Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant und besonders der deutsche Mittelstand sucht nach Wegen, KI sicher, datenschutzkonform und nahtlos in bestehende IT-Landschaften zu integrieren. Während KI-Anwendungen anfangs fast ausschließlich als Public-Cloud-Services gedacht wurden, verändert sich das Bild deutlich: Unternehmen verlangen zunehmend Lösungen, die leistungsfähig, revisionssicher und vollständig unter eigener Kontrolle betreibbar sind.
Vor allem Organisationen mit hohen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen – darunter Industrie, Engineering, Gesundheitswesen und öffentliche Einrichtungen – stehen vor der Herausforderung, KI produktiv einzusetzen, ohne sensible Inhalte an Drittstaaten oder externe Cloud-Dienste abzugeben. Genau hier setzen moderne KI-Infrastrukturen an: Lokale LLMs, Vektordatenbanken, RAG-Architekturen und containerisierte KI-Stacks ermöglichen erstmals KI-Funktionen, die sich nahtlos in bestehende Sicherheitskonzepte, Netzwerkzonen und interne Abläufe integrieren lassen.
KI wandert aus der externen Cloud in das eigene Rechenzentrum und wird zu einem strategischen, kontrollierbaren Bestandteil der lokalen Unternehmens-IT.
Datenschutz & Compliance
Datenschutz gehört zu den größten Hürden beim produktiven KI-Einsatz. Geschäftsgeheimnisse, personenbezogene Daten, Forschungsunterlagen oder vertrauliche Verträge dürfen häufig weder das Unternehmen verlassen noch in nicht-europäischen Clouds verarbeitet werden.
Lokale KI-Stacks adressieren diese Anforderungen direkt:
- Keine Datenübermittlung in Drittstaaten, da sämtliche Verarbeitung in den eigenen Sicherheitszonen erfolgt
- Klare technische Kontrollmöglichkeiten von Logs über Audit-Trails bis hin zu granularen Rollen- und Freigabekonzepten
- Einfache Integration in den bestehenden Compliance- und Datenschutz-Rahmen
Im Licht des EU-AI-Act wird dieser Ansatz zunehmend wichtiger. Unternehmen müssen künftig nicht nur die Modellnutzung dokumentieren, sondern auch Risiken bewerten, Datenflüsse offenlegen und nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen schaffen. Lokale LLMs und RAG-Dienste erleichtern diese Nachweise erheblich, weil alle kritischen Komponenten innerhalb des eigenen Verantwortungsbereichs betrieben werden.
RAG für Unternehmensdaten
Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich innerhalb kürzester Zeit als Schlüsseltechnologie etabliert, um interne Dokumente für LLMs nutzbar zu machen. RAG kombiniert semantische Suche mit generativer KI, ohne die eigentlichen Dokumente in ein Modell zu integrieren oder erneut zu trainieren.
Der typische Prozess besteht aus vier Schritten:
- Indexierung: Dokumente werden segmentiert und in einen Vektorspeicher geladen
- Abfrage: Benutzerfragen werden ebenfalls als Vektor erzeugt
- Abgleich: Der Vektorspeicher liefert die relevantesten Textteile aus den Unternehmensdokumenten
- Generierung: Das LLM erstellt aus diesen Bausteinen eine konsistente Antwort, einschließlich Quellenangabe
Für Unternehmen bedeutet das eine deutliche Qualitätssteigerung. Antworten basieren stets auf aktuellen, internen Informationen statt auf Trainingsdaten unbekannter Herkunft. Besonders in komplexen Wissensumgebungen wie Engineering-Dokumentationen, IT-Wikis, Produktionsunterlagen oder Compliance-Archiven sorgt RAG für eine neue Form des Wissenszugriffs: schnell, strukturiert und transparent.
MCP von Enterprise-Herstellern
Das Model Context Protocol (MCP) gehört zu den prägendsten Entwicklungen der vergangenen zwölf Monate. Die Technologie wurde erst vor etwa einem Jahr durch Anthropic vorgestellt und hat sich seitdem zum Quasi-Standard für den strukturierten Zugriff auf externe Systeme entwickelt. MCP definiert, wie KI-Systeme miteinander kommunizieren und vereinfacht die Anbindung, da keine individuellen Schnittstellen geschaffen werden müssen.
Inzwischen bieten nahezu alle großen Enterprise-Hersteller eigene MCP-Server oder MCP-fähige Dienste an. Beispiele umfassen:
- NetApp, das Dateidienste über MCP für KI-Workloads zugänglich macht, ohne redundante Datenkopien zu erzeugen
- Microsoft, das MCP-Konnektoren eng mit Azure- und Hybrid-Umgebungen verbindet
Damit entsteht eine neue Datenzugriffsschicht, die es LLMs, RAG-Systemen und internen Anwendungen erlaubt, Unternehmenswissen strukturiert, sicher und hochperformant zu nutzen – unabhängig davon, ob es sich um Office-Dokumente, Code-Repositories oder umfangreiche technische Archive handelt.
Fazit
KI verlässt die Public Cloud und wird zunehmend zu einer lokal kontrollierten Schlüsseltechnologie. Lokale LLMs, RAG und MCP bieten genau die Voraussetzungen, um KI sicher, datenschutzkonform und tief integriert in bestehende IT-Strukturen zu betreiben. Sie ermöglichen neue Formen des Wissenszugriffs, erfüllen hohe Compliance-Anforderungen und schaffen eine einheitliche, leistungsfähige Datenbasis für moderne Anwendungen. Für den deutschen Mittelstand eröffnen sich damit realistische Wege, KI produktiv und verantwortungsvoll einzusetzen, ohne Abstriche bei Sicherheit, Transparenz oder Kontrolle.
Autor: Björn Maerker
Bildquellen: SHD, Shutterstock