Für diese Daten gibt es keine Cloud-Option

Die Frage kommt in jedem Betrieb irgendwann: Dürfen wir das in ChatGPT eingeben? Meist geht es um eine Kundenliste, ein Angebot, eine Personalakte oder Vertragsentwürfe. Und meist lautet die Antwort im Betrieb entweder „wird schon passen“ oder „lieber gar nicht“ — beides ohne belastbare Grundlage.

Die ehrliche Antwort ist unbequemer: Es kommt darauf an, um welche Daten es geht. Für einen Teil davon gibt es heute vernünftige Cloud-Lösungen. Für einen anderen Teil gibt es keine — und zwar nicht aus Vorsicht, sondern weil die Rechtslage oder ein Berufsgeheimnis es schlicht ausschließt.

Dieser Beitrag sortiert, welcher Fall wann vorliegt.

Was die Cloud heute kann — und das ist mehr als viele denken

Wer lokale KI verkaufen will, stellt Cloud-Dienste gern als rechtliches Minenfeld dar. Das ist nicht mehr der Stand der Dinge. Für gewöhnliche Geschäftsdaten lässt sich ein Cloud-Einsatz sauber aufsetzen:

Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO. Alle ernstzunehmenden Anbieter stellen einen bereit. Wer keinen hat, scheidet ohnehin aus.
Europäische Rechenzentren. Microsoft, Google und AWS bieten Regionen in der EU an, dazu europäische Anbieter wie Mistral in Frankreich, Aleph Alpha in Deutschland oder IONOS.
Kein Training mit deinen Daten. Bei Geschäftstarifen ist das inzwischen Standard — muss aber im Vertrag stehen, nicht auf einer Marketingseite.

Für Ausschreibungstexte, Marketingentwürfe, Übersetzungen, Code oder allgemeine Recherche ist das ausreichend. Wer hier auf eigene Hardware setzt, zahlt viel Geld für ein Problem, das er nicht hat.

Wo es wirklich keine Alternative gibt

Es bleiben Fälle, in denen kein Vertrag der Welt hilft, weil die Weitergabe an einen Dritten selbst das Problem ist.

1. Berufsgeheimnisse

Ärzte, Rechtsanwälte, Steuerberater, Notare und Psychotherapeuten unterliegen einer Verschwiegenheitspflicht, die strafbewehrt ist. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag regelt den Datenschutz, hebt die Geheimhaltungspflicht aber nicht auf. Wer solche Daten in einen externen Dienst gibt, muss die Zulässigkeit im Einzelfall belegen können — und für viele Konstellationen gelingt das nicht.

Dasselbe gilt abgeleitet für Dienstleister dieser Berufsgruppen: die IT-Firma, die die Kanzleiablage betreut, das Abrechnungsbüro einer Praxis.

2. Vertraglich zugesagte Vertraulichkeit

Der häufigste Fall im Mittelstand, und der am meisten übersehene. In Rahmenverträgen mit größeren Kunden steht regelmäßig, dass Unterlagen ohne schriftliche Zustimmung nicht an Dritte weitergegeben werden dürfen. Ein Cloud-KI-Dienst ist ein Dritter.

Wer Konstruktionsunterlagen, Kalkulationen oder Projektdokumentation eines Auftraggebers durch ein externes Modell schickt, bricht diese Klausel — unabhängig davon, wie DSGVO-konform der Anbieter arbeitet. Das ist kein Datenschutzproblem, sondern ein Vertragsbruch, und der kostet im Zweifel den Kunden.

3. Betriebsgeheimnisse mit echtem Wert

Rezepturen, Fertigungsparameter, Preiskalkulationen, Quellcode eines Produkts. Hier geht es nicht um Recht, sondern um Risiko. Die Frage lautet nicht, ob der Anbieter heute vertrauenswürdig ist, sondern was in fünf Jahren mit diesen Daten passiert — nach einem Eigentümerwechsel, einer Gesetzesänderung oder einem Einbruch beim Anbieter.

Wer Geschäftsgeheimnisse nach dem Geschäftsgeheimnisgesetz schützen will, muss „angemessene Geheimhaltungsmaßnahmen“ nachweisen. Die Weitergabe an einen externen Dienst ohne zwingenden Grund macht diesen Nachweis nicht leichter.

