KI Software im eigenen Unternehmen sicher & effizient betreiben
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen treffen, Prozesse automatisieren und innovative Services anbieten. Beim On Premise Betrieb konzentrieren sich viele Überlegungen auf Modelle, Daten oder Hardware - doch die passende KI Software spielt eine ebenso zentrale Rolle. Sie bestimmt, wie effizient KI-Projekte im eigenen Unternehmen umgesetzt, skaliert und produktiv betrieben werden können.
Egal, ob Prozesse beschleunigt, Muster in großen Datenmengen erkannt, Arbeitsschritte überwacht oder automatisierte Entscheidungen getroffen werden – die richtige KI Software ist für Unternehmen entscheidend. Sie sorgt für Effizienz, bietet volle Kontrolle über die Daten und schafft am Ende einen wichtigen Mehrwert.
Wie genau dieser Mehrwert konkret gehoben werden kann, erläutert Theo Fitzner von RUBICON im Interview. Als Experte auf dem Gebiet der KI Software gibt er Einblicke, worauf es beim erfolgreichen Einsatz von KI-Lösungen im eigenen Betrieb ankommt.
Egal, ob Prozesse beschleunigt, Muster in großen Datenmengen erkannt, Arbeitsschritte überwacht oder automatisierte Entscheidungen getroffen werden – die richtige KI Software ist für Unternehmen entscheidend. Sie sorgt für Effizienz, bietet volle Kontrolle über die Daten und schafft am Ende einen wichtigen Mehrwert.
Wie genau dieser Mehrwert konkret gehoben werden kann, erläutert Theo Fitzner von RUBICON im Interview. Als Experte auf dem Gebiet der KI Software gibt er Einblicke, worauf es beim erfolgreichen Einsatz von KI-Lösungen im eigenen Betrieb ankommt.
Warum ist KI Software für Unternehmen sinnvoll und welchen praktischen Nutzen bieten moderne KI-Lösungen?
Theo: KI Software ermöglicht es Unternehmen, künstliche Intelligenz im Eigenbetrieb gezielt einzusetzen – zum Beispiel, um wiederkehrende Abläufe wie Bestellungen oder Kundenanfragen zu automatisieren, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, etwa bei Support-Tickets, und darauf basierende Entscheidungen zu treffen. Sie kann Mitarbeitende bei komplexen Analysen unterstützen oder dabei helfen, Engpässe frühzeitig zu erkennen, indem sie Auffälligkeiten in Workflows oder der Ressourcennutzung aufzeigt.Mit der passenden Software lassen sich KI-Modelle strukturiert trainieren, reproduzierbar einsetzen und transparent überwachen. Speziell beim KI On Premise-Betrieb, also auf Hardware im eigenen Zugriff, behalten Unternehmen dabei jederzeit die volle Kontrolle über ihre Daten. Das ermöglicht, dass KI-Projekte nicht nur experimentell bleiben, sondern langfristig stabil, produktiv und skalierbar betrieben werden können. Gleichzeitig macht KI Software den konkreten Nutzen von KI im Unternehmen sichtbar – etwa durch optimierte Abläufe, besser nutzbare Daten und fundiertere operative Entscheidungen.
Wie hängen KI Software und Hardware zusammen?
Theo: KI Software funktioniert im Betrieb nicht isoliert – sie benötigt die passende Hardware, um effizient zu arbeiten. Ob auf einem normalen PC, spezialisierten Servern oder in der Cloud: Die Hardware liefert die Rechenleistung – Prozessoren, Grafikkarten (GPUs) und Speicher – doch erst die Software macht diese Leistung nutzbar und ermöglicht den produktiven Einsatz von KI-Modellen.Die Betriebsform spielt ebenfalls eine wichtige Rolle: On-Premise-Systeme sichern Unternehmen die vollständige Hoheit über ihre Daten, gewährleisten DSGVO-Konformität und klare Sicherheitsrichtlinien. Cloud-Lösungen hingegen bieten schnelle Skalierung, flexible Ressourcen und einfache Bereitstellung. Damit KI-Projekte stabil, praxisnah und effizient umgesetzt werden können, müssen Software, Hardware und Betriebsform optimal aufeinander abgestimmt sein.
Kannst du ein konkretes Beispiel nennen, wie KI Software und Hardware zusammenwirken?
