KI-Souveränität im Unternehmen: Kontrolle über Daten und KI-Modelle behalten

In dieser Folge des KI-Insight-Podcasts spricht Patrick mit Christian Mayr, Head of Sovereign AI und Teamleiter für Delivery von Industrial-AI-Lösungen, darüber, wie Unternehmen KI-Souveränität erreichen – zwischen Cloud, On-Premise und Hybrid-Architekturen. 

Wie behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten und KI-Modelle – und wie gelingt der Einstieg in eine souveräne AI-Strategie? Christian Mayr, Head of Sovereign AI und Teamleiter für Delivery von Industrial-AI-Lösungen bei EY Österreich, erklärt im Gespräch mit Patrick Ratheiser, worauf es bei AI-Souveränität wirklich ankommt.

AI-Souveränität bedeutet für Mayr vor allem eines: die Kontrolle über die eigenen Daten und AI-Lösungen zu behalten, statt sich ausschließlich auf große Hyperscaler zu verlassen. 

Im Gespräch geht es außerdem um geopolitische Risiken bei der Modellverfügbarkeit, den sinnvollen Einsatz mehrerer LLMs parallel, die wachsende Leistungsfähigkeit kleinerer Open-Source-Modelle im Agentic Coding sowie Edge-AI in der Produktion. 

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Das Wichtigste auf einen Blick:

• Datenklassifizierung zuerst: Basis jeder Entscheidung zwischen Cloud, On-Premise und Hybrid 
• Souveränität ≠ On-Premise: Auch EU-ansässige Anbieter mit europäischer Gesetzgebung können souverän sein 
• Auf mehrere Modelle setzen: Abhängigkeit von einem einzigen LLM-Anbieter ist ein Risiko, gerade bei kritischer Infrastruktur 
• Kleine Modelle ernst nehmen: Richtig eingesetzt liefern Open-Source- und Coding-Modelle Ergebnisse auf Augenhöhe mit den Großen 
• Edge-AI für Latenz und Souveränität: In der Produktion ist On-Edge-Verarbeitung oft technisch notwendig 
• Governance zentral steuern: Ein internes Gateway verhindert Shadow-AI und ermöglicht kontrollierten Zugriff auf Hyperscaler-Modelle 
• Mitarbeiter:innen enablen: Schulung und Vertrauen sind entscheidend für verantwortungsvolle KI-Nutzung 
• KI-Transformation braucht Struktur: Use-Case, Datenlage und Governance von Anfang an mitdenken 

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