Verstehen, wie Datenschutz in B2B-KI-Produkten funktioniert

Datenschutz ist ein großes Hindernis für die KI-Einführung. Um es noch schlimmer zu machen, erschwert die aktuelle Landschaft von B2B-KI-Produkten es Unternehmen, die verschiedenen Alternativen zu verstehen und zu erkennen, wie ihre Daten tatsächlich verwaltet werden, weil jede Lösung behauptet, „privat“ zu sein.

Dieser Artikel schafft etwas Klarheit, indem er die verschiedenen Alternativen zur KI-Einführung analysiert, von der am wenigsten privaten bis zur privatesten.

Konformes SaaS

Viele KI-SaaS-Anbieter sind SOC2-, GDPR- und sogar HIPAA-zertifiziert. Diese Zertifizierungen garantieren jedoch keinen Datenschutz, da sie relativ leicht zu erhalten sind und sich manchmal eher auf die internen Prozesse der Unternehmen selbst als auf die Gewährleistung einer ordnungsgemäßen Datenverwaltung konzentrieren.

Außerdem nutzen die meisten SaaS-Dienste für verschiedene Teilprozesse Drittanbieter (LLMs, Embeddings, Reranking…), wodurch private Daten auf zahlreiche Server im Internet übertragen und dort gespeichert werden, was die Kontrolle darüber verliert, wer im Falle einer Datenpanne möglicherweise darauf zugreifen könnte.

Datenanonymisierung

Datenschutzbewusste SaaS-Dienste wie Legalfly oder Mostly.ai anonymisieren sensible Daten, bevor sie an die KI-Schicht gesendet werden, die für die Ausführung von Embeddings, Inferenz usw. zuständig ist. Dieser Ansatz verbindet die einfache Einführung und Leistungsfähigkeit von SaaS mit Datenschutz.

Allerdings bringt er einen einzelnen Ausfallpunkt mit sich, nämlich den Anonymisierungsalgorithmus selbst: Wenn der Anonymisierungsprozess fehlschlägt, könnten Ihre Daten offengelegt werden. Aber selbst wenn alles zu 100 % anonym ist, besteht das Risiko, dass die Qualität der Ergebnisse sinkt, weil dem LLM der richtige Kontext fehlt.

Lokale Ausführung

KI, die auf Ihrem Laptop oder Smartphone läuft, wie PrivateGPT oder Proton Scribe, gewährleistet 100 % Datenschutz, da keine Daten Ihr Gerät verlassen und Sie sogar alles ohne Internetverbindung ausführen können.

Allerdings muss Ihr Gerät ziemlich leistungsfähig sein (GPU, RAM…), andernfalls sind Sie hinsichtlich der KI-Fähigkeiten des Systems oder sogar seiner Qualität eingeschränkt. Darüber hinaus ist die Einführung und Zusammenarbeit in professionellen Umgebungen durch die isolierte Ausführung begrenzt oder sogar nicht praktikabel.

Interne Entwicklung

Die Implementierung einer durchgängigen, internen KI-Lösung, die innerhalb der Infrastruktur des Unternehmens läuft, gewährleistet Datenschutz und schränkt die KI-Fähigkeiten nicht ein, sofern Sie über die Ressourcen verfügen, um kostspielige KI-Dienste zu betreiben.

Sie erfordert jedoch eine erhebliche Investition an Zeit, Geld und Fokus, was sie nur für große Unternehmen geeignet macht, die über ein dediziertes Tech-Team verfügen, das alles entwickeln kann, oder für diejenigen, die über genügend finanzielle Mittel verfügen, um diese Dienste an Beratungsagenturen oder Dritte zu beauftragen.

Zylon KI-Arbeitsbereich

Bei Zylon haben wir uns dafür entschieden, Datenschutz auf dem Niveau einer Inhouse-Lösung zu bieten, ohne die Schmerzen der internen Entwicklung. Wir haben einen eigenständigen, sofort einsatzbereiten KI-Arbeitsbereich entwickelt, der sich einfach vor Ort installieren lässt, von Rechenzentren bis hin zu allen großen privaten Clouds.

Das bedeutet, dass Zylon unabhängig vom Grad der Daten-Compliance eines Unternehmens diesen übernimmt, da es innerhalb der bestehenden Infrastruktur betrieben wird. Mit anderen Worten: Sie können Zylon als einen weiteren Bestandteil des internen Software-Stacks Ihres Unternehmens betrachten.

Dank dessen ist Datenanonymisierung überhaupt nicht erforderlich, was das KI-System vereinfacht und es schneller und günstiger macht, da keine Zwischenschritte zum Anonymisieren und Deanonymisieren von Daten erforderlich sind.

Zu guter Letzt lässt sich der Grad der Isolierung bei der Bereitstellung vollständig anpassen: Einige Unternehmen möchten Zylon in ihren eigenen privaten Clouds (AWS, Azure oder GCP) betreiben; während andere es in ihren vom Internet getrennten Rechenzentren bereitstellen möchten (mit oder ohne Internetverbindung).

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Wir hoffen, dass dieser Leitfaden und die Zusammenfassungstabelle unten Ihnen helfen, sich im wachsenden Angebot an KI-Diensten zurechtzufinden.

Autor: Daniel Gallego Vico, PhD, Mitgründer & Co-CEO bei Zylon
Veröffentlicht: Juni 2024
Zuletzt aktualisiert: Feb 2026
Daniel ist spezialisiert auf sichere KI-Architekturen für Unternehmen und verantwortet vor Ort betriebene LLM-Infrastrukturen, Daten-Governance und skalierbare KI-Systeme für regulierte Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Verteidigung.