Privates KI-Modell oder ChatGPT? Was passt zu Ihrem Unternehmen
Ein privates KI-Modell lohnt sich, wenn die KI mit vertraulichen Daten arbeiten soll – von Kunden, Patienten, Bewerbern, aus Verträgen oder dem Know-how des Unternehmens. Es läuft auf den Servern des Unternehmens oder in einer abgeschotteten Cloud in der EU, gibt keine Daten an öffentliche Modelle weiter und erfordert keine Abrechnung jeder Anfrage in Tokens. ChatGPT reicht für allgemeine Aufgaben mit Daten, die das Unternehmen verlassen dürfen.
Der wichtigste Unterschied: wohin die Daten gehen
Öffentliche KI-Tools laufen auf den Servern des Anbieters. Wenn Mitarbeitende dort einen Vertrag, Kundendaten oder ein internes Dokument hineinkopieren, verlässt die Information das Unternehmen. Ein privates KI-Modell läuft auf den Servern des Unternehmens oder in einer abgeschotteten Cloud in der EU – mit Zugriffskontrolle und Nutzungsprotokollen.
Der Vergleich
| ChatGPT und andere öffentliche KI | Privates KI-Modell | |
|---|---|---|
| Wo es läuft | Server des Anbieters | Server des Unternehmens oder Cloud in der EU |
| Unternehmensdaten | Verlassen das Unternehmen | Bleiben im Unternehmen |
| Wissen über das Unternehmen | Nur, was Sie hineinkopieren | Dokumente, Abläufe und Systeme des Unternehmens |
| Kosten | Abonnement oder Tokens pro Nutzung | Planbar, ohne Abrechnung jeder Anfrage |
| Integrationen | Eingeschränkt | Mit CRM, ERP, HR und Branchensystemen |
| Am besten für | Allgemeine Aufgaben und Texte | Unternehmensprozesse mit vertraulichen Daten |
Wann ein privates Modell wählen?
- Sie verarbeiten personenbezogene Daten – von Kunden, Patienten, Bewerbern (DSGVO),
- Sie arbeiten mit Geschäftsgeheimnissen oder Dokumenten Ihrer Kunden,
- Sie sind in einer regulierten Branche tätig – Medizin, Finanzen, Recht, öffentlicher Sektor,
- Sie möchten, dass die KI aus Ihren Daten lernt und die Entscheidungen Ihres Unternehmens widerspiegelt.
Beispiel: ein individuelles Modell für Ausschreibungen
Für ein internationales Pharmaunternehmen haben wir ein KI-Modell entwickelt, das ausschließlich auf den Daten des Kunden trainiert wurde – der Historie seiner Ausschreibungen und Angebote. Dadurch spiegelt die Bewertung der Ausschreibungen die tatsächlichen Entscheidungen des Unternehmens wider und nicht allgemeine Regeln – und Tätigkeiten, für die mehr als 10 Personen nötig waren, erledigen heute 3 Personen.