Ihre eigene KI im Unternehmen: On-Premise statt Cloud – wann es sich wirklich lohnt

Einleitung

Viele Unternehmen testen KI-Services zunächst in der Cloud. Spätestens wenn sensible Daten, konstante Leistung und Planbarkeit der Kosten im Vordergrund stehen, wird eine On-Premise KI zur strategischen Option. Dieser Leitfaden hilft Ihnen, strukturiert zu entscheiden, wann sich der Wechsel lohnt – und wie Sie ihn sauber umsetzen.

Entscheidungskriterien

• Datenhoheit & Compliance: Bleiben Inhalte im Unternehmensnetz? Sind Audits, Nachweise und Zugriffsprotokolle verfügbar?

• Leistung & Latenz: Brauchen Sie kalkulierbare Antwortzeiten auch bei Peaks, Releases und All-Hands?

• Kostenkontrolle (TCO): Wollen Sie fixe Budgets je Team statt schwankender Token- oder Request-Kosten?

• Integration: Müssen interne Systeme ohne Internetzugriff angebunden werden (ERP, DMS, Fileshares)?

• Vendor Lock-in: Ist Unabhängigkeit von einzelnen API-Anbietern wichtig – auch strategisch?

• Governance: Können Sie Freigaben, Modellwechsel und Rechte zentral steuern?

TCO realistisch vergleichen

• Cloud-Modelle: Abrechnung je Nutzer:in, Token oder Anfrage. Vorteil: geringer Startaufwand. Nachteil: Kosten skalieren mit Nutzung, Preise und Modelle ändern sich.

• On-Premise: Fixe Monatsgebühr je Einheit (50 Seats) inkl. Updates & Support. Vorteil: planbar, kein Token-Risiko, stabile Latenzen.

• Praxis: Ab 50 aktiven Nutzer:innen mit täglicher Anwendung kippt die Kostenkurve häufig zugunsten On-Premise – insbesondere bei langen Kontexten, RAG und Automatisierungen.

Sicherheits- und Compliance-Vorteile

• Verarbeitung im eigenen Netzwerk, SSO/ Rollen, Netzwerksegmentierung.

• Keine Inhalte in Telemetrie oder Monitoring – ausschließlich Auslastungs- und Erreichbarkeitswerte.

• Revisionssichere Protokolle und dokumentierte TOMs erleichtern Prüfungen.

Betriebsmodell

• Turnkey-Setup: Vorkonfigurierte Hardware, Installation vor Ort, Inbetriebnahme in einem Tag.

• Zentrales Dashboard: KPIs, Modell-Rollouts, Richtlinien, Störungen.

• SLA-gestützter Support: kurze Reaktionszeiten, Remote-Fixes, proaktive Hinweise.

Vorgehen in fünf Schritten

1. Use-Cases priorisieren (HR, Recht, Vertrieb, Support, Office).

2. Risikoklassen definieren (Datenarten, Abteilungen, Freigaben).

3. Kapazität planen (50er-Staffel je Einheit; Headroom für Peaks).

4. Pilot mit Leitplanken (Prompts, Rollen, Guardrails, Logging).

5. Rollout & Messung (Adoption, Qualität, gesparte Stunden, ROI).

Kurzbeispiele

• HR: Stellenausschreibungen, Kandidatenkommunikation, Onboarding – vertrauliche Daten bleiben intern.

• Legal: Vertragsentwürfe, Klauselvergleiche, Richtlinien – Nachvollziehbarkeit und Versionierung.

• Vertrieb: Angebotsbausteine, E-Mails, Präsentationen – konsistent, schnell, CI-konform.

Checkliste vor der Entscheidung

• Enthalten die Use-Cases personenbezogene oder vertrauliche Daten?

• Wird eine gleichmäßige Leistung im Tagesgeschäft benötigt?

• Sind Integrationen mit internen Systemen ohne Internetzugang erforderlich?

• Wollen Sie Budgetrisiken durch variable Tokenkosten minimieren?

• Benötigen Sie Audit-Trails und Governance für Modelle und Änderungen?

Fazit

On-Premise lohnt sich, wenn Datenhoheit, konstante Performance und planbare Kosten Priorität haben. Für Prototypen kann Cloud sinnvoll sein – für produktiven Einsatz im Mittelstand überzeugt die lokale Lösung.

Nächste Schritte

• Preisrechner öffnen und Teamgröße kalkulieren.

• Demo buchen und Architektur/Integrationen besprechen.