Cloud-KI
KI-Glossar
Cloud-KI bezeichnet KI-Modelle und -Dienste, die nicht auf eigener Hardware betrieben, sondern über das Internet von Anbietern wie OpenAI, Microsoft oder Google bereitgestellt und genutzt werden.
Kurzdefinition
Cloud-KI ist der Oberbegriff für KI-Angebote, die über Cloud-Infrastruktur bereitgestellt werden. Dazu gehören KI-Assistenten (ChatGPT, Claude, Gemini), API-basierte Modelle sowie KI-Funktionen in bestehenden Cloud-Plattformen (Microsoft Azure, Google Cloud, AWS). Nutzende zahlen nutzungsabhängig oder per Abonnement und benötigen keine eigene KI-Infrastruktur.
Einfach erklärt
Der überwiegende Teil der heute genutzten KI-Tools ist Cloud-KI: ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini — sie alle laufen auf den Servern der jeweiligen Anbieter. Nutzende schicken Anfragen über das Internet, das Modell verarbeitet sie in der Cloud und antwortet zurück. Einfach zugänglich, sofort verfügbar, kein Infrastrukturaufwand.
Für Unternehmen ist die entscheidende Frage: Welche Daten dürfen die eigene Infrastruktur verlassen? Personenbezogene Daten, Betriebsgeheimnisse oder regulierte Inhalte erfordern eine sorgfältige Abwägung, bevor sie in Cloud-KI-Dienste eingegeben werden.
Beispiel aus dem Arbeitsalltag
Ein Beratungsunternehmen nutzt ChatGPT Enterprise für alle Mitarbeitenden. Der Vertrag regelt, dass Eingaben nicht für Modell-Training genutzt werden. Vertrauliche Kundenprojekte werden dennoch nur in aufbereiteter, anonymisierter Form eingegeben, um das Risiko einer Datenpanne zu minimieren.
Warum ist der Begriff wichtig?
Cloud-KI ist der Standard für die meisten Unternehmen heute. Das Verständnis von Vorteilen und Risiken — insbesondere rund um Datenschutz und Anbieterabhängigkeit — ist grundlegend für verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Für Datenschutzverantwortliche ist Cloud-KI ein dauerhaftes Thema: Jeder neue KI-Dienst ist zunächst Cloud-KI und erfordert Prüfung auf Basis von DSGVO und internen Richtlinien.
Chancen
- Sofort einsatzbereit ohne eigene Infrastruktur
- Immer aktuelle Modelle ohne eigene Updates
- Skalierbar je nach Nutzungsvolumen
- Breites Angebot an spezialisierten Diensten
Risiken und typische Fehler
- Daten verlassen bei jeder Anfrage den eigenen Server
- Datenschutzkonforme Nutzung erfordert sorgfältige Vertragsgestaltung
- Abhängigkeit von Verfügbarkeit und Preisgestaltung des Anbieters
- Verringerter Einfluss auf Modellentscheidungen und -verhalten
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