Theo: Klar - ein praktisches Beispiel ist der Einsatz eines unternehmensinternen LLM-Assistenten, etwa für Kundenservice, Wissensmanagement oder IT-Support. Ein LLM (Large Language Model) ist ein KI-Sprachmodell, das natürliche Sprache versteht und verarbeitet. Darauf aufbauend kann ein Assistent Fragen beantworten, Informationen bereitstellen oder Mitarbeitende bei Aufgaben unterstützen.Die Hardware – beispielsweise GPUs von NVIDIA, oder AMD – stellt die Rechenleistung bereit, die benötigt wird, um das Sprachmodell schnell und zuverlässig auszuführen. Ohne diese spezialisierte Hardware würden Anfragen, je nach Komplexität, deutlich länger, also mehrere Minuten statt Sekunden, dauern. Die Software wiederum sorgt dafür, dass diese Rechenleistung überhaupt nutzbar wird. Dazu gehören beispielsweise Entwicklungsframeworks wie CUDA (NVIDIA), ROCm (AMD) oder oneAPI/OpenVINO (Intel), die den Zugriff auf die GPU ermöglichen, sowie Model-Serving-Software, die das Modell in den Speicher lädt und sämtliche Anfragen daran weitergibt und letztendlich die Ergebnisse zurückliefert.
Ergänzend kommen Sicherheits- und Integrationsschichten hinzu, die dafür sorgen, dass das Modell in bestehende Systeme eingebunden werden kann, Datenzugriffe kontrolliert und sensible Informationen geschützt werden. Dazu zählen etwa Authentifizierungs- und Autorisierungskomponenten, Monitoring und Logging-Mechanismen sowie Schnittstellen, die sicherstellen, dass das Modell reibungslos mit Unternehmensanwendungen wie Ticket- oder ERP-Systemen interagiert.
Lese-Tipp: Clemens Felber, Experte für KI-Hardware, spricht im Interview zum Thema "Datensouveränität durch eigenen On-Premise KI-Betrieb" darüber, wie Unternehmen durch den gezielten Einsatz von KI-Hardware und On Premise Lösungen ihre Datenhoheit sichern und KI-Projekte effizient umsetzen können (Link).
Du hast ja bereits Sicherheits- und Integrationsschichten angesprochen. Welche typischen Herausforderungen können bei der Einbindung von KI Software in bestehende IT-Systeme auftreten?
Theo: KI-Modelle funktionieren, wie bereits erwähnt, nicht isoliert. Sie müssen oft in bestehende ERP-, CRM- oder Datenmanagement-Systeme eingebunden werden. Dafür braucht es klare Schnittstellen und Zugriffskonzepte, Daten müssen in ein Format gebracht werden, das das Modell versteht und natürlich müssen alle Sicherheitsanforderungen erfüllt werden.Mein Tipp: Die IT bereits früh mit ins Boot zu holen und gemeinsam zu prüfen: Passt die KI-Software zu unseren Systemen? Können wir sie sauber integrieren? Welche Anpassungen brauchen wir? Diese Abstimmung spart Zeit und Geld, während gleichzeitig spätere Probleme vermieden werden.
Welche Arten von KI Software und KI-Lösungen gibt es und worin liegen die Unterschiede - auch in Bezug auf KI On Premise und Cloud?
Theo: Ich würde sagen man kann KI-Software grundsätzlich in drei Hauptkategorien unterteilen:1. Plattformen für produktiven Einsatz (Machine Learning Operations - MLOps) und Deployment:
Diese Tools helfen, Modelle stabil, reproduzierbar und skalierbar in produktive Systeme zu überführen, Updates zu automatisieren und den gesamten Lebenszyklus zu überwachen. Sie eignen sich besonders für Teams, die mehrere Projekte parallel umsetzen wollen. Allerdings ist die Einrichtung komplexer, es kann eine gewisse Einarbeitung nötig sein und kostenpflichtige Plattformen können je nach Umfang teuer sein.
2. Spezialisierte Tools und Anwendungen: Hierzu zählen Tools für Text, Bilder, Analysen oder automatisierte Workflows. Viele davon nutzen heute sogenannte KI Agents, die Aufgaben eigenständig planen und ausführen können. Sie ermöglichen einen schnellen Einstieg in konkrete Anwendungsfälle und reduzieren den Entwicklungsaufwand, da sofort nutzbare Workflows zur Verfügung stehen. Allerdings bieten sie bei Anpassungen oder ungewöhnlichen Anforderungen weniger Flexibilität.
3. Entwicklungsframeworks: Die Kolleg:innen aus der RUBICON-Entwicklung können bestimmt einiges darüber erzählen, wie diese Frameworks im Alltag genutzt werden. Es wäre bestimmt interessant, sie hierzu auch einmal zu befragen. Aber kurz gesagt: Unternehmen, die GPU-Leistungen nach ihren Vorgaben verwenden möchten, profitieren von der Flexibilität dieser Frameworks. Gleichzeitig erfordern sie aber auch internes Know-how, um produktiv eingesetzt werden zu können.
2. Spezialisierte Tools und Anwendungen: Hierzu zählen Tools für Text, Bilder, Analysen oder automatisierte Workflows. Viele davon nutzen heute sogenannte KI Agents, die Aufgaben eigenständig planen und ausführen können. Sie ermöglichen einen schnellen Einstieg in konkrete Anwendungsfälle und reduzieren den Entwicklungsaufwand, da sofort nutzbare Workflows zur Verfügung stehen. Allerdings bieten sie bei Anpassungen oder ungewöhnlichen Anforderungen weniger Flexibilität.
