Souveräne KI für Unternehmen

Warum Kontrolle über KI-Systeme zum Wettbewerbsfaktor wird

Montagmorgen, wichtiges Meeting, das Internet streikt. Kennen Sie das? Die Abhängigkeit von Internetanbietern tritt dann besonders deutlich zutage, wenn die alltägliche Nutzung gestört wird.

Das Beispiel lässt sich übertragen: Denn Kontrolle über die eigenen IT-Systeme ist kein Luxus, sondern ein handfester Wettbewerbsfaktor. Digitale Souveränität ist das in diesem Kontext aktuell häufig diskutierte Stichwort.

Dieses Konzept lässt sich auch auf unsere Lieblings-KI-Tools anwenden. Wer insbesondere generative KI fest in seine Arbeitsabläufe integriert hat, merkt es sofort, wenn der Dienst ausfällt oder der Anbieter seine Konditionen ändert. Was wäre, wenn die KI stattdessen auf deutschen Servern oder sogar im eigenen Unternehmensnetz laufen würde? Genau das ist die Grundidee hinter souveräner KI.

Was der Begriff wirklich bedeutet, welche Chancen und Risiken damit verbunden sind und wie sich einschätzen lässt, wie viel Souveränität ein Unternehmen tatsächlich braucht, darum geht es in diesem Beitrag und u.a. auf der 7. KI-Landeskonferenz.

KI-Souveränität ruht auf drei Kerndimensionen – Daten, Modell und Infrastruktur – die von den Fähigkeiten Governance und Kompetenz getragen werden.

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Unser Team

Katrin Link

Projektmanagerin KI-Transfer-Hub Schleswig-Holstein

Dr. Niels Lockmann

Projektmanager KI-Transfer-Hub Schleswig-Holstein

Kim Reiser

Projektmanager KI-Transfer-Hub Schleswig-Holstein

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Themenbereich	Unterthemen & Erklärung	Wichtige Anwendungsbereiche / Technologien
1. Arten der KI	Unterscheidung nach Fähigkeiten und Autonomie.	Schwache KI: Spezialisiert auf eng definierte Aufgaben (z. B. Schach-Computer) Starke KI: Hypothetische KI, die dem menschlichen Intellekt in allen Bereichen gleicht Generative KI: Erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code
2. Technische Grundlagen	Die mathematischen und algorithmischen Methoden.	Machine Learning (ML): Systeme lernen aus Daten, ohne explizit programmiert zu werden Deep Learning: Nutzt künstliche neuronale Netze für komplexe Mustererkennung Natural Language Processing (NLP): Sprachverarbeitung und -generierung
3. Anwendungsfelder	Branchenspezifische Nutzung von KI-Technologien.	Computer Vision: Bild- und Videoerkennung (z. B. autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik) Robotik: Automatisierung von Industrie und Logistik Data Analytics: Datenbereinigung, Prognosen und Tabellenanalyse

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