Entscheidungshilfe
Lokales LLM oder ChatGPT? Die Frage ist nicht „ob KI“, sondern „welche für welche Daten“.
Ein ehrlicher Vergleich zwischen lokaler KI in Ihrer Infrastruktur und öffentlichen Diensten wie ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot oder Gemini.
Im Assessment einordnen lassenDer direkte Vergleich
| Lokales LLM (ROUBE) | Öffentliche KI (ChatGPT Enterprise, Copilot, Gemini) | |
|---|---|---|
| Wo liegen Ihre Daten | In Ihrem Haus oder in einem österreichischen Rechenzentrum. Nichts verlässt Ihre Infrastruktur. | Auf den Servern des Anbieters, meist in den USA. Übermittlung an einen Dritten. |
| DSGVO & Berufsgeheimnis | Keine Übermittlung – geeignet für DSGVO Art. 9, Anwalts- und Ärztegeheimnis, Betriebsgeheimnisse. | Für sensible Daten schwierig bis unzulässig – auch mit „Enterprise“-Zusagen. |
| Arbeitet auf Ihren Dokumenten | Ja – dauerhaft und kontrolliert per RAG auf Ihrer echten Wissensbasis. | Nur, was Sie pro Anfrage hochladen; kein dauerhafter, geregelter Zugriff. |
| Offline-Betrieb | Möglich – etwa in der Werkshalle oder im abgeschotteten Netz. | Nein – ständige Verbindung zum Anbieter nötig. |
| Kostenmodell | Einmalige Einrichtung plus Betrieb. Ab einer gewissen Nutzerzahl günstiger. | Pro Kopf und Monat – skaliert linear mit jeder weiteren Person. |
| Kontrolle & Governance | Sie bestimmen Modelle, Zugriffe, Protokolle und Aufbewahrung. | Der Anbieter bestimmt Modellwechsel, Richtlinien und Verfügbarkeit. |
| Zeit bis produktiv | Wochen: Assessment → Pilot → Rollout. | Tage – schneller Start, wenn Datenschutz kein Thema ist. |
| Immer das neueste Modell | Sie entscheiden, wann Sie aktualisieren. | Automatisch – Vorteil bei Funktionen, Risiko bei geändertem Verhalten. |
Wann was sinnvoll ist
Öffentliche KI reicht
Lokales LLM ist nötig
Beides – bewusst getrennt
Häufige Fragen
Ist ChatGPT Enterprise nicht auch DSGVO-konform?
Es gibt vertragliche Zusagen und EU-Optionen. Trotzdem verlassen Ihre Daten Ihre Infrastruktur und gehen an einen US-Konzern. Für Berufsgeheimnisträger und besonders geschützte Daten bleibt das heikel.
Sind lokale Modelle schlechter als GPT-4?
Für Unternehmensaufgaben meist nicht. Ein lokales Modell arbeitet mit Ihren echten Daten statt mit Allgemeinwissen – bei Fachfragen oft treffsicherer.
Können wir beides parallel nutzen?
Ja, und viele tun das. Entscheidend ist eine klare Regel, welche Daten wohin dürfen.
Wie finden wir heraus, was für uns passt?
Im kostenlosen KI-Assessment ordnen wir Ihre konkreten Anwendungsfälle ein und empfehlen den Weg mit dem besten Verhältnis aus Nutzen, Aufwand und Risiko.
Welche KI passt zu Ihren Daten?
30–45 Minuten, remote, kostenlos – mit einer klaren Empfehlung statt einer Verkaufspräsentation.
KI-Assessment vereinbarenNicht „KI ja oder nein“. Sondern: welche KI für welche Daten.