Immer mehr Unternehmen testen den Einsatz generativer KI. Der erste Griff geht dabei häufig zu den bekannten großen Modellen: ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini. Die Einstiegshürde ist gering, die Nutzung unkompliziert. Doch im praktischen Einsatz tauchen schnell Fragen auf, die über Funktionalität hinausgehen: Wohin gehen meine Daten? Wie beeinflussen Änderungen am Modell meine Workflows? Und was kostet das langfristig? Also: Open Source KI oder proprietäre Systeme?
Diese Fragen lassen sich nicht nur mit Features beantworten, sondern erfordern insbesondere eine grundlegende Entscheidung: Möchte ich KI einkaufen oder in meine eigene Infrastruktur integrieren?
Was proprietäre Systeme leisten – und was nicht
Proprietäre KI-Angebote sind optimiert auf schnelle Zugänglichkeit. Sie laufen in der Regel in US-Rechenzentren, basieren auf Blackbox-Modellen und bieten eine breite Palette an Funktionen. Für viele Standardanwendungen – etwa Texterstellung oder Ideenfindung – sind sie ausreichend.
Sobald jedoch unternehmensspezifisches Wissen, Datenschutz oder Anpassbarkeit eine Rolle spielen, geraten diese Systeme an Grenzen:
- Datenverarbeitung erfolgt außerhalb der eigenen Infrastruktur.
- Änderungen am Modell sind weder vorhersehbar noch steuerbar.
- Die Integration in bestehende Systeme ist oft nur oberflächlich möglich.
- Nutzungskosten skalieren direkt mit der Anwendung, was bei hohem Volumen teuer wird.
Open Source KI als technische und strategische Alternative
Open Source LLMs bieten eine andere Herangehensweise: Statt ein Modell zu mieten, wird basierend auf quelloffenen Modellen, die vollständig kontrollierbar und in die eigene IT eingebettet sind, ein eigenes System aufgebaut.
Was das in der Praxis bedeutet:
- Volle Kontrolle über Infrastruktur und Datenverarbeitung: Betrieb in der eigenen Cloud oder On-Premises.
- Auditierbarkeit: Die Funktionsweise ist nachvollziehbar – eine Voraussetzung für AI-Governance nach EU AI Act.
- Anpassbarkeit: Die Modelle können bei Bedarf „finetuned“ oder durch Retrieval-Systeme erweitert werden.
- Kostentransparenz: Statt nutzungsbasierter Abrechnung gibt es planbare Betriebs- und Hostingkosten.
Vor allem Unternehmen mit sensiblen Daten – etwa aus dem Finanz-, Versicherungs- oder Industriesektor – profitieren von der Möglichkeit, KI-Systeme intern zu betreiben. Auch in stark regulierten Branchen ist dies häufig der einzige rechtskonforme Weg.
Entscheidungskriterien für C-Level
Ob sich Open Source lohnt, hängt nicht allein vom Budget ab, sondern von der strategischen Zielsetzung:
| Kriterium | Proprietär | Open Source |
| Datenhoheit | Eingeschränkt (Cloud-basiert) | Vollständig (eigene IT-Infrastruktur) |
| Anpassbarkeit | Kaum steuerbar | Hoch, modular, skalierbar |
| Langfristige Kostenkontrolle | Nutzungsabhängig, schwer planbar | Planbare Betriebskosten |
| Integrationstiefe | Oberflächlich | Nahtlos möglich (API, Datenzugriff) |
| Konformität mit EU AI Act | Eingeschränkt | Voll kontrollierbar und auditierbar |
Für Unternehmen, die KI strategisch in ihre Wertschöpfung integrieren möchten, sind proprietäre Tools allein nicht ausreichend. Sie eignen sich für Tests und Pilotprojekte, nicht aber als langfristige Infrastruktur. Open Source KI bietet hier mehr: Kontrolle, Anpassbarkeit und mehr Sicherheit – technisch wie regulatorisch.
Wer KI als Teil seiner digitalen Kernsysteme versteht, sollte über ein eigenes System nachdenken – nicht als Selbstzweck, sondern als strukturelle Entscheidung. Mit OSKIS helfen wir Unternehmen genau dabei: eigene, datensouveräne KI-Systeme aufzubauen – auditierbar, anpassbar und DSGVO-konform. Für alle, die KI nicht nur mieten, sondern besitzen wollen.
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