KI, aber souverän
Was lokale LLMs für Ihr Unternehmen leisten können
Fast jeder hat schon einmal mit ChatGPT experimentiert: Man gibt eine Frage ein und bekommt in Sekunden eine Antwort, oft in erstaunlich guter Qualität. Ob Texte, E-Mails, Coden oder kreatives Brainstormen: Die Einsatzmöglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch bei all der Begeisterung stellt sich schnell eine berechtigte Frage – besonders aus Unternehmenssicht:
Was passiert eigentlich mit meinen Daten, wenn ich sie einem Cloud-Service anvertraue?
Die Antwort ist nicht ganz beruhigend: Bei den bekannten Sprachmodellen laufen Eingaben in der Regel über US-amerikanische Server, mit allen bekannten Problemen rund um Datenschutz, Kontrollverlust und Abhängigkeit von großen Technologiekonzernen. Besonders angesichts aktueller geopolitischer Entwicklungen, etwa in der Zoll- oder Digitalpolitik, wird deutlich: Technologische Souveränität ist nicht nur ein abstrakter Begriff, sondern wird immer relevanter.
Doch es gibt gute Nachrichten: Die gleiche Art von KI lässt sich heute auch lokal betreiben, ganz ohne Cloud und ohne Datenabfluss. Wie das geht, was es bringt und warum es sich gerade für kleine und mittlere Unternehmen lohnt, schauen wir uns in diesem Beitrag an.
Lokale LLMs – KI direkt im Unternehmen
LLMs – das steht für „Large Language Models“. Gemeint sind KI-Systeme, die auf großen Textmengen trainiert wurden und menschliche Sprache verstehen sowie selbst generieren können. Das bekannteste Beispiel: ChatGPT. Dahinter verbirgt sich ein solches LLM, das auf gigantischer Infrastruktur in den USA läuft.
Lokale LLMs sind genau solche Sprachmodelle, aber sie werden auf eigener Hardware betrieben, zum Beispiel auf einem Unternehmensserver oder einem leistungsfähigen PC. Dadurch bleibt die gesamte Datenverarbeitung im Haus, es ist kein Internetzugang nötig, es gibt keine Cloud-Abhängigkeit. Dafür erhält man maximale Kontrolle über Daten, Prozesse und Ergebnisse.
Was vor wenigen Jahren noch Hightech für Forschungslabore und Konzerne war, ist heute für KMUs technisch wie wirtschaftlich machbar, teilweise reicht Consumer Hardware dazu aus. Möglich machen das frei verfügbare Open-Source-Modelle wie LLaMA 3, Mistral, Phi-3 oder Gemma.
Neben den klassischen LLMs gibt es inzwischen eine ganze Bandbreite weiterer spannender Modelltypen – etwa kompakte Sprachmodelle (SLMs) für ressourcenschonende Anwendungen oder multimodale Modelle (VLMs), die auch mit Bildern und Videos arbeiten können. Dazu aber mehr in einem anderen Beitrag.
Was brauche ich, um ein LLM lokal zu betreiben?
Die Einstiegshürde ist niedriger, als viele denken. Für viele einfache Anwendungsfälle hat man die Hardware meist schon im Haus, es reicht bereits aus…
- Einen PC mit einer guten Grafikkarte (GPU) oder ein Mini-Server zu besitzen
- Ein Open-Source-Modell auszuwählen, z. B. über Plattformen wie Hugging Face
- Ein Tool zur einfachen Nutzung, z. B. Jan.ai, LM Studio, Ollama oder GPT4All, zu installieren
Damit lässt sich bereits ein Chatbot betreiben, der Fragen beantworten, Texte schreiben oder Dokumente analysieren kann – ganz ohne Cloudanbindung.
Was kann ein lokales LLM in der Praxis leisten?
Die konkreten Einsatzmöglichkeiten für KMUs sind vielfältig. Hier ein paar Beispiele, die direkt in vielen Bereichen helfen können:
- Texterstellung: Formulieren von Angeboten, Produkttexten, E-Mails, Stellenanzeigen oder Social-Media-Posts
- Dokumentenverarbeitung: Zusammenfassen, analysieren oder strukturieren von Verträgen, Berichten, Protokollen
- Kundenservice: Interne Chatbots, die auf Produktdaten oder FAQs antworten – z. B. für Support oder Vertrieb
- Wissensmanagement: Schnelle Suche und Aufbereitung interner Informationen, z. B. aus Handbüchern oder Schulungsunterlagen
- Brainstorming & Innovation: Ideenentwicklung für neue Produkte, Services oder interne Verbesserungen
All diese Aufgaben lassen sich offline erledigen, ohne dass sensible Daten das Unternehmen verlassen.
