Die Kostenherausforderung von KI in regulierten Branchen
Unternehmensweite KI kann teuer sein, und die Kosten können schnell steigen. Viele Organisationen kämpfen mit einer Infrastruktur, die nicht für KI-Workloads ausgelegt ist, was zu Verzögerungen bei der Bereitstellung, Kostenüberschreitungen und Compliance-Risiken führt.
Eine Lösung, die diese Herausforderungen angeht, ist die private KI von EY.ai, die folgende Vorteile bietet:
- Kosteneinsparungen von bis zu 40%, die für die richtigen Workloads durch private KI-Bereitstellung erreicht werden können, während das Risiko verringert wird.
- Vereinfachte Bereitstellung mit vollständig integrierter, sofort einsatzbereiter Infrastruktur, die die Implementierungszeit verkürzt.
- Vorinstallierte branchenspezifische Lösungen helfen, die geschäftlichen Auswirkungen zu beschleunigen und sensible Daten vor Ort zu halten.
Dies macht die Einführung von KI kosteneffizienter, während die Governance, die regulierte Branchen erfordern, aufrechterhalten wird.
Warum Bereitstellungsmodelle wichtiger denn je sind
Aus unserer Arbeit mit Kunden in compliance-orientierten Sektoren haben die EY-Teams fünf häufige Barrieren für die KI-Einführung festgestellt:
- Hohe Infrastrukturkosten
- Datenqualitäts- und Managementprobleme
- Datenschutz- und IP-Anliegen
- Integrationsherausforderungen
- Mangel an KI-Entwicklungstalenten
Diese Hürden sind besonders steil in compliance-getriebenen Branchen, in denen Daten sichere Umgebungen nicht verlassen dürfen und die Echtzeitleistung entscheidend ist.
Eine praktische Lösung: Private und hybride KI-Bereitstellung
Einige Organisationen lösen diese Probleme, indem sie auf private oder hybride KI-Modelle umsteigen. Diese Bereitstellungsansätze ermöglichen es Unternehmen, die Governance über ihre Daten zu behalten, die Infrastruktur für Leistung zu optimieren und Compliance-Anforderungen einfacher zu erfüllen.
In einem wirtschaftlichen Modell erbrachte die private KI-Inferenz signifikante Kostenvorteile im Vergleich zu öffentlichen Cloud- oder API-basierten Alternativen (Enterprise Strategy Group, April 2025).
Branchenspezifische Illustration: Finanzdienstleistungen
Betrachten wir eine globale Finanzinstitution, die ihre Risiko- und Compliance-Funktionen mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) modernisieren möchte. Datenschutzgesetze in mehreren wichtigen Märkten verhinderten die Bewegung sensibler Transaktionen und Kundendaten außerhalb souveräner Umgebungen.
In solchen Szenarien kann ein privates KI-Bereitstellungsmodell, das die inländische Datenverarbeitung und Inferenz unterstützt, Institutionen helfen:
- Compliance-Anforderungen zu erfüllen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Prognostizierte Kosteneinsparungen im Vergleich zu einem vergleichbaren öffentlichen Cloud-Setup zu erzielen.
- Implementierungszeitpläne mithilfe validierter Infrastruktur und vorgefertigter Frameworks zu beschleunigen.
- Auditierbarkeit und Governance zu verbessern, wodurch Regulierungsbehörden und interne Risikoteams eine stärkere Aufsicht erhalten.
- Resilienz zu verbessern, mit einer Infrastruktur, die an geschäftskritische Latenzanforderungen angepasst ist.
Dieses Beispiel zeigt, wie Finanzdienstleistungsorganisationen KI verantwortungsvoll skalieren können, während sie die Compliance-, Kosten- und Leistungsherausforderungen, denen sie am stärksten ausgesetzt sind, angehen.
Was bei der Wahl eines Bereitstellungsmodells zu beachten ist
Organisationen, die ihre KI-Bereitstellungsstrategie abwägen, sollten Folgendes berücksichtigen:
- Wo sich ihre sensibelsten Daten befinden
- Latenz- und Leistungsanforderungen
- Gesamtkosten der Eigentümerschaft über verschiedene Optionen
- Regulatorische und Auditverpflichtungen
Sie sollten auch folgende Fragen stellen:
- Können wir unsere Governance- und Compliance-Verpflichtungen mit unserer aktuellen Architektur erfüllen?
- Wie könnten wir die Leistung verbessern, indem wir Daten näher dort verarbeiten, wo sie sich befinden?