4. Kritische Infrastruktur und regulierte Bereiche

Energieversorger, Verkehrsbetriebe, Wasserversorgung, Gesundheitseinrichtungen: Hier kommen mit NIS2 und branchenspezifischen Vorgaben Anforderungen an Lieferkette und Verfügbarkeit dazu, die eine externe Abhängigkeit schwer begründbar machen.

Das Muster hinter allen vier Fällen ist dasselbe: Nicht die Frage „ist der Anbieter sicher?“ entscheidet, sondern die Frage „darf dieser Inhalt den Betrieb überhaupt verlassen?“ Wo die Antwort nein lautet, hilft kein Vertrag — nur ein System, das im Haus bleibt.

Was lokale KI wirklich kostet

Hier wird es unangenehm für die Befürworter, zu denen ich mich zähle. Lokale KI ist kein Download, sondern ein Projekt.

Hardware. Für ein Modell, das brauchbare deutsche Fachtexte liefert, braucht es eine Grafikkarte mit reichlich Speicher. Das ist eine Investition im vier- bis fünfstelligen Bereich, je nach Anspruch und Nutzerzahl.
Fachwissen. Modell auswählen, Dokumente aufbereiten, Suche einrichten, aktualisieren. Ohne jemanden, der das kann — intern oder extern —, wird das nichts.
Qualitätsabstand. Lokal betreibbare Modelle liegen hinter den größten Cloud-Modellen. Für Textverständnis und Recherche im eigenen Bestand reicht das meist gut aus. Für anspruchsvolle Aufgaben ist der Unterschied spürbar.
Betrieb. Ein Server im Haus will gewartet, aktualisiert und gesichert werden. Das fällt nicht nebenbei an.

Wer diese Rechnung nicht aufmacht, verkauft eine Illusion. Für einen Betrieb mit fünf Leuten und ohne kritische Daten ist lokale KI in aller Regel die falsche Antwort.

Der Weg, den die meisten gehen werden

Nicht alles oder nichts, sondern getrennt nach Datenart:

Cloud für alles, was ohnehin nach außen geht oder öffentlich ist — Marketing, Recherche, Übersetzung, allgemeine Textarbeit.
Lokal für alles, was den Betrieb nicht verlassen darf — Kundenunterlagen, Kalkulationen, Verträge, Personaldaten.

Das setzt eine Entscheidung voraus, die viele Betriebe nie getroffen haben: Welche Daten haben wir eigentlich, und welche davon sind heikel? Diese Sortierung ist die eigentliche Arbeit. Sie ist auch dann sinnvoll, wenn am Ende gar keine KI eingeführt wird.

Der Punkt, an dem die Frage sich von selbst beantwortet

Für einen wachsenden Teil des Mittelstands ist die Sache längst entschieden — nur wissen es viele noch nicht. Wer Zulieferer eines größeren Unternehmens ist, bekommt die Anforderung über den Rahmenvertrag hereingereicht. Wer im Gesundheits- oder Rechtsbereich arbeitet, hatte nie eine Wahl. Wer für kritische Infrastruktur liefert, bekommt sie gerade über NIS2.

In diesen Fällen ist lokale KI tatsächlich alternativlos. Nicht weil sie besser wäre, sondern weil die Alternative nicht zulässig ist.

Offenlegung: Ich arbeite selbst an einem lokal betriebenen KI-System für europäische Betriebe. Ich habe also ein Interesse daran, dass dieses Thema Aufmerksamkeit bekommt. Deshalb steht in diesem Beitrag ausdrücklich auch, wann sich lokale KI nicht rechnet und wo Cloud-Dienste die vernünftigere Wahl sind. Wer zu einem anderen Schluss kommt, widerspricht mir gern — am besten mit Argumenten, die ich hier ergänzen kann.

Dieser Beitrag ersetzt keine Rechtsberatung. Ob ein konkreter Einsatz zulässig ist, hängt vom Einzelfall ab und gehört mit einem Anwalt oder Datenschutzbeauftragten geklärt.