"Wo soll ich meine KI-Systeme betreiben?" Diese Frage stellen sich CIOs täglich. Die Antwort scheint einfach: Cloud ist modern, skalierbar und kosteneffizient. Doch KI als vierter Layer der IT-Architektur bringt neue Anforderungen mit sich, die traditionelle Hosting-Entscheidungen auf den Kopf stellen.

Warum KI-Hosting anders ist

Bei traditioneller Software ist die Hosting-Entscheidung meist eine Kostenfrage: Cloud für Flexibilität, On-Premises für Kontrolle. Bei KI-Systemen kommen neue Dimensionen hinzu:

Datenresidenz wird kritisch: KI-Modelle benötigen kontinuierlichen Zugang zu Trainingsdaten. Wo diese Daten liegen dürfen, entscheidet oft über die Hosting-Option.

Compliance wird komplex: Ein KI-System, das Entscheidungen über Kreditvergabe oder medizinische Diagnosen trifft, unterliegt anderen regulatorischen Anforderungen als ein CRM-System.

Performance ist unvorhersagbar: KI-Workloads können sich spontan verzehnfachen, wenn komplexe Anfragen gestellt werden. Traditionelle Kapazitätsplanung versagt.

Die drei Hosting-Optionen im Detail

Cloud-KI: Schnell, aber mit Haken

Vorteile:

• Sofortiger Zugang zu GPU-Kapazitäten

• Managed Services für ML-Pipelines

• Automatische Skalierung

• Keine Hardware-Investitionen

Nachteile:

• Daten verlassen das Unternehmen

• Vendor-Lock-in bei spezialisierten Services

• Unvorhersagbare Kosten bei intensiver Nutzung

• Latenz bei großen Datenmengen

Passt zu: Startups, unkritische Anwendungen, Prototyping

On-Premises: Kontrolle um jeden Preis

Vorteile:

• Vollständige Datenkontrolle

• Compliance-Sicherheit

• Vorhersagbare Kosten

• Keine Abhängigkeit von Internet-Verbindungen

Nachteile:

• Hohe Anfangsinvestitionen

• Komplexes Hardware-Management

• Begrenzte Skalierbarkeit

• Expertise-Aufbau nötig

Passt zu: Banken, Gesundheitswesen, Behörden, Unternehmen mit sensiblen Daten

Hybrid: Das Beste aus beiden Welten?

Vorteile:

• Sensible Daten bleiben intern

• Cloud für Spitzenlasten

• Schrittweise Migration möglich

• Flexibilität bei verschiedenen Anwendungen

Nachteile:

• Komplexe Architektur

• Datenfluss-Management nötig

• Doppelte Expertise erforderlich

• Potentielle Sicherheitslücken an Schnittstellen

Passt zu: Große Unternehmen mit gemischten Anforderungen

Die Entscheidungsmatrix

Regulatorische Anforderungen

Gesundheitsdaten (DSGVO Art. 9): On-Premises oder zertifizierte EU-Cloud
Finanzdaten (MaRisk, Solvency II): On-Premises mit dokumentierten Ausnahmen
Personaldaten: Hybrid möglich, aber mit strikter Trennung
Geschäftsgeheimnisse: Abhängig von Unternehmenspolitik

Technische Anforderungen

Echtzeit-Entscheidungen: On-Premises für minimale Latenz
Batch-Verarbeitung: Cloud für Kosteneffizienz
Kontinuierliches Lernen: Hybrid für Flexibilität
Experimentelle Projekte: Cloud für schnelle Iteration

Organisatorische Faktoren

Vorhandene Expertise: Cloud bei fehlendem KI-Know-how
Investitionsbudget: Cloud für niedrige Anfangskosten
Langfristige Strategie: On-Premises für strategische KI-Systeme
Vendor-Präferenzen: Abhängig von bestehenden Partnerschaften

Praktische Entscheidungshilfen

Fragen, die Sie sich stellen sollten

1. Datenklassifizierung: Welche Ihrer Daten dürfen das Unternehmen verlassen?

2. Compliance-Anforderungen: Welche Auditoren müssen Sie zufriedenstellen?

3. Performance-Anforderungen: Wie kritisch sind Antwortzeiten?

4. Skalierungserwartungen: Wie stark wird die KI-Nutzung wachsen?

5. Expertise-Verfügbarkeit: Haben Sie KI-Operations-Know-how?

Typische Szenarien

Szenario 1: Mittelständische Bank

• Anforderung: Kreditrisiko-Bewertung

• Entscheidung: On-Premises

• Grund: BaFin-Compliance, sensible Finanzdaten

Szenario 2: E-Commerce-Unternehmen

• Anforderung: Produktempfehlungen

• Entscheidung: Cloud

• Grund: Skalierbarkeit, unkritische Daten

Szenario 3: Pharma-Konzern

• Anforderung: Forschungsdaten-Analyse

• Entscheidung: Hybrid

• Grund: Sensible Forschungsdaten intern, Rechenpower aus Cloud

Die versteckten Kosten

Cloud-Fallen

Datenausgang-Gebühren: Transfer großer Datasets kann teuer werden
Spezialisierte Services: GPU-Instanzen kosten schnell 5-stellige Beträge monatlich
Vendor-Lock-in: Migration zwischen Cloud-Anbietern ist komplex und teuer

On-Premises-Realitäten

Hardware-Refresh: GPU-Technologie entwickelt sich schnell
Expertise-Kosten: KI-Operations-Spezialisten sind teuer und rar
Unterauslastung: Hardware steht oft ungenutzt herum

Hybrid-Komplexität

Doppelte Infrastruktur: Kosten für beide Umgebungen
Integration: APIs und Datenflüsse zwischen Umgebungen
Security: Schutz der Hybrid-Schnittstellen

Was wirklich funktioniert

Beginnen Sie mit einer klaren Datenklassifizierung

Bevor Sie über Hosting entscheiden, kategorisieren Sie Ihre Daten:

• Öffentlich: Cloud ohne Einschränkungen

• Intern: Cloud mit Verschlüsselung

• Vertraulich: Hybrid mit strikter Trennung

• Geheim: Nur On-Premises

Starten Sie mit Pilotprojekten

Cloud-First für Experimente: Neue KI-Anwendungen erst in der Cloud testen
On-Premises für Produktion: Bewährte Systeme intern betreiben
Hybrid für Skalierung: Spitzenlasten in die Cloud auslagern

Planen Sie Exit-Strategien

Vendor-Lock-in vermeiden: Standardisierte APIs und Datenformate nutzen
Migration vorbereiten: Dokumentation und Prozesse für Umzüge
Multi-Cloud-Strategie: Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern reduzieren

Die strategische Dimension

KI-Hosting ist nicht nur eine technische, sondern eine strategische Entscheidung. Sie bestimmt:

• Welche KI-Anwendungen Sie überhaupt umsetzen können

• Wie schnell Sie auf neue Anforderungen reagieren können

• Wie abhängig Sie von externen Anbietern werden

Die Hosting-Entscheidung heute prägt Ihre KI-Strategie für die nächsten Jahre. Wählen Sie nicht nur für heute, sondern für die KI-native Organisation, die Sie werden wollen.

Die Frage ist nicht "Cloud oder On-Premises?", sondern "Welche Hosting-Strategie ermöglicht unsere KI-Vision?" Die Antwort darauf ist individuell – aber sie sollte bewusst getroffen werden.

Dies ist der vierte Teil unserer Serie über KI-Integration jenseits von Pilotprojekten. Nächste Woche: Welche KI-Governance-Policies Sie wirklich brauchen und was darin stehen muss.