KI On-Premise für Unternehmen: Plattform, Wissen und KI-Agenten im eigenen Rechenzentrum

Viele Unternehmen wollen generative KI einsetzen, dürfen bestimmte Informationen jedoch nicht über externe Cloud-Dienste verarbeiten. Eine On-Premise-Architektur ermöglicht den Betrieb von KI innerhalb der eigenen Infrastruktur.

Ein lokales Setup umfasst mehr als lokal gespeicherte Dokumente. Auch die für den Use Case benötigten Plattformkomponenten, das Unternehmenswissen, die Agentenlogik und geeignete KI-Modelle müssen innerhalb der kontrollierten Umgebung betrieben werden.

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Was bei einer On-Premise-KI lokal laufen kann

• Benutzeroberfläche und Administration

• Rollen und Berechtigungen

• Unternehmenswissen und Dokumentenspeicher

• Suche und Wissensaufbereitung

• geeignete lokal betreibbare KI-Modelle und Modellinferenz

• Agentenlogik, Regeln und Workflows

• Schnittstellen zu internen Systemen

• Protokollierung, Monitoring und menschliche Freigaben

Welche Komponenten konkret benötigt werden, hängt vom Prozess ab. Ein interner Wissensassistent erfordert eine andere Architektur als ein Agent, der technische Anfragen verarbeitet oder Daten an ein ERP-System übergeben soll.

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Welche KI-Modelle können lokal betrieben werden?

Für einen vollständig lokalen Betrieb braucht es Modelle, deren Gewichte technisch verfügbar sind und deren Lizenz den vorgesehenen Einsatz erlaubt. Je nach Modellversion zählen dazu unter anderem Open-Weight-Modelle aus Familien wie Mistral, Llama, Qwen oder gpt-oss.

Nicht jedes Modell, das am Markt als "Open Source" bezeichnet wird, ist vollständig offen. Für Unternehmen ist vor allem entscheidend, ob das konkrete Modell kommerziell nutzbar, lokal betreibbar und für den Anwendungsfall leistungsfähig genug ist.

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Welche KI-Agenten lassen sich lokal betreiben?

• Interner Mitarbeiter-Assistent für freigegebenes Unternehmenswissen und Dokumente

• Dokumenten- und Prüfagent für Vollständigkeit, Pflichtangaben und Abweichungen

• Technischer Anfrageagent für E-Mails, Spezifikationen, Tabellen und technische Unterlagen

• Angebots- und Kalkulationsagent zur Vorbereitung prüfbarer Entwürfe

• Vertrags- und Fristenagent für Laufzeiten, Pflichten und relevante Termine

• Weitere spezialisierte Fachagenten für wiederkehrende wissensintensive Prozesse

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Muss daraus ein großes IT-Projekt werden?

Nein. Ein häufiger Fehler wäre, zunächst eine unternehmensweite GPU- und KI-Infrastruktur aufzubauen und erst anschließend nach passenden Anwendungen zu suchen.

Sinnvoller ist es, zuerst einen geeigneten Prozess auszuwählen, ihn mit echten Fällen zu testen und daraus die tatsächlich benötigte Infrastruktur abzuleiten.

Auch ein On-Premise-Projekt kann bewusst klein beginnen: mit einem Fachbereich, wenigen Nutzern oder einem einzelnen Agenten.

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Wann On-Premise besonders interessant ist

• wenn externe Cloud-Dienste verbindlich ausgeschlossen sind

• wenn besonders sensible Daten das Unternehmensnetz nicht verlassen dürfen

• wenn interne Systeme ausschließlich lokal erreichbar sind

• wenn abgeschottete oder stark regulierte Umgebungen bestehen

• wenn das Unternehmen eigene Infrastruktur und Betriebskompetenz nutzen möchte

Ohne diese Vorgaben kann eine EU-Cloud oder hybride Lösung schneller und wirtschaftlicher sein. Bots4You empfiehlt On-Premise daher nicht pauschal.

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Bots4You On-Premise

Bots4You kann die für den vereinbarten Use Case benötigten Plattformkomponenten, das Unternehmenswissen, die Agentenlogik, lokal betreibbare Modelle und Integrationen passend zur Kundenarchitektur On-Premise umsetzen. Externe KI-, Sprach-, Telefonie- oder Integrationsdienste kommen nur zum Einsatz, wenn sie ausdrücklich Bestandteil der vereinbarten Architektur sind.

Alternativ sind eine EU-Cloud, dedizierte Umgebungen, eine Private Cloud und hybride Betriebsmodelle möglich.

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Fazit

On-Premise-KI ist besonders relevant, wenn Unternehmen hohe Kontrollanforderungen, interne Systeme oder verbindliche No-Cloud-Vorgaben haben. Ein Sprachmodell auf einem Server reicht dafür jedoch nicht aus: Plattform, Wissen, Berechtigungen, Agenten, Integrationen, Tests und Betrieb müssen zusammenpassen.

Trotzdem kann der Einstieg klein bleiben: einen klaren Use Case testen, den Nutzen nachweisen und erst danach weiter ausbauen.

Benötigt On-Premise immer einen großen GPU-Server?

Nein. Der Hardwarebedarf hängt von Modellgröße, Nutzerzahl, Antwortzeit, Dokumentenmenge und Anwendungsfall ab.

Kann jedes KI-Modell lokal installiert werden?

Nein. Für einen vollständig lokalen Betrieb sind Modelle erforderlich, deren Gewichte und Lizenz einen lokalen Einsatz erlauben. Proprietäre API-Modelle können stattdessen Bestandteil einer freigegebenen Cloud- oder Hybridarchitektur sein.

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