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Geschäftliche Herausforderung
Unternehmen, die KI einführen, stehen oft vor derselben Entscheidung: Das Unternehmen möchte KI auf wertvollen internen Daten anwenden, doch diese Daten können nicht immer an öffentliche KI-Dienste gesendet oder in einer Standard-Cloud-GPU-Umgebung verarbeitet werden. Gründe hierfür können regulatorische Verpflichtungen, vertragliche Einschränkungen, Datenstandortvorschriften, der Schutz geistigen Eigentums, interne Sicherheitsrichtlinien oder die Notwendigkeit einer vorhersehbaren Kosten- und Kapazitätskontrolle sein.
Genau dieser Situation standen wir intern gegenüber. Während ein Großteil unserer KI-Workloads in einer sicheren und konformen Cloud-Umgebung verarbeitet wird, arbeiten wir mit bestimmten Datentypen, die das Unternehmensgelände nicht verlassen dürfen. Diese Compliance- und Sicherheitsbeschränkungen stellten ein erhebliches Hindernis für unsere KI-Roadmap dar. Sie hinderten uns daran, neue KI-Lösungen anhand bestimmter realer Datensätze zu entwickeln und zu testen, was unsere Innovationsfähigkeit und den Aufbau von praktischem Fachwissen in Schlüsselbereichen einschränkte. Wir benötigten eine Lösung, die es uns ermöglichte, mit unseren sensibelsten Daten zu arbeiten, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Compliance einzugehen.
Aufbau einer sicheren privaten KI-Infrastruktur
Wir trafen die strategische Entscheidung, unsere eigene interne KI-Infrastruktur zu entwerfen und einzuführen. Dazu gehörte die Schaffung einer dedizierten, lokalen Umgebung, die von leistungsstarken GPUs angetrieben wird und speziell für die Verarbeitung von Workloads entwickelt wurde, die für die Cloud tabu waren.
Die Arbeit umfasste die praktischen Entscheidungen, die darüber entscheiden, ob eine private KI-Infrastruktur nützlich wird oder ein isolierter Proof of Concept bleibt:
- Festlegung, welche Workloads lokal ausgeführt werden sollten und welche weiterhin genehmigte Cloud-Dienste nutzen konnten,
- die Bewertung der Modelleignung im Hinblick auf erwartete Qualität, Durchsatz und Infrastrukturbeschränkungen,
- Validierung der GPU-Kapazität anhand realistischer Annahmen zur Arbeitslast,
- die Einrichtung eines sicheren Verarbeitungsmusters für sensible Dokumente,
- Bereitstellung von KI-Laufzeitumgebung, Modellbereitstellungsfunktionen und einem kontrollierten privaten Endpunkt für die ausgewählten Workflows,
- Einführung von Observability und Messungen, damit die Leistung anhand von Fakten statt Annahmen diskutiert werden kann,
- Festlegung, wann ausgewählte cloudbasierte KI-Dienste nach lokaler Verarbeitung, Anonymisierung oder Risikoprüfung weiterhin sicher genutzt werden können.
Aus einem Infrastrukturbedarf eine Investitionsentscheidung machen
Wir gingen die Initiative als strukturierten Entscheidungsprozess an, nicht als isolierte technische Implementierung. Vor dem Aufbau der Umgebung analysierten wir die blockierten Workloads, die Sensibilität der betroffenen Daten und die Art der KI-Verarbeitung, die einen geschäftlichen Mehrwert schaffen würde.
Diese Plattform bietet unseren Teams eine sichere Umgebung, um KI-Modelle unter Verwendung sensibler Informationen zu entwickeln und zu testen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für diese Infrastruktur gehören:
- Analyse sensibler Dokumente: Ermöglichung der KI-gestützten Verarbeitung von rechtlichen, operativen und internen Geschäftsdokumenten, die eine kontrollierte Umgebung nicht verlassen durften.
- Anonymisierung und Pseudonymisierung: Identifizierung und Schwärzung persönlicher oder sensibler Informationen, damit ausgewählte Daten sicherer in nachgelagerten Analysen oder hybriden KI-Workflows wiederverwendet werden können.
- Private Modellbereitstellungsplattform: Bereitstellung ausgewählter KI-Funktionen über einen kontrollierten internen Endpunkt, damit Teams Workflows erstellen und testen können, ohne sensible Eingabeaufforderungen oder Dokumente außerhalb der Umgebung zu senden.
