11.11.2025
Von Peter Hecker, Inhaber von HECKER CONSULTINGKI lokal betreiben: offene Modelle und Werkzeuge, nötige Hardware, Folgen für Datenschutz und Kosten sowie der Weg vom Test zum Teamserver im Unternehmen.
Ein kleiner Versuch macht den Unterschied anschaulich: Starten Sie auf einem aktuellen Laptop ein lokal installiertes Sprachmodell, stellen Sie eine Frage, und schalten Sie dann das WLAN ab. Das Modell antwortet weiter. Keine Verbindung zu einem Rechenzentrum, kein Konto, keine Abrechnung pro Anfrage – die gesamte Rechenarbeit erledigt der eigene Computer.
Für viele ist das überraschend, weil sich die Vorstellung festgesetzt hat, künstliche Intelligenz finde grundsätzlich auf Servern von OpenAI, Google, Microsoft oder Anthropic statt. Für die leistungsstärksten Modelle stimmt das auch. Daneben ist aber eine zweite Welt entstanden: offene Modelle, die jeder herunterladen und auf eigener Hardware betreiben kann, und Werkzeuge, die das so einfach machen wie die Installation eines Textprogramms. Für Unternehmen mit sensiblen Daten ist das mehr als eine Spielerei.
Cloud-Dienste wie ChatGPT sind bequem, leistungsstark und immer verfügbar. Für einen lokalen Betrieb sprechen trotzdem mehrere Gründe:
Wichtig für die Erwartungen: Lokal heißt nicht automatisch besser. Die stärksten Cloud-Modelle sind den offenen Modellen, die auf üblicher Hardware laufen, bei komplexen Aufgaben weiterhin voraus. Die Frage ist deshalb nicht, ob lokal oder Cloud, sondern welche Aufgaben wohin gehören.
Grundlage sind sogenannte Open-Weight-Modelle. Die Hersteller veröffentlichen dabei die trainierten Gewichte, also das Ergebnis des Trainings, das man herunterladen und ausführen kann. Die Trainingsdaten und der Trainingscode bleiben meist unter Verschluss, deshalb ist „offen“ hier enger gemeint als bei klassischer Open-Source-Software. Die wichtigsten Familien im Herbst 2026:
Zwei Begriffe helfen bei der Auswahl. Die Zahl der Parameter, angegeben in Milliarden (etwa 8B oder 70B), beschreibt grob die Größe und damit den Speicherbedarf eines Modells. Und Quantisierung bedeutet, die Zahlen im Modell mit geringerer Genauigkeit zu speichern, typischerweise mit 4 statt 16 Bit. Das verkleinert ein Modell auf etwa ein Viertel bei meist moderatem Qualitätsverlust. Viele neuere Modelle arbeiten außerdem nach dem Mixture-of-Experts-Prinzip: Für jede Antwort rechnet nur ein Teil des Modells, was Tempo bringt, aber am Speicherbedarf für das Gesamtmodell nichts ändert.
Vor dem Einsatz im Unternehmen lohnt sich ein Blick in die Lizenz des jeweiligen Modells. Einige erlauben fast alles, andere schränken bestimmte Nutzungen ein oder verlangen Hinweise auf die Herkunft.
Um ein offenes Modell zu nutzen, braucht es eine Software, die es lädt, ausführt und eine Bedienoberfläche oder Schnittstelle bereitstellt. Fünf Werkzeuge haben sich durchgesetzt, alle kostenlos nutzbar.
Ollama gibt es für Windows, macOS und Linux. Nach der Installation genügt ein Befehl oder unter Windows und macOS ein Klick in der Desktop-App, um ein Modell aus der Bibliothek herunterzuladen und zu starten. Registrierung oder Konfigurationsdateien sind nicht nötig. Der eigentliche Clou für Unternehmen: Ollama stellt auf dem Rechner eine Programmierschnittstelle bereit, die zur Schnittstelle von OpenAI kompatibel ist und standardmäßig unter localhost:11434 erreichbar ist. Anwendungen, die bisher ChatGPT ansprechen, lassen sich mit wenigen Anpassungen auf ein lokales Modell umstellen.
Wer sich im Terminal nicht wohlfühlt, ist mit LM Studio gut bedient. Die Oberfläche erinnert an ChatGPT. Über die eingebaute Suche laden Sie Modelle herunter, und LM Studio weist darauf hin, wenn eine Modellvariante voraussichtlich zu groß für den eigenen Rechner ist. Auf Macs mit Apple-Chips nutzt LM Studio neben dem verbreiteten Format GGUF auch das für diese Prozessoren optimierte MLX. Für Experimente – welches Modell beantwortet meine Fragen am besten? – ist das Programm ideal, der Wechsel zwischen Modellen dauert Sekunden.
