Der KI-Trend boomt und viele Unternehmen springen auf den Zug auf, ohne sich Gedanken darüber zu machen, wer langfristig die strategische Kontrolle über Daten und Infrastruktur hat. Anstatt eine umfängliche KI-Strategie auszuarbeiten, die Governance, Datenschutz, Kosten und Abhängigkeiten berücksichtigt, implementieren Unternehmen KI-Agenten und LLMs in unternehmenskritischen Prozessen.
Die Wahl fällt dabei meist auf die Giganten der Branche: ChatGPT, Claude oder Gemini werben mit den größten und besten Modellen. Dabei sind diese Kapazitäten für die überwältigende Mehrheit von Business Use Cases nicht notwendig. Dieses Vorgehen kann entsprechend fatale Folgen haben: exponentiell steigende Kosten externer Anbieter, Abhängigkeiten und Vendor-Lock-Ins.
Die Nutzerzahlen von ChatGPT und Co. stagnieren. Um liquide zu bleiben, bitten sie deshalb ihre „Heavy User“ zur Kasse. Wenn Unternehmen betriebskritische Prozesse mit KI angereichert haben, sind sie dieser Preispolitik hilflos ausgeliefert. Eine Kündigung des Abos gefährdet das laufende Geschäft, ein Wechsel ist mit hohen Kosten und Zeitaufwand verbunden.
Ganz auf KI zu verzichten ist nicht die Lösung. Viel mehr geht es darum, eine KI-Strategie zu entwickeln, die Governance, Datenschutz, Kosten und Abhängigkeiten von Beginn an berücksichtigt und dafür sorgt, dass unternehmenskritische Prozesse abgesichert und unabhängig von externen Anbietern laufen.
Um sicherzustellen, dass die eigene KI-Strategie resilient ist, sollten sich Unternehmen die folgenden 7 Fragen stellen:
1. Wo liegt die „Intelligenz“ Ihrer Workflows?
Wer alles auf eine Karte setzt, geht unnötige Risiken ein. Und ein externer Anbieter bedeutet im KI-Umfeld nicht unbedingt mehr Sicherheit, sondern mehr Abhängigkeit. Ein herstelleragnostisches Framework, das „Abstaction Layer“ einsetzt und Modelle als austauschbare Module nutzt, reduziert diese Abhängigkeit enorm.
2. Was passiert, wenn Ihr Provider die Preise um 50 % erhöht?
Haben Sie die Kosten selbst unter Kontrolle oder sind diese fremdbestimmt? Es lohnt sich auf jeden Fall, in eigene Systeme mit einmaligen Anschaffungskosten zu investieren. Wer zu sehr auf externe Anbieter vertraut, ist auch abhängig von deren Kostenpolitik. Wenn sich über Nacht nun Abo-Modelle ändern oder die Kosten stark steigen, sind Unternehmen mit hoher Abhängigkeit gezwungen, die höheren Kosten zu tragen. Derartige Entwicklungen sind schwer bis gar nicht planbar.
3. Wie robust sind Ihre KI-Anwendungen bei der Umstellung auf ein anderes Modell?
Die KI-Infrastruktur sollte genau wie jede andere kritische Infrastruktur im Unternehmen aufgebaut sein: ausfallsicher. Wer seinen KI-Anbieter nicht problemlos in kürzester Zeit ohne größere Probleme wechseln kann, ist in einer Abhängigkeit gefangen.
4. Haben Sie Zugriff auf den Quellcode Ihrer KI-Architektur?
Diese Frage ist besonders bei Anpassungen und Wartung des Systems relevant. Liegt der Quellcode vollständig beim Anbieter, können Unternehmen diesen auch nicht einsehen. Was sich in dieser Black Box abspielt, bleibt ein Geheimnis. Wer jedoch auf offene Systeme setzt, kann den Code selbst verwalten und Anpassungen daran vornehmen. Die Kontrolle über kritische Infrastrukturen sollte im besten Fall vollständig im Unternehmen liegen.
5. Wie hoch ist der Anteil von Large Language Models im Vergleich zu anderen KI-Modellen?
Setzen Sie das neueste, größte und schnellste Modell ein? Offene Modelle erreichen die Rechenleistung und den Umfang der Markt-Giganten meist innerhalb eines Jahres. Für einen überwältigenden Teil der Business Cases ist dies mehr als ausreichend. Kleinere Modelle, sogenannte Small Language Models (SMLs), liefern eine effiziente Alternative zu LLMs und lassen sich zielgerichtet einsetzen. Außerdem muss es nicht immer generative KI sein. Viele Anwendungen kommen in Kombination mit analytischer KI besser aus, weil diese verlässlicher ist und keine Halluzinationen generiert.
