Lokale LLM im Unternehmen: KI sicher einsetzen
Lokale LLMs ermöglichen es Unternehmen, KI sicher und datenschutzkonform einzusetzen. Sie nutzen das Potenzial Ihrer internen Unternehmensdaten bei kompletter Datensouveränität.
Wie das dank lokaler LLM funktioniert, erfahren Sie in diesem Beitrag.
KI ist in der deutschen Wirtschaft angekommen: Laut der aktuellen Bitkom-Studie „Künstliche Intelligenz in Deutschland“ setzen 36 % der Unternehmen bereits KI ein – fast doppelt so viele wie ein Jahr zuvor (20 %). Weitere 47 % planen oder diskutieren den Einsatz. Gleichzeitig nennen viele Unternehmen klare Gründe, die sie beim KI-Einsatz ausbremsen:
Die größten Hemmnisse beim KI-Einsatz: rechtliche Unsicherheiten (53 %), fehlendes technisches Know-how (53 %), hohe Anforderungen an den Datenschutz (48 %) und die Sorge, dass Unternehmensdaten in falsche Hände gelangen (39 %).
Auffällig ist dabei ein Widerspruch: 93 % der Unternehmen würden am liebsten KI aus Deutschland nutzen. In der Praxis setzen jedoch 70 % der Unternehmen, die generative KI einsetzen, auf ChatGPT – europäische Anbieter spielen bisher kaum eine Rolle.
Diese Zahlen zeigen, dass eine breite Adaption von KI nicht nur eine Frage der technischen Möglichkeiten, sondern auch der Informations- und Vertrauensbildung ist. In diesem Artikel möchten wir einige dieser Bedenken adressieren und zeigen, wie Unternehmen durch den Einsatz von lokal gehosteten LLMs (Large Language Models) das Potenzial von KI-Technologien sicher und datenschutzkonform nutzen können. Denn für viele der angeführten Hürden gibt es bereits praxistaugliche Lösungsansätze – insbesondere, wenn KI-Lösungen mit Open-Source-LLMs lokal oder innerhalb datenschutzkonformer Infrastrukturen in Deutschland betrieben werden.
Was ist ein lokales LLM?
Ein LLM (Large Language Model) ist ein KI-System, das speziell darauf trainiert wurde, Sprache zu verstehen und selbst zu generieren. Dabei wird auf umfangreiche Textdatensätze zurückgegriffen, um Muster, Strukturen und Bedeutungen in der Sprache zu erkennen. Mithilfe von „Deep Learning“ lernt das Modell, Zusammenhänge zwischen Wörtern und Sätzen herzustellen, sodass es auf Eingaben präzise, kontextbezogene Antworten geben kann. Von einem lokalen LLM sprechen wir, wenn das LLM auf der eigenen Infrastruktur und beispielsweise in einer eigenen Software verbaut ist.
Die Einsatzmöglichkeiten von lokalen LLMs sind vielfältig: Sie unterstützen beispielsweise Chatbots, automatisierte Übersetzungssysteme, Textgenerierung und komplexe Analysen von großen Textmengen. Trotz ihrer Fähigkeiten haben LLMs auch ihre Grenzen, etwa wenn es um die Interpretation von Ambiguitäten oder die Vermeidung von Vorurteilen aus den Trainingsdaten geht.
Das große Potenzial von lokalen LLMs in Kürze:
Dank frei verfügbaren Open-Source-LLMs können Unternehmen sich ihre eigene, lokale KI bauen. So bewahren sie sich bei Nutzung von KI die Kontrolle über ihre eigenen Daten: Selbst sensible interne Unternehmensdaten können in diese eigene lokale KI eingegeben werden.
Wie verhält sich ein LLM?
Es gibt ein paar Eigenschaften, die sich allen LLMs zuschreiben lassen. Sie gelten, egal ob das Modell lokal betrieben wird oder eine öffentliche KI basierend auf dem Sprachmodell genutzt wird.
- LLMs haben ein „cut off date“ und kennen keine tagesaktuellen Informationen.
- LLMs fantasieren – teilweise sehr überzeugend.
- LLMs sind auf öffentliche Informationen trainiert und können nur diese berücksichtigen. (Außer sie sind mit RAG lokal implementiert, dazu unten mehr.)
Besonders, dass die Modelle „fantasieren“ bedeutet, dass KI nicht einfach so ohne ein gewisses Vorwissen des Teams genutzt werden sollte. Es muss ein Bewusstsein für die Grenzen und Möglichkeiten von Sprachmodellen entstehen: Darunter fallen auf einer Seite der Datenschutz und auf der anderen Seite die Möglichkeit, dass die generierten Ergebnisse nicht stimmen. Mit Schulungen des Teams und einer bedachten Nutzung sowie einem datenschutzfreundlichen, technischen Setting steht dem Einsatz von Sprachmodellen im Unternehmen nichts im Weg.
Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von großen Sprachmodellen, die von unterschiedlichen Organisationen und Forschungseinrichtungen entwickelt wurden. Das wohl bekannteste ist die GPT-Reihe von OpenAI, die ChatGPT zugrunde liegt. Daneben gibt es zahlreiche Modelle, deren trainierte Gewichte frei verfügbar sind – etwa Llama von Meta, Gemma von Google, die Modelle von Mistral, Qwen von Alibaba oder DeepSeek. Selbst OpenAI hat mit gpt-oss inzwischen offene Modelle veröffentlicht. Solche Modelle können Unternehmen auf eigener Infrastruktur betreiben und für ihre Einsatzzwecke nutzen.
Datenschutz beim Einsatz von KI und LLMs im Unternehmen
Rechtliche Sicherheit ist ein wichtiger Aspekt, den Unternehmen bei der Einführung von KI-Technologien nicht vernachlässigen dürfen. Betriebsgeheimnisse oder personenbezogene Daten sollten nicht einfach mit öffentlichen Sprachmodellen wie ChatGPT verarbeitet werden. Insbesondere in Deutschland und Europa, wo die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) strenge Vorgaben macht, müssen Unternehmen sicherstellen, dass Daten, die von KI-Systemen verarbeitet werden, gemäß den gesetzlichen Bestimmungen geschützt sind.
Eine der effektivsten Möglichkeiten, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken zu adressieren, ist der Einsatz lokaler KI-Lösungen mit Open-Source-LLMs. Durch den Betrieb von KI-Systemen auf eigenen Servern oder innerhalb datenschutzkonformer Hosting-Dienste in Deutschland behalten Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten. Dies reduziert nicht nur rechtliche Risiken, sondern sorgt auch für ein hohes Maß an Datensicherheit und Vertrauen.
Dabei gehört zur Wahrheit: Die leistungsstärksten kommerziellen Modelle sind lokal betriebenen Open-Source-Modellen in manchen Disziplinen noch voraus. Für viele konkrete Aufgaben im Unternehmen – etwa das Auslesen von Dokumenten, das Erstellen von Textentwürfen oder das Beantworten von Fragen auf Basis interner Unterlagen – sind lokale LLMs aber leistungsfähig genug. Wie das in der Praxis aussieht, zeigen unsere Kundenprojekte.
Lokale LLMs in unseren Kundenprojekten
Wie lokale LLMs im Unternehmensalltag konkret helfen, zeigen unsere Kundenprojekte. Allen gemeinsam ist: Die KI läuft auf eigener Infrastruktur, sensible Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt das Unternehmen.
- Luft- und Raumfahrt: Dokumente automatisch befüllen
Für MT Aerospace haben wir eine KI-Anwendung entwickelt, die Abnahmedokumente automatisch befüllt. Sie liest die benötigten Werte aus Prüfberichten, Protokollen und technischen Nachweisen aus und trägt sie in die bestehende Word-Vorlage ein. Die Lösung läuft vollständig lokal mit Ollama in einer abgeschotteten Umgebung. Das Ergebnis: Aus 20 Stunden Arbeit werden 20 Minuten. - Kommunikationsberatung: Textentwürfe für sensible Fälle
Eine Kommunikationsberatung begleitet ihre Kunden in Krisen und Gerichtsverfahren. Auf unserer lokal betriebenen Plattform erstellt die KI aus Vorlagen und fallbezogenen Unterlagen erste Entwürfe für Pressemitteilungen, interne Schreiben und Investor-Updates, die das Team anschließend prüft und freigibt. - Biotechnologie: Antwortentwürfe für technische Anfragen
Ein Hersteller erhält regelmäßig technische Anfragen per E-Mail, von denen viele in ähnlicher Form bereits beantwortet wurden. Unsere Wissensplattform bereitet die historische E-Mail-Kommunikation in anonymisierte Frage-Antwort-Paare auf und schlägt bei neuen Anfragen einen Antwortentwurf auf Basis fachlich geprüfter Lösungen vor. Die Freigabe bleibt beim Produktmanager.
Technisch basiert die Wissensplattform auf RAG (Retrieval Augmented Generation): Die internen Informationen werden nicht ins Modell eintrainiert, sondern mithilfe sogenannter Embedding-Modelle in einer Vektordatenbank abgelegt. Bei jeder Anfrage werden die relevantesten Inhalte herausgesucht und mit in den Prompt gegeben. So kann das LLM sensible, unternehmensinterne Informationen nutzen und hat effektiv Zugriff auf aktuelle Informationen – der Nachteil des oben erwähnten „cut off dates“ ist damit ausgeglichen.