Viele dieser Werkzeuge bauen auf llama.cpp auf, einem quelloffenen Projekt des Entwicklers Georgi Gerganov. Es macht Sprachmodelle auf gewöhnlicher Hardware überhaupt erst praktikabel: mit Optimierungen für moderne Prozessoren, für Apple-Chips, für Grafikkarten von Nvidia und AMD. Die meisten Anwender kommen mit llama.cpp nie direkt in Berührung. Wer Leistung feinjustieren will, findet hier die Stellschrauben.
Open WebUI ist eine Weboberfläche, die auf einem Server im Firmennetz läuft und sich für die Beschäftigten wie ein vertrauter Chat-Assistent anfühlt. Sie bietet Benutzerkonten und Rechteverwaltung, Gesprächsverläufe, das Einbinden von Dokumenten und eine Bibliothek mit Vorlagen für häufige Anfragen. Im Hintergrund können lokale Modelle über Ollama, aber auch Cloud-Modelle angebunden werden – praktisch, um je nach Vertraulichkeit zu entscheiden, wohin eine Anfrage geht. Die Lizenz erlaubt die kostenlose Nutzung im Unternehmen, solange der Name Open WebUI in der Oberfläche sichtbar bleibt; wer bei mehr als 50 Nutzern ein eigenes Erscheinungsbild will, braucht eine Enterprise-Lizenz.
Ein Sprachmodell weiß nichts über Ihre internen Richtlinien, Verträge oder Handbücher. AnythingLLM schließt diese Lücke mit einem Verfahren namens Retrieval Augmented Generation (RAG). Vereinfacht: Die Software zerlegt Ihre Dokumente in Abschnitte und legt sie in einer lokalen Datenbank ab, die nach Bedeutung statt nach Stichworten sucht. Bei einer Frage holt sie die passenden Abschnitte heraus und gibt sie dem Modell als Grundlage für die Antwort mit. So kann eine Personalabteilung ihre Betriebsvereinbarungen durchsuchbar machen oder ein Ingenieurbüro seine Normensammlung – ohne dass ein Dokument das Haus verlässt.
Für den produktiven Betrieb mit vielen gleichzeitigen Nutzern kommen Server-Werkzeuge wie vLLM hinzu, die auf hohe Auslastung von Grafikkarten ausgelegt sind. Für den Einstieg und für kleine Teams reichen die fünf genannten.
Die wichtigste Größe ist der Speicher, in den das Modell passen muss: bei Grafikkarten der Grafikspeicher (VRAM), bei Apple-Rechnern und einigen neueren PC-Prozessoren der gemeinsame Arbeitsspeicher. Als Faustregel braucht ein auf 4 Bit quantisiertes Modell gut ein halbes Gigabyte pro Milliarde Parameter, dazu Reserven für den Gesprächsverlauf.
Meine Empfehlung: Kaufen Sie nicht zuerst Hardware. Testen Sie auf vorhandenen Rechnern, welche Modellgröße für Ihre Aufgaben genügt, und dimensionieren Sie erst dann.
Der Weg vom Experiment auf einem Laptop zum Dienst für eine Abteilung ist kürzer, als viele denken, verlangt aber dieselbe Sorgfalt wie jede andere Unternehmensanwendung. Angenommen, eine Steuerkanzlei möchte ihren Mitarbeitenden einen KI-Assistenten für Mandantenkorrespondenz bereitstellen. Ein typischer Aufbau: ein Server im eigenen Netz mit Ollama oder vLLM, davor Open WebUI mit Anmeldung über die vorhandenen Benutzerkonten, dazu eine Dokumentensammlung mit Mustertexten und Fachinformationen. Kein Mandantendatum geht nach außen.
Damit das funktioniert, müssen einige Fragen geklärt sein: Wer darf welche Dokumente durchsuchen? Wer aktualisiert die Modelle, und wer prüft neue Versionen, bevor sie live gehen? Wie werden Zugriffe protokolliert? Und wie werden Beschäftigte geschult, damit sie Antworten kritisch prüfen? Denn auch ein lokales Modell kann sich irren oder Fakten erfinden. Die Pflichten der europäischen KI-Verordnung gelten unabhängig davon, wo das Modell läuft – etwa, als Betreiber Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der Beschäftigten zu treffen.
Lokale Modelle lassen sich außerdem in Automatisierungen einbinden, etwa mit der Workflow-Plattform n8n, die Anfragen aus E-Mails oder Formularen an das Modell weiterreicht. Wie Ollama, LM Studio und RAG zusammenspielen und wie Sie einen solchen Aufbau planen, zeigt das Seminar Lokale KI mit Ollama und LM Studio.
