Kommentar von Francisco Mateo-Sidron, Cloudera Warum Private AI zur strategischen Notwendigkeit wird

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Wie können Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence, AI) effizient einsetzen, ohne sensible Informationen preiszugeben und den Datenschutz zu gefährden? Private AI ist ein strategischer Lösungsansatz, der diese Herausforderungen adressiert. Die Umsetzung erfordert eine sichere Infrastruktur, eine klare KI-Governance und geeignete Schutzmaßnahmen.

Künstliche Intelligenz wird immer leistungsfähiger und findet immer breiteren Einsatz im Unternehmensalltag. Nachdem sich der erste Hype um KI mittlerweile gelegt hat, treten zunehmend Fragen der Sicherheit und Compliance in den Vordergrund. Innerhalb eines Jahres stieg die Zahl der dokumentierten Vorfälle rund um KI-Privacy und -Security um 56,4 Prozent, so der Stanford AI Index Report 2025. Gleichzeitig sind Unternehmen mit wachsenden regulatorischen Anforderungen konfrontiert und machen sich angesichts der veränderten geopolitischen Lage verstärkt Gedanken um ihre digitale Souveränität.

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Die Hoheit über die eigenen Daten und KI-Modelle zu behalten, wird damit zum strategischen Imperativ. Private AI ist ein Konzept, das diese Anforderungen direkt adressiert. Konkret geht es in dieser „privaten KI“ darum, KI-Systeme innerhalb einer kontrollierten Umgebung einzusetzen, in der Datenschutz und Sicherheit über den gesamten Lebenszyklus hinweg gewährleistet sind. Im Gegensatz zu öffentlichen KI-Modellen, die Daten in gemeinsam genutzten oder externen Umgebungen wie Public Cloud verarbeiten, stellt Private AI als spezialisiertes Modell sicher, dass Informationen innerhalb der Infrastruktur einer Organisation verbleiben – sei es On-premises oder in der Private Cloud.

Warum sich Private AI langfristig auszahlt

Private AI zu etablieren, ist zwar zunächst aufwendiger, als Public Cloud Services zu nutzen, die Vorteile wiegen die initialen Investitionen aber wieder auf und zahlen sich langfristig aus. Ein wesentlicher Aspekt ist die deutlich verbesserte Datensicherheit: Private AI reduziert das Risiko für Datenlecks oder unbefugten Zugriff spürbar. Außerdem können Unternehmen in der kontrollierten Umgebung regulatorische Vorgaben wie DSGVO oder EU AI Act verlässlich einhalten. Sie behalten die Übersicht über ihre Daten und KI-Modelle und sind jederzeit in der Lage, ihren Rechenschaftspflichten gegenüber Stakeholdern nachzukommen. Da Daten innerhalb der Jurisdiktion der jeweiligen Organisation verbleiben, kommt es nicht zu Konflikten mit außereuropäischer Rechtsprechung wie etwa dem US Cloud Act.

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Doch auch über die Compliance hinaus bietet eine Private-AI-Strategie konkrete Vorteile. So können Unternehmen zum Beispiel maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln, die gezielt auf individuelle Geschäftsziele und Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben lassen sich Entscheidungsprozesse beschleunigen und die Produktivität steigern. Gleichzeitig kann die geringere Abhängigkeit von Drittanbieter-Cloud-Services langfristig Kosten für Datenspeicherung, -verarbeitung und Lizenzen reduzieren und sorgt für gesteigerte Souveränität.

Best Practices: So gelingt die Einführung

Die Implementierung von Private AI umfasst mehrere wesentliche Komponenten. Unternehmen brauchen nicht nur eine sichere Infrastruktur, sondern müssen auch eine Data-Governance aufsetzen und Techniken zum Datenschutz etablieren. In der Praxis haben sich die folgenden Best Practices bewährt:

1. Daten klassifizieren

Im ersten Schritt ist es wichtig, eine umfassende Bestandsaufnahme vorzunehmen und die Sensibilität der vorhandenen Daten zu bewerten. Dazu sollten Unternehmen identifizieren, welche Daten vertraulich, reguliert oder geschäftskritisch sind. Unterschiedliche Datentypen – etwa personenbezogene Daten, Finanzdaten, geistiges Eigentum oder Gesundheitsdaten – erfordern unterschiedliche Schutzmaßnahmen. Die Bewertung der Datensensitivität hilft dabei, geeignete Techniken auszuwählen. Außerdem können Unternehmen anhand der Klassifizierung festlegen, welche Daten für Training und Inferenz genutzt werden dürfen, ohne die Compliance zu gefährden.

2. In eine sichere Infrastruktur investieren

Private AI erfordert eine robuste und sichere Infrastruktur. Dazu zählen sichere On-premises-Server, Private-Cloud-Umgebungen und Netzwerksegmentierung zum Schutz von KI-Workloads. Hardware-Security-Module (HSMs), verschlüsselte Speicherlösungen und Zero-Trust-Architekturen bieten zusätzliche Sicherheitsebenen. Mit Plattformen, wie Cloudera, die hybride und Multi-Cloud-Deployments unterstützen, lassen sich Governance- und Security-Kontrollen konsistent umzusetzen.

3. Klare KI-Governance entwickeln

Robuste Richtlinien sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Modelle innerhalb rechtlicher, ethischer und unternehmensinterner Vorgaben betrieben werden. Wichtige Fragen, die darin festgelegt werden sollten, sind: Wer hat Zugriff auf Daten und KI-Modelle? Wie dürfen Daten genutzt und weitergegeben werden? Welche Überwachungs- und Audit-Mechanismen existieren und welche Prozesse sind für Incident Response vorgesehen? Eine starke Governance unterstützt nicht nur die regulatorische Compliance, sondern stärkt auch das Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen.

4. Mitarbeitende schulen

Private AI ist keine reine IT-Angelegenheit, sondern betrifft das ganze Unternehmen. Viele verschiedene Teams sind involviert, darunter Data Engineers, KI-Entwickler, Security-Mitarbeiter und Compliance-Verantwortliche. Regelmäßige Schulungen zu Datenschutz, Datensicherheit, KI-Ethik und regulatorischen Anforderungen sorgen dafür, das Verständnis für Private AI zu erhöhen und dass alle Beteiligten darauf hinarbeiten, eine sichere KI-Umgebung aufrechtzuerhalten.

Fazit

Private AI ist keine kurzlebige Modeerscheinung, sondern wird weiter an Bedeutung gewinnen. Nicht nur für stark regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen, Finanzdienstleister oder andere kritische Infrastrukturen ist das Konzept Voraussetzung, um KI sicher einzusetzen. Auch alle anderen Unternehmen, die Datenschutz- und Security-Risiken minimieren und ihre digitale Souveränität stärken möchten, brauchen eine kontrollierte, geschützte KI-Umgebung. Private AI schafft die Grundlage, um Innovation und Sicherheit in Einklang zu bringen. Die Entscheidung für mehr Kontrolle und Datenhoheit ist daher nicht nur eine technologische Frage, sondern wird zum wesentlichen Bestandteil der Geschäftsstrategie.

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