- Wie würde eine phasenweise hybride Strategie aussehen – und wo würde sie beginnen?
- Wie wird unser Bereitstellungsmodell die Abhängigkeit von Anbietern, Transparenz und langfristige Flexibilität beeinflussen?
Ein geerdeter Weg zur KI in großem Maßstab
Für compliance-orientierte Unternehmen hängt der Erfolg mit KI davon ab, die Bereitstellungsstrategie mit regulatorischen und operativen Realitäten in Einklang zu bringen. Da die Cloud-Kosten steigen und der Governance-Bedarf zunimmt, zeichnen sich hybride und vor Ort gehostete KI-Modelle als flexible Optionen neben Cloud-Lösungen ab – und helfen Unternehmen, die richtige Lösung für jede Arbeitslast zu wählen. Realweltbeispiele zeigen, dass mit dem richtigen Bereitstellungsansatz KI sicher, effizient und in großem Maßstab Werte liefern kann.
Die geschäftlichen Vorteile von hybriden KI-Bereitstellungen erweitern
Das Beispiel aus dem Finanzdienstleistungssektor hebt nur ein Szenario hervor, in dem hybride oder private KI greifbare Vorteile bietet. Andere Sektoren mit ähnlichen Anforderungen – wie Lebenswissenschaften, Gesundheitswesen und Regierung – stehen vor ähnlichen Herausforderungen.
Im Bereich der Lebenswissenschaften sind klinische Studiendaten hochsensibel und können häufig nicht über Grenzen hinweg transferiert werden, was öffentliche Cloud-Bereitstellungen unpraktisch macht. Hybride Modelle ermöglichen es Organisationen, geschützte Gesundheitsinformationen innerhalb souveräner Umgebungen zu halten und gleichzeitig von modernen Verarbeitungskapazitäten zu profitieren.
Im Energiesektor ist Latenz entscheidend. KI-Modelle, die zur Überwachung von Geräten, zur Erkennung von Sicherheitsrisiken oder zur Vorhersage von Ausfällen verwendet werden, müssen Daten nahezu in Echtzeit verarbeiten. Vor-Ort-Infrastruktur – abgestimmt auf die physischen Gegebenheiten einer Anlage – kann diese Reaktionsfähigkeit unterstützen, während die Cloud weiterhin weniger zeitkritische Arbeitslasten unterstützt. Durch Minimierung der physischen Distanz zwischen Datenerzeugung und Modellinferenz können Energieunternehmen sowohl Geschwindigkeit als auch Zuverlässigkeit verbessern.
Das Beste aus bestehenden Investitionen machen
Viele compliance-orientierte Unternehmen verfügen bereits über robuste Rechenzentren oder private Cloud-Infrastrukturen. Anstatt stark in die Migration zur öffentlichen Cloud zu investieren, entscheiden sich einige dafür, diese Vermögenswerte zu modernisieren und in ihre KI-Workflows zu integrieren. Mit der richtigen Architektur können diese Organisationen den Wert von Legacy-Systemen verlängern und gleichzeitig neue Investitionen minimieren. Das Ergebnis ist ein kosteneffektiverer, nachhaltigerer Ansatz für das Wachstum von KI.
Die Rolle von Allianzen in der strategischen KI-Bereitstellung
Die Skalierung von KI in regulierten Branchen erfordert eine Lösung, die den regulatorischen Erwartungen gerecht wird, ohne die Innovation zu verlangsamen. Durch die Kombination von branchenangepassten Anwendungsfällen, integrierter Infrastruktur und vereinfachten Implementierungsmodellen können Allianzen helfen, die KI-Einführung zu beschleunigen und gleichzeitig Risiken, Komplexität und Kosten zu senken. Dieser Ökosystemansatz ermöglicht es Unternehmen, KI dort einzusetzen, wo sie benötigt wird – vor Ort, in der Cloud oder am Rand – ohne bestehende Systeme umarbeiten zu müssen.
Ausblick: Zukünftige KI-Infrastruktur
Während sich die KI-Fähigkeiten weiterentwickeln – insbesondere mit dem Aufstieg agentischer Systeme – muss die Infrastruktur, die diese Fähigkeiten unterstützt, ebenso anpassungsfähig sein. Zukünftige Plattformen müssen vorgefertigte branchenspezifische Anwendungsfälle, Governance-Rahmen und modulare Architekturen unterstützen, die es Organisationen ermöglichen, mit Vertrauen zu skalieren – zu ihren eigenen Bedingungen.