Was lokale LLMs sogar besser können
Lokale Sprachmodelle bringen einen besonderen Vorteil mit: Sie lassen sich an die eigenen Inhalte und Anforderungen anpassen. Zwei Technologien sind hier besonders relevant:
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Mit RAG kann das LLM auf eigene Dokumente zugreifen – z. B. PDFs, Datenblätter oder interne FAQs – und daraus Antworten generieren. Statt auf ein weltweites, aber allgemeines Internetwissen zuzugreifen, nutzt das Modell gezielt Ihre eigenen Inhalte. Damit entsteht ein unternehmensspezifischer Assistent, der genau weiß, wie Ihre Produkte funktionieren oder was in Ihrem Leitfaden steht.
Fine-Tuning
Falls gewünscht, lässt sich das Sprachmodell gezielt weitertrainieren – z. B. auf branchenspezifische Fachsprache, interne Prozesse oder bestimmte Kommunikationsstile. So entsteht ein maßgeschneiderter KI-Baustein für Ihr Unternehmen.
Beides ist mit lokalen Modellen möglich – bei ChatGPT & Co. bleibt diese Anpassung intransparent oder schlicht unmöglich.
Und was sind die Grenzen?
Natürlich sind lokale LLMs nicht in allen Bereichen perfekt. Für eine realistische Erwartungen ist es wichtig, auch diese im Blick zu haben:
- Begrenzter Allgemeinwissens-Schatz:
Lokale LLMs basieren oft auf kleineren Datensätzen oder sind nicht tagesaktuell. Sie wissen weniger über Prominente, Trends oder komplexe globale Zusammenhänge als ein GPT-4-Modell von OpenAI. Für typische KMU-Anwendungen wie Angebotsformulierung, Kundenkommunikation oder Dokumentenverarbeitung ist das allerdings kaum ein Nachteil – ganz im Gegenteil: Hier zählt das spezifische Wissen des Unternehmens mehr als „unnötige“ Allgemeinbildung. - Etwas „nüchternere“ Sprache:
Manche Open-Source-Modelle wirken sprachlich nicht ganz so geschliffen wie kommerzielle Premium-Modelle. Für die meisten Einsatzzwecke ist das jedoch vollkommen ausreichend – und in der Fachkommunikation sogar oft erwünscht. - Keine Live-Daten:
Ohne Anbindung ans Internet können lokale LLMs keine aktuellen Preise, Wetterdaten oder News abrufen. - Einrichtung erfordert Know-how:
Der Aufbau eines lokalen KI-Systems erfordert etwas technisches Verständnis. Genau hier kommt unsere Beratung ins Spiel – und macht den Einstieg kinderleicht.
Digitale Souveränität als strategischer Vorteil
„Digitale Souveränität“ ist kein Schlagwort, sondern ein handfester Vorteil, gerade für KMUs. Wer KI lokal betreibt, behält die Kontrolle über sensible Daten, Prozesse und Systeme. Das zahlt sich mehrfach aus:
- Datenschutz & Compliance: Lokale LLMs ermöglichen eine DSGVO-konforme Verarbeitung, ohne Datenübertragung an Drittstaaten. Auch mit Blick aufkommende EU-Regelungen ist das ein klarer Pluspunkt.
- Resilienz: Wer nicht auf externe Cloud-Dienste angewiesen ist, bleibt unabhängig, auch bei politischen Spannungen, Preisänderungen oder Zugriffsproblemen. Lokale Lösungen erhöhen die technologische Widerstandsfähigkeit.
- Zukunftssicherheit: Open-Source-Modelle entwickeln sich rasant weiter. Wer heute startet, investiert in ein wachsendes Ökosystem ohne Abo-Zwänge oder Plattformabhängigkeit.
Für viele KMUs ist das eine Chance, nicht nur effizienter, sondern auch selbstbestimmter und robuster in die digitale Zukunft zu gehen.
RZzKI – Ihr Partner für souveräne KI in der Praxis
Das Regionale Zukunftszentrum für KI und digitale Transformation Saarland und Rheinland-Pfalz (RZzKI) unterstützt kleine und mittlere Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz und Digitalisierung konkret und praxisnah umzusetzen.
Unser Fokus liegt auf:
- Kostenfreier Beratung zu KI-Anwendungen – z. B. lokalen Sprachmodellen (LLMs)
- Workshops & Schulungen für Fachkräfte, Führungspersonal und Interessenvertretungen
- Individueller Unterstützung bei der Einführung von KI – vom Use Case bis zum Prototyp
Das Beste daran: Unser Angebot ist für Sie kostenlos, da es durch das Bundesministerium für Arbeit und Soziales gefördert wird.
Sie interessieren sich für lokale KI-Lösungen?
Dann melden Sie sich gerne bei uns, wir begleiten Sie Schritt für Schritt.
