Leitfaden · Private KI in der Schweiz
Die Kontrolle über Daten, Modelle und Zugriffe behalten.
Private KI bezeichnet eine KI, die auf einer Infrastruktur betrieben wird, die Sie kontrollieren, statt über einen direkten Aufruf eines öffentlichen Dienstes. Hier erfahren Sie, was der Begriff umfasst, wann er gerechtfertigt ist und wann nicht.
- Optionen
- Öffentliche API, private oder hybride Cloud, On-Premise.
- Kriterien
- Sensibilität der Daten, Volumen, Betrieb, Budget.
Definition
Ein Modell, dessen Zugriff und Standort Sie kontrollieren.
Private KI wird lokal betrieben, auf Ihren Servern oder in einer dedizierten privaten Cloud. Wenn das Projekt es erfordert, laufen Ihre Daten über keinen unkontrollierten Drittdienst, und die Zugriffe werden explizit festgelegt.
- Modelle auf einer kontrollierten Infrastruktur
- Interne Dokumentensuche (RAG)
- Rollenbasierte Rechte und Audit-Protokoll
- Workflows im selben Rahmen ausgeführt
Cloud, privat oder lokal?
Die richtige Stufe hängt von Ihren Anforderungen ab, nicht von einem Prinzip.
| Modus | Wann es sinnvoll ist | Kompromiss |
|---|---|---|
| Öffentliche API | Nicht sensible Daten, schneller Bedarf, begrenztes Budget | Daten werden an einen externen Anbieter übermittelt |
| Private oder hybride Cloud | Sensible Daten, begrenzte interne Infrastruktur | Abhängigkeit von einem Anbieter, Vertrag zu prüfen |
| On-Premise oder lokal | Hohe Vertraulichkeit, Anforderungen an den Datenstandort | Hardware und Betrieb einzuplanen |
Anwendungsfälle
Wo private KI einen echten Unterschied macht.
Vertrauliche Dokumente
Verträge, Personaldossiers oder Kundendaten abfragen, ohne Ihren Bereich zu verlassen.
Regulierte Branchen
Treuhand, Gesundheitswesen, Recht: Die Vertraulichkeitsanforderungen sprechen für eine private Bereitstellung.
Interne Assistenten
Ein Dokumentenassistent für Ihre Abläufe und Ihre Dokumentation.
Sensible Automatisierungen
Ein Workflow, der kritische Daten berührt, ausgeführt in einer kontrollierten Umgebung.
Häufige Fragen
Private KI, ohne Versprechen automatischer Konformität.
Ist eine lokale KI automatisch DSG-konform?
Nein. Keine Architektur ist von sich aus konform: Die Konformität hängt von den verarbeiteten Daten, den getroffenen Massnahmen und der Nutzung ab. Der EDÖB hat bestätigt, dass das technologieneutral formulierte DSG direkt auf KI-gestützte Datenbearbeitungen anwendbar ist.
Braucht es einen dedizierten GPU-Server?
Nicht in jedem Fall. Die Dimensionierung hängt vom Modell, vom Volumen und von der erwarteten Antwortzeit ab. Wir klären das, bevor wir Hardware empfehlen.
Braucht ein KMU wirklich ein lokales Modell?
Nicht immer. Sind die Daten nicht sensibel, kann ein externer Anbieter mit klarem Rahmen genügen. Lokal ist gerechtfertigt bei einer echten Anforderung an Vertraulichkeit, an den Datenstandort oder bei Kosten aufgrund hoher Volumen.
Kann man später von der Cloud auf lokal wechseln?
Ja. Eine gut konzipierte hybride Architektur ermöglicht diesen schrittweisen Übergang, ohne alles neu zu bauen.
Private KI
Eine konkrete Vertraulichkeitsanforderung?
Beschreiben Sie sie. Wir schlagen Ihnen die einfachste Architektur vor, die sie erfüllt.