6. Was passiert bei einer Insolvenz oder Einstellung des Dienstes Ihres KI-Providers?
Würden Ihre Geschäftsprozesse auch noch funktionieren, wenn ChatGPT morgen insolvent ist? Wenn dieses Szenario für Ihre Anwendungen einen Totalausfall bedeuten würde, besteht dringender Handlungsbedarf. Mit Escrow-Regelung und lokalen Instanzen können Sie ihr System jedoch autark gestalten und von anbieterbedingten Ausfällen befreien.
7. Wo werden Ihre Daten für die Inferenz verarbeitet?
Diese Frage ist besonders relevant, wenn sensible Daten verarbeitet werden. In der Public Cloud des KI-Anbieters haben Sie keinerlei Kontrolle über die Verarbeitung und auch in gemieteten Instanzen ist es oft schwierig, die Handlungshoheit zu bewahren. Hybride Inferenz wird deshalb immer beliebter. Dabei bleiben sensible Daten On-Premises oder in der eigenen Virtual Private Cloud.
KI-Souveränitäts-Check: Wie Unternehmen Risiken mitigieren
Basierend auf diesem Fragenkatalog finden Sie unter folgendem Link den KI-Souveränitäts-Check. Er übersetzt die sieben Fragen in eine einfache, verständliche Zustandsanalyse. Der Test ist keine Bewertung Ihrer Technologie, sondern macht sichtbar, an welchen Stellen strategische Abhängigkeiten bestehen könnten und wo sich Hebel für mehr Kontrolle, Kostenstabilität und Zukunftsfähigkeit ergeben.
Das Ergebnis wird auf einer Lock-in-Skala dargestellt. Diese hilft Unternehmen einzuschätzen, wie gut sie auf Preisänderungen, Modellwechsel, Compliance-Anforderungen oder neue Marktbedingungen vorbereitet sind.
KI ist ein komplexes, leistungsstarkes Werkzeug, das durch seine Integration in Geschäftsprozesse für Unternehmen zu einer kritischen Infrastruktur wird. Damit bestimmen langfristige Kontrolle, Kostenstabilität und Flexibilität den strategischen Erfolg. Hohe Abhängigkeiten entwickeln sich dabei zu einem echten Geschäftsrisiko.
Der KI-Souveränitäts-Check kann deshalb Orientierung geben, wo Unterstützung sinnvoll ist – etwa beim Aufbau offener Datenstrukturen, hybrider KI-Verarbeitungswege oder eines herstellerneutralen Orchestrierungs-Layers.
Unternehmen müssen diese Schritte nicht allein gehen. Wer einen unabhängigen, souveränen KI-Ansatz verfolgt, profitiert von Partnern, die Architektur, Datenpfade und Governance gemeinsam mit dem Unternehmen entwickeln und anschließend vollständig in dessen Hände übergeben. So wandelt sich KI vom Risiko zu einer Infrastruktur, die kontrollierbar, transparent und dauerhaft tragfähig ist.
Über Heiko Beier
Heiko Beier ist Geschäftsführer von moresophy und Professor für Medienkommunikation mit über 25 Jahren Erfahrung in der KI-gestützten Datenanalyse und Automatisierung von Geschäftsprozessen. Seine Expertise umfasst die Entwicklung erklärbarer KI-Lösungen, die sich nahtlos in Unternehmensprozesse integrieren lassen.
Über moresophy
moresophy ist ein innovativer Anbieter von hochmodernen KI-Lösungen, der Unternehmen dabei unterstützt, unstrukturierte Daten präzise zu analysieren und geschäftskritische Prozesse zu automatisieren. Mit über 20 Jahren Erfahrung und patentierter, DSGVO-konformer Technologie bietet moresophy maßgeschneiderte KI-Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Datenwelten und Unternehmensprozesse integrieren lassen. Die Plattform vereint kontextsensitive Datenanalytik, maschinelles Lernen und KI-Methoden, um verlässliche, erklärbare Ergebnisse zu erzielen und den Schutz von Daten und geistigem Eigentum zu sichern. Unternehmen profitieren von einer gesteigerten Produktivität, um Kundenbeziehungen zu stärken und datengetriebene Geschäftsmodelle zu realisieren.
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