KI: Die Zukunft ist hybrid – wieder mal
Als ich (Pavol) noch bei einem weltweiten Konzern tätig war, kam die Cloud im großen Stil. Wenn man den großen Anbietern glauben wollte, war die Zukunft das, was wir heute „Cloud only" nennen: Alle Workloads, Daten und Compute Power wandern in die Cloud, und der Kunde bezieht seine IT nur noch über die Steckdose. Kein IT-Know-how vor Ort notwendig, keine Sicherheitsrisiken – der Große kümmert sich um alles.
Und damit auch keine lokale Wertschöpfung mehr, da die ITler in Fleecejacken nie wieder gebraucht würden.
Schon damals hielten meine Kollegen und ich dagegen: Die Cloud wird nie verschwinden, aber sie wird auch nie das Einzige sein. Es wird immer Situationen geben, in denen lokale IT Sinn macht – aus vielen Gründen: Personaldatenschutz, geistiges Eigentum, Geopolitik, Compliance, oder einfach das gute alte Vermeiden von Netzwerkausfällen.
Wir hatten recht. Unternehmen haben heute viele Möglichkeiten, ihre IT zu gestalten, und nutzen sie auch. Das Wort „Private Cloud", damals ein Oxymoron, ist heute gang und gäbe.
Nun, 2026, sehen wir uns mit KI konfrontiert.
Ich gehe nicht ins Detail, wieso und wofür sie gut ist – die Antwort lautet: „aus vielen Gründen und für fast alles." Und die Diskussion beginnt von vorne: Werden wir Knowledge-Worker von abstrakten Algorithmen ersetzt, die in riesigen Rechenzentren Hunderte Kilometer entfernt laufen – und wird damit die Datenhoheit aufgegeben?
Ich erlaube mir eine Prognose: Nein, das wird nicht passieren. Es wird gute Gründe geben, Hyperscaler-Dienste zu nutzen, aber genauso gute Gründe, lokale LLMs zu betreiben. Diese Gründe ähneln denen von vor 15 Jahren beim Cloud-Dilemma.
Wofür lokale KI gut ist
Datenschutz und -hoheit
Sensible Daten (HR, Finance, Verträge) gehören in lokale Systeme. Hier behalten Unternehmen die volle Hoheit – ein entscheidender Faktor, besonders in Europa. Es ist keine Frage der Präferenz, sondern ein Compliance-Thema. Auditierbare KI? Das geht nur lokal bzw. „private".
Kostenkontrolle
Nicht jede Anfrage braucht ein teures Top-Modell. Routineaufgaben lassen sich lokal abbilden, komplexe Fragestellungen gehen in die Cloud. Ergebnis: bessere Skalierung bei kontrollierten Kosten. Sind Ihren Entwicklern die Tokens schon am Vormittag eines Arbeitstages ausgegangen? Dann wissen Sie, wovon wir sprechen.
Flexibilität und Ausfallsicherheit
Lokale Modelle punkten mit niedriger Latenz und Offline-Fähigkeit.
Wofür man Hyperscaler braucht
Analyse öffentlicher Dokumente
Daten, die frei zugänglich sind, müssen nicht hinter der Firewall analysiert werden. Gesetze? Öffentliche Ausschreibungen? Wissenschaftliche Artikel oder White Papers jeder Art? Ein klarer Use Case für Cloud-LLMs.
Komplexe, gut definierte Aufgaben mit großen Kontextfenstern
Große Kontexte und multimodale Anwendungen – da ist Cloud-IT zuhause.
Kreative Aufgaben
Ich weiß, hier treten wir auf dünnes Eis: Bilderzeugung, Grafiken für externe Präsentationen oder das gute alte Web-Scraping.
Ein Wermutstropfen
Eins ist zu bedenken: Hybride KI ist komplexer, nicht einfacher als reine Cloud-KI. Die Architektur wird aufwendiger – es gibt wieder Hardware zu verwalten (siehe Hybrid Cloud oben). Wie leitet man Prompts an die richtige KI? Erklärt man den Mitarbeitern, was für welche Aufgabe zu verwenden ist? Das wird nie funktionieren – Menschen nehmen den Weg des geringsten Widerstands. Also braucht es eine automatisierte Routing-Logik.
Welche Modelle werden überhaupt lokal installiert, und wer kümmert sich um Versionierung und Refresh? (Da sind wir wieder bei den ITlern in Fleecejacken.) Und das ewige Thema Governance und Auditierbarkeit: Wer hat Zugriff auf was, welche Daten dürfen wohin, und wie werden Nachweise (Logging) erstellt? Eine klare Aufgabe für den Data Security Officer bzw. CIO.
Somit: lokales Wissen und lokale Wertschöpfung bleiben gefragt.
Neugierig, wie ein hybrider KI-Ansatz für Ihr Unternehmen funktionieren könnte? Lassen Sie uns sprechen – kontaktieren Sie unser Team bei Datasense Consulting.
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