Ein besonders gefragtes Einsatzgebiet ist die Softwareentwicklung, weil Quellcode oft zu den wertvollsten Geschäftsgeheimnissen gehört. Mehrere Editor-Erweiterungen und quelloffene Coding-Agenten lassen sich statt mit einem Cloud-Modell mit einem lokal laufenden Modell verbinden. Für Codevervollständigung, Erklärungen und überschaubare Änderungen funktioniert das gut. Bei großen Aufgaben, die über viele Dateien und viele Arbeitsschritte gehen, sind Cloud-Agenten wie Claude Code derzeit klar im Vorteil; wie solche Agenten arbeiten, erklärt der Beitrag Claude Code: Was die KI von Anthropic beim Programmieren kann. Welche Werkzeugklassen es insgesamt gibt und wie sie sich kombinieren lassen, zeigt die Übersicht KI-Tools für Entwickler.
Lokale KI ist beeindruckend, aber kein Ersatz für alles:
Ein Einstieg in drei Stufen hat sich bewährt:
Für die meisten Unternehmen ist die Antwort ein Sowohl-als-auch. Für allgemeine Recherche, kreative Texte und anspruchsvolle Analysen ohne vertrauliche Daten sind Cloud-Dienste mit Geschäftskundenvertrag die leistungsstärkste und bequemste Lösung. Für Personaldaten, Gesundheitsdaten, Mandanteninformationen, Quellcode und Konstruktionswissen ist ein lokales Modell oft die bessere Wahl – oder die einzige, die Datenschutz und Geschäftsleitung mittragen.
Überschätzt wird, wie viel Aufwand der Einstieg kostet: Ein Test auf vorhandener Hardware ist an einem Nachmittag erledigt. Unterschätzt wird der Aufwand für einen dauerhaften, sicheren Betrieb im Team. Wer beides realistisch einplant, gewinnt mit lokaler KI ein Stück Unabhängigkeit, das angesichts schwankender Preise und politischer Unsicherheiten an Wert gewinnt. Weitere Seminare zu Sprachmodellen, RAG und Automatisierung finden Sie auf der Themenseite Künstliche Intelligenz (KI).
Die Daten bleiben im eigenen Haus, es fallen keine Gebühren pro Anfrage an, und Sie bestimmen selbst, welches Modell in welcher Version läuft. Dafür übernehmen Sie Betrieb und Wartung, und die Leistung reicht nicht an die stärksten Cloud-Modelle heran.
Für erste Versuche genügt ein Laptop mit 16 GB Arbeitsspeicher. Für regelmäßige Nutzung mittelgroßer Modelle empfiehlt sich eine Grafikkarte mit mindestens 12 GB Grafikspeicher oder ein Rechner mit großem gemeinsamem Speicher. Modelle mit 70 Milliarden Parametern brauchen auch quantisiert rund 40 bis 48 GB.
Lokale KI erleichtert den Datenschutz deutlich, weil die Übermittlung an externe Anbieter entfällt. Automatisch DSGVO-konform ist sie deshalb nicht: Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Zugriffsrechte, Löschfristen und technische Schutzmaßnahmen müssen Sie trotzdem regeln.
Bei Alltagsaufgaben wie Zusammenfassen, Umformulieren und Fragen zu eigenen Dokumenten liefern gute offene Modelle brauchbare Ergebnisse. Bei komplexem Schlussfolgern, Programmieraufgaben über viele Dateien und aktuellem Weltwissen liegen die großen Cloud-Modelle vorn.
Meist ja, aber die Lizenzen unterscheiden sich. Modelle unter Apache 2.0 oder MIT-Lizenz sind weitgehend frei nutzbar, andere wie Llama haben eigene Lizenzbedingungen. Prüfen Sie die Lizenz vor dem produktiven Einsatz.
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Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräfte.
Bevor die globale Pandemie im Jahr 2020 zuschlug und die Welt auf den Kopf stellte, sorgten künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der Zweig der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, bereits für eine weitreichende Disruption in fast jeder Branche.
Die enormen Fortschritte, die in jüngster Zeit im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) gemacht wurden, sind im Begriff, Branchen vom Gesundheitswesen über das Transportwesen und Versicherungen bis hin zu Fertigung, Dienstleistungen und Verteidigung zu revolutionieren. Wie bei jeder revolutionären technologischen Veränderung, z. B. bei Automobilen oder dem Aufkommen von Fabriken, wirft dieser Fortschritt erhebliche Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz auf.
Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Konstellation vieler verschiedener Technologien, die zusammenarbeiten, um Maschinen in die Lage zu versetzen, mit menschenähnlichen Intelligenzebenen zu fühlen, zu begreifen, zu handeln und zu lernen. Vielleicht scheint es deshalb so, als ob jeder Mensch eine andere Definition von künstlicher Intelligenz hat: KI ist nicht nur eine Sache.
