KI rechtssicher
einsetzen.

Wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen

In manchen Branchen ist die sicherste Cloud-Lösung trotzdem keine Option. Wenn du dem Berufsgeheimnis unterliegst, mit besonders sensiblen Daten arbeitest oder strenge Vorgaben zur Datensouveränität erfüllen musst, dann zählt vor allem eines: Die Daten dürfen den eigenen Verantwortungsbereich gar nicht erst verlassen.

Hier kommen selbst gehostete Open-Source-Modelle ins Spiel. Frei verfügbare Sprachmodelle wie Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen oder Gemma lassen sich auf eigener Hardware oder in einer von dir kontrollierten Umgebung betreiben. Eingaben gehen dann nicht an eine externe API, sondern bleiben auf deinen Systemen. Viele dieser Modelle stehen unter offenen Lizenzen wie Apache 2.0 oder MIT, andere unter eigenen Lizenzbedingungen des Herstellers. Offene Gewichte (Open Weights) sind deshalb nicht automatisch Open Source, die Lizenz gehört vor dem Einsatz geprüft. Werkzeuge zum lokalen Betrieb gibt es inzwischen reichlich.

Damit verschiebt sich die Datenschutzfrage: Statt zu prüfen, ob ein Anbieter deine Daten sicher verarbeitet, prüfst du, ob dein eigener Betrieb sauber aufgesetzt ist. Das ist kein Selbstläufer. Für Wartung, Updates, Sicherheit und die Compliance bist du dann selbst verantwortlich, und der EU AI Act gilt auch für Modelle, die du selbst betreibst. Aber für Fälle, in denen Daten schlicht im Haus bleiben müssen, ist es eine ernst zu nehmende Option neben der Cloud.