Kommentar von Carsten Fiegler, VIER Datenhoheit und technologische Unabhängigkeit im Fokus deutscher Unternehmen

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Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen steigt. Gleichzeitig wollen und müssen Unternehmen die Kontrolle über sensible Daten behalten. Doch gerade beim Thema KI begeben sich Unternehmen oftmals in Abhängigkeit von US-Anbietern und Cloud-Hyperscalern. Nicht nur angesichts der großpolitischen Lage befürchten zahlreiche Unternehmen dadurch jetzt Probleme mit der Compliance oder den Verlust ihrer Datensouveränität. Welche Lösungen oder sichere Alternativen gibt es?

Bisher haben die meisten Unternehmen bei ihrer Cloud-Strategie auf die großen US-Anbieter AWS, Microsoft Azure oder Google gesetzt. Sie bieten hohe Skalierbarkeit, internationale Verfügbarkeit und eine große Auswahl an integrierten Services. Doch zunehmend wandelt sich die Cloud-Landschaft europäischer Unternehmen. Statt großer Hyperscaler suchen die Firmen nach europäischen Lösungen für ihre Digitalisierung.

Allianz Risk Barometer 2026

KI-Risiken wachsen rasant

Geopatriation sorgt für Unabhängigkeit und souveräne Cloudlösungen

Dieser Trend heißt Geopatriation. Der Begriff beschreibt die Speicherung und das Management von Daten und Anwendungen im eigenen Land oder einem spezifischen Rechtsraum – statt in globalen, meist US-dominierten Cloud-Infrastrukturen. Das bedeutet: DAX-Konzerne und deutsche Mittelständler verlagern Daten und Workloads zunehmend zurück in lokale Rechenzentren oder souveräne europäische Cloud-Lösungen. Das liegt vor allem an drei Punkten:

• Angst vor rechtlicher Unsicherheit, vor dem Zugriff von US-Behörden auf Daten in der Cloud und Sorge vor der Abschaltung von US-Angeboten in Krisenfällen. Durch die Kombination aus Public und Private Cloud – vor allem von europäischen oder deutschen Anbietern – werden diese Zugriffsrisiken durch ausländische Regierungen vermieden.

• Komplexe Gebührenstrukturen für Datentransfers und teure KI-Zusatzdienste belasten die IT-Budgets teilweise bereits stark, statt Kosten zu sparen. Cloud-Lösungen auf Basis von Open-Source-Stacks sollen zukünftig die Kosten transparenter und niedriger gestalten.

• KI verlässt zunehmend den digitalen Raum. Es entstehen immer mehr Physical-AI-Lösungen, die beispielsweise zukünftig Roboter, Drohnen und Maschinen in der realen Welt steuern. Mit dieser Verschmelzung von IT, OT und IoT zu einer gemeinsamen Intelligenzschicht, wie für Fertigung und Echtzeit-Logistik, ist niedrigste Latenz ein Muss.

Deutsche Unternehmen investieren daher verstärkt in Edge-Computing – also Rechenpower direkt am Standort. Mit Plattformen integrieren sie generative und assistive KI-Funktionen direkt in den Entwicklungsprozess. Diese AI-native Development Platforms werden Produktivität, Qualität und Time-to-Market für Unternehmen deutlich verbessern.

Kommentar von Dr. Niels Lutzhöft, Bird & Bird, und Isabell Neubert, Detecon International

Warum internationale Trainingsdaten europäischer Regulierung unterliegen

Neue Prioritäten: Souveränität und Resilienz

Resilienz und Souveränität haben sich zu strategischen Imperativen entwickelt und bilden heute das Fundament einer zeitgemäßen, modernen Unternehmensstrategie. Was früher nur als Zusatz galt, ist zur Überlebensfrage geworden. Die Schlüsselkriterien für krisenresistente Unternehmen sind dabei Cybersicherheit, IT-Ausfallsicherheit, Flexibilität der IT-Infrastrukturen, Innovationskraft und Stabilität der Lieferketten.

Angesichts der ungewissen Zeiten und geopolitischen Spannungen denken die Unternehmen ganzheitlich über ihre Widerstandsfähigkeit nach. Dabei geht es nicht mehr nur um technische Redundanzen, sondern auch um ein umfassendes Verständnis von organisatorischer Robustheit, die von der Cybersicherheit bis zur Lieferkette reicht. Viele Unternehmen entscheiden sich vor diesem Hintergrund bewusst für hybride, resilient ausgelegte Cloud-Lösungen von europäischen Anbietern.

Zudem wenden sie sich auch bei ihren Office-Apps vollständig von US-Anbietern ab, um Ausfälle zu vermeiden und den strengen deutschen und europäischen Datenschutz- sowie Sicherheitsanforderungen gerecht zu werden. Zusätzlich zu Cloud-Lösungen bieten Hersteller auch für KI-Anwendungen redundante On-premises-Optionen an – entweder für Unternehmen, die sich noch nicht vollständig auf den Weg in die Cloud machen wollen oder als redundante Lösung, um Ausfälle von geschäftskritischen Workloads zu verhindern.

Sauberes Datenmanagement: Grundlage für erfolgreiche KI

Neben der Datensouveränität wird die Digital Provenance, also die Herkunft und Integrität von Daten, Modellen und Inhalten, zu einem neuen Wettbewerbsfaktor. Denn Unternehmen benötigen Mechanismen zur Nachverfolgung und Authentifizierung digitaler Assets, um Vertrauen in KI-Systeme sicherzustellen. Tragfähige KI-Lösungen holen dabei die Kunden genau dort ab, wo sie stehen und erleichtern den Einstieg. Das gelingt mit Datenspeicherung in deutschen oder europäischen Datacentern, KI-Lösungen „made in Germany“ sowie einer effektiven und rechtlich sicheren Datenverwaltung – entweder in der Cloud oder on-premises.