Weitere Praxisbeispiele haben wir in unserer KI-Broschüre zusammengestellt.
Prozessdiagramm: Abnahmedokumente
Best Practices für den Einsatz lokaler KI-Lösungen
Wenn Sie in Ihrem Unternehmen lokale KI-Lösungen einsetzen möchten, sollten bereits im Vorfeld einige Punkte bedacht werden. Zuerst sollte ein Konzept für das Thema erarbeitet werden, das die bestehenden Prozesse, Sicherheitsanforderungen und den Wandel der Unternehmenskultur berücksichtigt. Eine sorgfältige Planung und Abstimmung zwischen den IT-Abteilungen, Fachbereichen und externen Spezialisten bildet die Basis. Im Folgenden werden einige Best Practices vorgestellt, die als Leitfaden für die erfolgreiche Implementierung lokaler KI-Lösungen dienen können:
- Auswahl passender Modelle
Wählen Sie ein Sprachmodell, das flexibel an die internen Anforderungen angepasst werden kann. Entscheiden Sie sich für Anbieter, die transparente Trainingsprozesse und datenschutzkonforme Lösungen anbieten. - Sichere Infrastruktur
Bauen Sie eine IT-Umgebung auf, die höchsten Sicherheitsstandards entspricht – idealerweise unter Einhaltung deutscher bzw. europäischer Datenschutzgesetze. - Integration in bestehende Prozesse
Sorgen Sie dafür, dass die KI nahtlos in bestehende Workflows integriert wird. Eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilung, Fachbereichen und externen Spezialisten ist hier entscheidend. - Schulung und Change Management
Begleiten Sie die Einführung der KI mit umfassenden Schulungen für Ihre Mitarbeiter. Nur so kann das Potenzial der neuen Technologie optimal genutzt und eventuelle Vorbehalte abgebaut werden.
Wenn Sie in diesen Bereichen Unterstützung brauchen, machen wir Ihnen gerne ein Angebot, wie wir gemeinsam mit Ihnen Ihre KI entwickeln können.
LLM mit RAG für internen Daten: Mehr als nur Sprachverstehen
Um das volle Potenzial eines LLMs auszuschöpfen, ist es oft notwendig, interne, unternehmensspezifische Daten einzubinden. Mit einem lokalen LLM ist das problemlos möglich.
Durch die Nutzung von RAG-Pipelines mit firmeneigenen Daten – etwa internen Dokumenten, E-Mails oder Best Practices – wird das LLM zu einem echten Wissensspeicher, der auf die spezifischen Anforderungen und das Vokabular Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Dabei bleiben bei lokalen Lösungen sämtliche Daten im eigenen Unternehmen. So können sensible Informationen, wie z. B. Geschäftsgeheimnisse oder Kundendaten, sicher verarbeitet werden, ohne dass sie in externe Cloud-Umgebungen gelangen.
Durch die Integration interner Daten wird das Modell nicht nur präziser in seinen Antworten, sondern kann auch branchenspezifische Fragestellungen und Probleme besser adressieren. Unternehmen profitieren von einer individuellen KI-Lösung, die passgenau auf ihre Bedürfnisse abgestimmt ist.
Fazit
Der Schlüssel zum Erfolg in der digitalen Zukunft liegt in der intelligenten Nutzung von Daten – und in der Wahrung von Datenschutz und rechtlicher Sicherheit. Lokale LLMs bieten hierfür eine ideale Lösung, indem sie KI-Technologie mit der nötigen Kontrolle über Unternehmensdaten verbinden. Unternehmen, die frühzeitig in datenschutzkonforme KI-Lösungen investieren, sichern sich nicht nur Wettbewerbsvorteile, sondern positionieren sich langfristig als Vorreiter in ihrer Branche. Gleichzeitig kann der gezielte Einsatz von KI dazu beitragen, Engpässe in der Personalgewinnung zu überbrücken und administrative Prozesse effizient zu automatisieren. Da jede Branche und jedes Unternehmen individuelle Anforderungen hat, ermöglichen maßgeschneiderte lokale KI-Lösungen, passgenaue Antworten auf spezifische Herausforderungen zu liefern.
Wir laden Sie herzlich ein, gemeinsam mit uns das Potenzial lokaler KI-Lösungen zu entdecken – sei es in einer Potenzialanalyse Ihrer aktuellen Prozesse oder in einer individuellen Beratung. Lassen Sie uns herausfinden, wie wir und die von uns betriebenen KI-Lösungen Sie dabei unterstützen können, Ihre Herausforderungen zu meistern und den nächsten Schritt in eine sichere, datengetriebene Zukunft zu gehen.