3. Entwicklungsframeworks: Die Kolleg:innen aus der RUBICON-Entwicklung können bestimmt einiges darüber erzählen, wie diese Frameworks im Alltag genutzt werden. Es wäre bestimmt interessant, sie hierzu auch einmal zu befragen. Aber kurz gesagt: Unternehmen, die GPU-Leistungen nach ihren Vorgaben verwenden möchten, profitieren von der Flexibilität dieser Frameworks. Gleichzeitig erfordern sie aber auch internes Know-how, um produktiv eingesetzt werden zu können.
KI Software ist grundsätzlich flexibel einsetzbar und kann entweder On Premise, cloudbasiert oder in hybriden Szenarien betrieben werden. MLOps-Plattformen bieten je nach Anbieter ebenfalls unterschiedliche Betriebsmodelle. Spezialisierte Tools und Anwendungen sind dagegen häufig cloudbasiert, bei Open-Source-Lösungen kann auch eine lokale Nutzung möglich sein. Welche Betriebsform sinnvoll ist, hängt dabei von den Prioritäten des Unternehmens ab: Wer besonderen Wert auf Datenhoheit und Sicherheit legt, wählt eher eine lokal betriebene Lösung. Wer hingegen Flexibilität, schnelle Skalierbarkeit und einfachen Zugriff priorisiert, greift eher auf Cloud-Lösungen zurück. Hierbei müssen jedoch die Aspekte des Datenschutzes berücksichtigt werden, da die Daten meist in die Cloud geladen werden.
Unabhängig vom konkreten Einsatzgebiet kann das Team von RUBICON Unternehmen vor allem beim Betrieb von KI Software und der dafür notwendigen Infrastruktur unterstützen. Der Fokus liegt darauf, KI-Systeme stabil, sicher und langfristig betreibbar zu machen – von der Bereitstellung geeigneter Umgebungen bis zum laufenden Betrieb. Meine Kolleginnen, Kollegen und ich stellen sicher, dass Hard- und Software zuverlässig zusammenspielen, Systeme skalierbar bleiben und Anforderungen an Sicherheit sowie Compliance erfüllt werden. Dabei setzen wir auf ISO-zertifizierte Rechenzentren in Europa und schaffen so die Grundlage für höchste Sicherheitsstandards sowie die volle Wahrung der Datensouveränität. So können Unternehmen ihre KI-Lösungen unter realen Bedingungen nutzen und Schritt für Schritt weiterentwickeln.
Open-Source-Lösung oder kommerzielle Plattform - worauf sollten Unternehmen bei der Auswahl ihrer KI Software achten?
Theo: Grundsätzlich funktionieren beide Wege sehr gut, aber sie haben unterschiedliche Anforderungen und Vorteile. Open-Source-Lösungen wie beispielsweise Open WebUI, Ollama oder vLLM sind vor allem empfehlenswert, wenn Unternehmen technisch stark aufgestellt sind, ein Team haben, das Frameworks, Plattformen oder Tools selbst betreiben und weiterentwickeln kann, Flexibilität benötigt wird und man unabhängig von einzelnen Anbietern bleiben möchte. Open Source ist zudem oft kostengünstiger, sehr transparent und durch große Communities ständig in Bewegung. Für Innovations- oder erste Pilotprojekte ist es eine gute Basis. Diese Lösungen lassen sich üblicherweise On Premise betreiben, können aber je nach Software auch cloudbasiert genutzt werden.Kommerzielle Plattformen, etwa von OpenAI, Google oder Anthropic, sind wiederum empfehlenswert für Unternehmen, die schnell zu produktiven Ergebnissen kommen wollen oder interne Ressourcen schonen möchten. Sie bieten häufig einen höheren Automatisierungsgrad und integrierte Workflows. Diese Plattformen sind in der Regel cloudbasiert und eine lokale Nutzung im eigenen Betrieb ist meist nur eingeschränkt oder gar nicht möglich. Dabei stellt sich, wie bereits erwähnt, auch die Datenschutzfrage, denn die Daten werden meist an diese Systeme übermittelt, was gerade bei heiklen Informationen kritisch gesehen werden kann.
Unternehmensintern nutzen wir beispielsweise On Premise einen KI-Chatbot – vergleichbar mit ChatGPT – der mit integrierten Knowledge Bases arbeitet. So stehen relevante Informationen schnell, kontextbezogen und für alle Mitarbeitenden leicht zugänglich zur Verfügung.
„Meine Empfehlung:
Wenn ein Unternehmen Experimentierfreude, technisches Know-how und ausreichend Manpower mitbringt, kann Open Source ein guter Weg sein – flexibel, transparent und gut skalierbar.
Wenn jedoch geringerer Betriebsaufwand im Vordergrund steht, kann eine kommerzielle Plattform die bessere Wahl sein.“
Theo Fitzner
Experte für KI Software bei RUBICON