Indem wir dieses Problem für uns selbst gelöst haben, haben wir mehr erreicht, als nur unsere eigene KI-Einführung zu beschleunigen. Wir haben praktisches technisches Know-how aufgebaut, das wir nun direkt in Kundenprojekte einfließen lassen.
Diese Initiative ermöglichte es uns, einen hybriden Architekturansatz zu systematisieren und die Kontrolle und Sicherheit einer On-Premise-Umgebung mit der Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud zu kombinieren, wobei wir beide dort einsetzen, wo es geschäftlich und technologisch am sinnvollsten ist.
Wir unterstützen unsere Kunden nun dabei, eine Infrastruktur zu entwerfen und aufzubauen, die ihre KI-Entwicklung fördert, anstatt sie einzuschränken.
Warum dies für unsere Kunden wichtig ist
Viele Unternehmen wissen, dass sie KI-Fähigkeiten benötigen, wissen aber noch nicht, ob eine eigene Infrastruktur gerechtfertigt ist, welche Hardwareklasse realistisch ist, wie viel Leistung zu erwarten ist oder wie sie die Finanzierung eines isolierten Proof-of-Concept vermeiden können. Andere verfügen bereits über GPU-Infrastruktur oder planen deren Anschaffung, benötigen aber noch einen praktischen Weg von der Hardware zu einem sicheren, messbaren und nutzbaren KI-Workflow.
Dieser Fall veranschaulicht beide Aspekte: die strukturierte Investitionsentscheidung und den Implementierungsweg, der die Infrastruktur in funktionsfähige Kapazitäten umwandelt.
Für einen Kunden, der vor einer ähnlichen Entscheidung steht, hilft ein solcher Ansatz bei der Klärung der Frage:
- ob eine private KI-Infrastruktur für die Zieldaten und Workflows gerechtfertigt ist;
- welcher erste Workflow den Investitions- und Implementierungsumfang bestimmen sollte;
- welche Annahmen zur Arbeitslast erforderlich sind, bevor die Hardware dimensioniert oder das Budget festgelegt wird;
- welche Modellfähigkeiten, Leistungsprofile und betrieblichen Einschränkungen realistisch sind;
- was zuerst implementiert, als Nächstes gemessen und aufgeschoben werden sollte, bis sich die Grundlage bewährt hat.
Die Erkenntnis ist einfach: Eine private KI-Infrastruktur sollte anhand von Geschäftsanwendungsfällen, Datenbeschränkungen und messbaren Annahmen zur Arbeitslast dimensioniert, konzipiert und implementiert werden. Wenn diese Elemente frühzeitig miteinander verknüpft werden, können Unternehmen fundiertere Entscheidungen über GPU-Investitionen, die Implementierungsroadmap, Sicherheitsabwägungen, das Betriebsmodell und den gezielten Einsatz von Cloud-Diensten treffen, wo diese sinnvoll sind.
Für Kunden, die mit sensiblen Dokumenten, regulierten Arbeitsabläufen, geschütztem geistigem Eigentum oder strengen Anforderungen an die Datenkontrolle arbeiten, bietet diese Erfahrung einen bewährten Bezugspunkt für den Übergang von einer blockierten KI-Einführung zu einer kontrollierten, implementierungsbereiten privaten KI-Grundlage.
Vorteile der Initiative
- Beseitigung kritischer Hindernisse aus der KI-Roadmap, wodurch die Entwicklung mit zuvor unzugänglichen Datensätzen ermöglicht wurde
- Schaffung einer sicheren Umgebung für das Testen und Einführen von KI-Lösungen auf der Grundlage sensibler und regulierter Daten
- Schaffung einer bewährten Hybridarchitektur, die die Sicherheit einer lokalen Lösung mit der Flexibilität der Cloud verbindet
- Es wurde praktisches technisches Fachwissen bei der Konzeption und Bereitstellung einer lokalen KI-Infrastruktur entwickelt, das nun direkt in Kundenprojekten angewendet wird
- Schaffung der Fähigkeit, eine On-Premise-Infrastruktur als bewusste Grundlage für eine Unternehmens-KI-Strategie zu entwerfen
- Erlangung der Fähigkeit, Hardware-Entscheidungen auf der Grundlage realer KI-Modelle und Datenmengen zu begründen, wodurch technische und finanzielle Risiken für Kunden vor der Bereitstellung gemindert werden