Die erfolgreiche Einführung und umfassende Integration von KI setzt eine klare organisatorische und strategische Steuerung voraus. Unternehmen müssen definieren, wer für KI-Strategie, Datenqualität und Compliance verantwortlich ist. Große Konzerne haben hierfür bereits eigene Rollen, Gremien und Verantwortlichkeiten geschaffen. Die IT-Abteilung konzentriert sich stärker auf ihre Kernaufgaben, während dedizierte KI-Teams die strategische Steuerung übernehmen.

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor für KI ist dabei der flächendeckende Abschied von Silo-Lösungen und die Schaffung einer einzigen KI-Lösung für das gesamte Unternehmen, also eine übergreifende Lösung für Marketing, Produktion, Vertrieb und weitere Fachbereiche. Aber ohne eine valide, vertrauenswürdige Datenbasis bleibt jede KI-Strategie wirkungslos. Datenqualität, Compliance und Governance sind entscheidende Erfolgsfaktoren für den strategischen KI-Erfolg. Ein unternehmensweites Datenmanagement dient als Basis für erfolgreiche KI-Projekte. Statt isolierter Insellösungen müssen die Datenströme über alle Bereiche hinweg integriert werden, um ganzheitliche und wertschöpfende Erkenntnisse zu gewinnen.

Digitale Souveränität für hochsensible Daten

BSI‑zugelassene SINA Cloud wird Basis für sichere On-Prem-KI

Zunehmend etablieren Unternehmen Verfahren zur systematischen Bewertung generativer KI und gewährleisten so die interne KI-Governance und Evaluation: Im Fokus stehen Genauigkeit, Objektivität, Markenkonformität und regulatorische Anforderungen. KI-Evaluation entwickelt sich dazu von einem einmaligen Test zu einem kontinuierlichen Qualitätskreislauf aus Erzeugung, Feedback und Verbesserung. Guardrails für KI bilden dazu technische und organisatorische Schutzmechanismen, die sicherstellen, dass nur zulässige KI-Systeme sicher, rechtskonform und kontrollierbar arbeiten. Diese Leitplanken setzen der KI klar definierte Grenzen, anonymisieren personenbezogene Daten, erkennen und blockieren Falschaussagen und sorgen für Compliance.

KI-Nutzung zentral steuern

Mit einer Middleware lassen sich die unterschiedlichen KI-Anwendungen eines Unternehmens zentral steuern, organisieren und überwachen. Dabei sollte eine geeignete Lösung mit spezifischen Guardrails und einem AI Gateway kontrollieren, welche Daten von den KI-Systemen genutzt und ausgegeben werden dürfen.

Beispielsweise dient das AI Gateway von VIER als Vermittler zwischen Unternehmensanwendungen wie Chatbots, E-Mail-Automatisierung, Dokumentenprozessen, Voicebots und den verschiedenen genutzten KI-Modellen. Dabei nimmt es Anfragen der internen Systeme entgegen, überprüft und verarbeitet sie nach Unternehmens- und Rechtsvorgaben und leitet sie an das passende KI-Modell weiter. Das Gateway stellt dazu eine einheitliche API bereit, über die alle KI-Modelle angesprochen werden können.

Für Sicherheit sorgen automatisierte Guardrails, die Eingaben und Ausgaben prüfen, um rechtliche Anforderungen, Unternehmensvorgaben oder gewünschte Sicherheitsrichtlinien durchzusetzen. Außerdem werden sensible Daten anonymisiert oder pseudonymisiert, ehe sie an ein KI-Modell gesendet werden. So sind Datenschutz- und DSGVO-Konformität gewährleistet.

Zur Erfüllung und Unterstützung von Compliance-Vorgaben wird jede Interaktion protokolliert – inklusive Prompts, genutzter Modelle, Datenschutz-Behandlung und Antworten. Das gewährleistet Transparenz und Nachweisbarkeit, beispielsweise zur Erfüllung des EU AI Acts. Ein Dashboard zeigt auf, welche KI-Modelle genutzt werden, wie viele Tokens verbraucht wurden und wie die Kosten verteilt sind. Das dient der Transparenz über Nutzung und Kosten. Über diese Middleware-Plattform können Unternehmen auch beliebig entscheiden, welche LLMs sie an ihre KI-Lösung anbinden und ob sie sich aus Sicherheitsgründen auf rein deutsche LLMs und interne Datenquellen verlassen.

Fazit

Viele deutsche Unternehmen arbeiten bereits daran, ihre IT-Infrastrukturen unabhängig von US-Anbietern zu gestalten, um ihre Datensouveränität und Ausfallsicherheit zu erhöhen.

Deutsche Cloud- und KI-Lösungen sind eine echte Alternative, machen Unternehmen unabhängig von den großen, internationalen Anbietern und versprechen transparente Kostenstrukturen und hohe Resilienz gegen geopolitische Krisen. Neben Cloudlösungen können Unternehmen auch On-premises-Lösungen für ihre KI-Anwendungen auswählen. Eine zentrale, abteilungsübergreifende KI-Strategie mit hoher Datenqualität und Kontrolle führt zu qualitativ hochwertigen KI-Ergebnissen und unterstützt dabei, KI sicher, rechtskonform und kontrolliert zu nutzen – unabhängig davon, welches KI-Modell im Hintergrund läuft.

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