TFF #39: Warum KI ohne Cloud scheitert (und was die meisten übersehen)

Diese Woche beim KI Café kam eine Aussage, die viele nicht mehr losgelassen hat.

Manuel Pfiffner von sl.one zeigte eine Statistik: 70% der Mitarbeiter nutzen heute KI.

“Mir hat ein Kunde gesagt: Bei mir nutzt das keiner”, erzählte Manuel.

Seine Antwort an den Kunden war direkt: “Glaub das nicht. Glaub das bitte nicht.”

Und dann der entscheidende Punkt:

Was passiert, wenn ein Mitarbeiter mit seinem privaten ChatGPT-Account Firmendaten eingibt?


🎬 Video: Manuel Pfiffner räumt mit Cloud-Mythen auf


Das Problem: Drei Mythen, die KMU ausbremsen

Ich beobachte seit Monaten dasselbe Muster.

Geschäftsführer wollen KI einsetzen. Sie haben von Copilot gehört, von ChatGPT, von all den Möglichkeiten.

Aber dann kommen die Bedenken:

“Cloud ist unsicher.”

“Da hat jeder Zugriff.”

“Das ist viel zu teuer.”

Manuel hat beim KI Café mit diesen drei Mythen aufgeräumt.


Mythos 1: Cloud ist unsicher.

Die Realität: Microsoft beschäftigt über 3.000 Mitarbeiter nur für Security. Sicherheitsupdates werden sofort ausgerollt.

Manuel erzählte von einem Kunden, der ihm eine Schwachstellen-Meldung schickte.

Seine Antwort: “Du bist in der Cloud, das Update ist bei dir schon lange drauf.”


Mythos 2: Behörden haben Zugriff.

Microsoft hat vertraglich bestätigt: Kein Zugriff Dritter ohne Information des Kunden zuerst.


Mythos 3: Cloud ist teurer als On-Premise.

Hier wird es interessant.

Manuel zeigte den echten Vergleich: Bei On-Premise vergessen die meisten die versteckten Kosten.

Strom. Klimatisierung. Raummiete. Wartung. Hardware-Ersatz.

Ein Beispiel aus seiner Praxis:

Ein Kunde hatte sein letztes Server-Update vor 273 Tagen gemacht.

“Das ist schon sportlich”, sagte Manuel trocken.

Bei einem anderen Kunden fand er auf dem Firmen-Notebook “Call of Duty” – installiert, weil die Tochter das angeblich für die Schule brauchte.

Das ist die Realität von unkontrollierten Geräten.


🎙️ Du hörst des Newsletter lieber? Hier eine kurze, KI-generierte Audio-Zusammenfassung dieser Ausgabe:

KI-Datensicherheit; Privat-Accounts; Cloud Mythen



Das Framework: 3 Schritte zur KI-bereiten Infrastruktur

Zeno John zeigte dann den zweiten Teil: Was Microsoft Copilot tatsächlich kann – und wo die Grenzen liegen.


Schritt 1: Verstehe den Unterschied zwischen privatem und Business-Copilot.

Das verwirrt viele.

Es gibt den Copilot, der im Windows-Symbol sitzt. Und es gibt den M365 Business Copilot.

Der Business-Copilot kostet zusätzlich (aktuell ca. 30 CHF/Monat), aber bietet den entscheidenden Datenschutz.

Warum der Preisunterschied?

Die Komplexität der Sicherheit in Unternehmen ist massiv höher als privat.


Schritt 2: Acht auf die Berechtigungen.

Wir haben einen interessanten Test gemacht.

Ich habe Copilot nach der Lohnabrechnung eines fiktiven Mitarbeiters gefragt – einmal per E-Mail, einmal auf dem SharePoint.

Die Antwort: Keine Auskunft. Auch mit allen Berechtigungen als Geschäftsleiter.

Das zeigt: Die Sicherheitsregeln im Unternehmen gelten auch für die KI.

Wenn die Berechtigungen sauber gesetzt sind, respektiert Copilot sie.


Schritt 3: Kombiniere das Beste aus beiden Welten.

sl.one empfiehlt einen Hybrid-Ansatz:

Standard-Dienste wie E-Mail und Office über Microsoft 365.

Sensible Fachapplikationen in der Private Cloud.

Der Vorteil: Eine direkte Verbindung vom Büro ins Rechenzentrum. Keine Firewall mehr nötig. Geschwindigkeit wie bei einem lokalen Server.


Der Praxis-Check: Was in der Diskussion aufkam

Die spannendste Diskussion kam am Ende.

Ein Teilnehmer fragte nach der Abhängigkeit von US-Tech.

Manuel bestätigte: Es ist technisch möglich, ohne amerikanische Produkte zu arbeiten.

“Aber das Problem ist, man könnte nicht mehr zusammenarbeiten.”

Wenn dein Compliance-System fremde Software blockiert und du jemandem eine Teams-Einladung schicken willst – dann hast du ein Problem.


Ein anderer Punkt, der aufkam: Der Energieverbrauch von KI.

Zeno nannte es “ein Riesending, das noch nicht so publiziert worden ist.”

Die Server-Farmen brauchen nicht nur Strom, sondern auch Wasser zur Kühlung.

In den USA werden AKWs gebaut, um die Rechenzentren zu betreiben.

Das sind die Realitäten, die bei der KI-Euphorie oft untergehen.


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Der Copilot mit den meisten Stimmen wird im Januar gebaut – und hier im Flow Factor exklusiv vorgestellt.


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