KI intern vs. extern
Interne versus externe Künstliche Intelligenzsysteme – Ein Vergleich ihrer Sicherheitsimplikationen
Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen verarbeiten, Entscheidungen treffen und Prozesse automatisieren. Besonders Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude haben durch ihre leistungsstarke Verarbeitung natürlicher Sprache erheblich an Bedeutung gewonnen. Dabei stellt sich zunehmend die Frage nach der Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit dieser Systeme. Ein zentraler Aspekt ist die Unterscheidung zwischen intern betriebenen KI-Systemen (On-Premise oder Private Cloud) und externen, meist cloudbasierten KI-Diensten. Beide Ansätze bieten erhebliche Potenziale, unterscheiden sich jedoch signifikant hinsichtlich Datenschutz, Informationssicherheit und regulatorischer Kontrolle.
1. Interne KI-Systeme: Kontrolle und Datenschutz
Interne KI-Systeme werden innerhalb der eigenen IT-Infrastruktur betrieben. Sie ermöglichen Unternehmen, sensible Daten lokal zu verarbeiten, ohne dass Informationen an externe Anbieter weitergegeben werden. Dadurch lässt sich das Risiko unbefugter Datenzugriffe oder unkontrollierter Datenweitergaben erheblich reduzieren.
Ein wesentlicher Vorteil liegt in der vollständigen Datenhoheit. Unternehmen bestimmen selbst, welche Informationen verarbeitet, gespeichert oder gelöscht werden. Dies ist insbesondere in regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen von großer Bedeutung, wo die Einhaltung der DSGVO, des IT-Sicherheitsgesetzes oder branchenspezifischer Standards (z. B. ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27701) zwingend erforderlich ist.
Darüber hinaus können interne KI-Lösungen gezielt an bestehende Sicherheitsarchitekturen angebunden werden. Firewalls, Intrusion-Detection-Systeme oder rollenbasierte Zugriffskontrollen können in die KI-Umgebung integriert werden. Somit entsteht ein geschlossenes Sicherheitsökosystem, das individuellen Compliance-Anforderungen entspricht.
Nachteilig sind die höheren Implementierungs- und Betriebskosten. Die Einrichtung einer internen KI-Infrastruktur erfordert qualifiziertes Personal, Rechenressourcen, regelmäßige Wartung und Sicherheitsupdates. Auch die Modellpflege (z. B. Retraining, Fine-Tuning) stellt erhebliche Anforderungen an Datenmanagement und IT-Know-how.
2. Externe KI-Systeme: Skalierbarkeit und Effizienz
Externe KI-Dienste wie ChatGPT, Gemini oder Copilot werden über Cloud-Infrastrukturen bereitgestellt. Sie zeichnen sich durch hohe Verfügbarkeit, flexible Skalierbarkeit und schnelle Innovationszyklen aus. Der Anwender profitiert von ständigen Modellverbesserungen, einer breiten Wissensbasis und einer sofortigen Einsatzbereitschaft ohne komplexe Systemintegration.
Aus sicherheitstechnischer Perspektive entstehen jedoch Abhängigkeiten vom Anbieter. Daten, die in externe Systeme eingespeist werden, verlassen die unternehmenseigene Infrastruktur. Damit besteht ein potenzielles Risiko für Datenabfluss, ungewollte Weiterverarbeitung oder die Bildung von Schattenkopien. Zwar betonen führende Anbieter, dass Nutzerdaten verschlüsselt und nicht für Trainingszwecke ohne Zustimmung verwendet werden, doch bleiben Transparenz und Nachvollziehbarkeit der tatsächlichen Datenflüsse begrenzt.
Zudem unterliegt die Datenspeicherung häufig außereuropäischen Rechtsräumen, etwa dem US-amerikanischen Cloud Act. Dieser erlaubt Behörden unter bestimmten Umständen den Zugriff auf gespeicherte Daten, selbst wenn sie sich physisch in Europa befinden. Für Unternehmen, die personenbezogene oder vertrauliche Geschäftsdaten verarbeiten, kann dies ein erhebliches Compliance-Risiko darstellen.
3. Vergleich der Sicherheitsniveaus
Die Sicherheit interner und externer KI-Systeme hängt im Wesentlichen von drei Faktoren ab: technischer Schutz, organisatorischer Kontrolle und rechtlicher Verbindlichkeit. Interne Systeme ermöglichen in allen drei Bereichen ein höheres Maß an Einfluss, da sämtliche Sicherheitsmaßnahmen eigenständig gestaltet und überprüft werden können.
Externe Systeme bieten dagegen den Vorteil professionell verwalteter Cloud-Infrastrukturen mit modernsten Sicherheitszertifikaten, redundanter Datenhaltung und hoher physischer Sicherheit der Rechenzentren. Dennoch bleibt der Nutzer auf die Einhaltung der Sicherheitszusagen des Anbieters angewiesen.
Ein sicherheitstechnischer Mittelweg kann in hybriden Modellen bestehen. Dabei werden besonders schützenswerte Daten lokal verarbeitet, während weniger kritische Anfragen über externe Dienste laufen. Solche Architekturen kombinieren Effizienz und Skalierbarkeit mit einem hohen Grad an Datenschutz.
4. Fazit: Sicherheit ist kontextabhängig
Ob interne oder externe KI-Systeme sicherer sind, hängt stark vom Einsatzkontext, der Datenart und den Compliance-Vorgaben ab. Für Organisationen, die mit sensiblen oder personenbezogenen Informationen arbeiten, bieten interne Lösungen den höchsten Grad an Kontrolle und Nachvollziehbarkeit. Für weniger kritische Anwendungsfelder, etwa Textanalysen ohne Personenbezug oder Marketingunterstützung, können externe Systeme aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit und Wirtschaftlichkeit eine geeignete Wahl sein.
Letztlich sollte die Entscheidung auf einer Risikoanalyse gemäß ISO/IEC 27005 und einer Abwägung zwischen Nutzen, Datenschutz und Betriebskosten beruhen. Nur ein ganzheitlicher Ansatz, der technische, organisatorische und rechtliche Aspekte vereint, gewährleistet, dass Künstliche Intelligenz nicht nur leistungsfähig, sondern auch sicher eingesetzt wird.
