische Aufgaben oder große Berechnungen in die private Cloud ausgelagert werden.

Datenaufbewahrung: Sensible Informationen bleiben On-Premise, um Zugangskontrollen und Compliance zu gewährleisten.
Cloud-Verarbeitung: Nicht-sensible Aufgaben oder ressourcenintensive Berechnungen werden in der Cloud durchgeführt, um die lokale Infrastruktur zu entlasten.
Sicherheit und Integration: Datenübertragungen zwischen On-Premise und Cloud sind verschlüsselt, und ein robustes Identitätsmanagement stellt die Zugriffsrechte sicher.

Entscheidungskriterien: Was ist das Richtige für Ihr Unternehmen?

Die Entscheidung zwischen On-Premise und Cloud sollte anhand spezifischer Unternehmensanforderungen getroffen werden. Berücksichtigen Sie dabei folgende Faktoren:

Datenschutz und Compliance: Verarbeiten Sie besonders sensible Daten, für die eine strenge Datenhoheit erforderlich ist?
Kosten und Budget: Können Sie eine größere Anfangsinvestition für Hardware und Ressourcen tätigen, oder möchten Sie eine „Pay-as-you-go“-Option in der Cloud nutzen?
Flexibilität und Skalierbarkeit: Benötigen Sie die Flexibilität, Ihre Infrastruktur je nach Bedarf anzupassen, oder planen Sie einen stabilen, langfristigen Betrieb ohne große Veränderungen?
Interne IT-Ressourcen: Hat Ihr Unternehmen die Kapazität, die Wartung und den Betrieb eines On-Premise-Systems langfristig zu gewährleisten?

Kritisch hinterfragen: Ist On-Premise wirklich erforderlich?

Die Entscheidung zwischen On-Premise und Cloud sollte nicht allein auf einem Gefühl basieren, sondern auf einer klaren Analyse der Anforderungen und Rahmenbedingungen Ihres Unternehmens. Häufig erleben wir, dass Unternehmen On-Premise bevorzugen, weil sie davon ausgehen, dass dies sicherer oder besser kontrollierbar ist – ohne, dass diese Annahmen tatsächlich auf ihre Situation zutreffen.

Es ist entscheidend, sich kritisch zu fragen: Ist eine On-Premise-Lösung wirklich notwendig? Oder könnte eine moderne Cloud-Umgebung, gegebenenfalls in Kombination mit privaten Sicherheitskonzepten, die gleichen Vorteile bieten – mit höherer Flexibilität und geringeren Kosten?

Letztlich gibt es kein „richtig“ oder „falsch“. Was zählt, ist eine fundierte Entscheidung, die sich an den tatsächlichen Anforderungen orientiert. Beide Ansätze haben das Potenzial, den Erfolg Ihres KI-Projekts maßgeblich zu beeinflussen – wenn sie auf die spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind.

Stehen Sie vor ähnlichen Überlegungen? Dann kontaktieren Sie uns gerne!