Eine neue Studie warnt: Der schnelle Einsatz öffentlicher KI-Modelle schafft massive Risiken. Experten sprechen von einer tickenden Zeitbombe für Firmen.
Die Forschung von LLM.co führt das Konzept der „KI-Infrastrukturschulden“ ein. Es beschreibt die versteckten rechtlichen, regulatorischen und operativen Risiken, die entstehen, wenn Unternehmen öffentliche Large Language Models (LLMs) unkontrolliert in ihre Kernprozesse integrieren. Der Bericht Why Most Companies Will Regret Public LLM Adoption stellt die vorherrschende „Geschwindigkeit-um-jeden-Preis“-Mentalität in Frage.
Die versteckten Kosten der Bequemlichkeit
Die Kernaussage: Die einfache Zugänglichkeit öffentlicher KI-Tools hat traditionelle IT-Governance ausgehebelt. Im Eifer, generative KI zu nutzen, haben Firmen Modelle in kritische Abläufe eingebettet – von Rechtsrecherche bis Finanzanalyse – ohne die nötige architektonische Strenge.
„Öffentliche LLMs haben die Einstiegshürde für KI gesenkt, aber gleichzeitig die Latte für operative Disziplin gesenkt“, sagt Timothy Carter, Chief Revenue Officer bei LLM.co. Es klaffe eine wachsende Lücke zwischen der aktuellen KI-Nutzung und den strengen Standards, die Unternehmen in regulierten Umgebungen benötigen.
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Die „KI-Schulden“ werden mit den frühen Tagen der Cloud verglichen. Damals führte Ad-hoc-Nutzung zu Sicherheitslücken und Vendor-Lock-in. Bei KI seien die Risiken jedoch höher. Im Gegensatz zu Code, der refaktorisiert werden kann, seien Datenlecks und nicht-deterministische Entscheidungsprozesse in öffentlichen Modellen schwerer zu verfolgen und rückgängig zu machen.
So entsteht die KI-Schuld
Der Bericht identifiziert mehrere Risikovektoren. Das größte ist das anhaltende Risiko von Datenexposition. Selbst mit Schutzmaßnahmen kann die Nutzung öffentlicher LLMs zu unkontrollierter Datenverbreitung über Prompts, Logs und nachgelagerte Systeme führen.
„Die meisten Unternehmen erkennen nicht, dass sie fundamentale Architekturentscheidungen treffen, wenn sie Daten einfach in ein öffentliches Modell kopieren“, erklärt Samuel Edwards, CMO bei LLM.co. Diese Entscheidungen potenzierten sich. In großem Maßstab gefährdeten sie Markenvertrauen, Kundengeheimhaltung und die Fähigkeit, automatisierte Entscheidungen zu erklären.
Ein weiterer Faktor ist das nicht-deterministische Verhalten öffentlicher Modelle. Unternehmenssoftware war stets auf vorhersehbare, wiederholbare Ergebnisse ausgelegt. Der Wechsel zu probabilistischen Modellen ohne Kontrollschicht bedeute, dass Kernprozesse instabil werden können – abhängig von Updates, die außerhalb der Unternehmenskontrolle liegen.
Regulierte Branchen in besonderer Gefahr
Die Warnungen richten sich besonders an Sektoren mit strengen Compliance-Vorgaben: Anwaltskanzleien, Finanzdienstleister, Gesundheitswesen und Beratungsunternehmen. Hier sind Vertraulichkeit und Datenhoheit gesetzlich vorgeschrieben.
Die Nutzung öffentlicher LLMs kollidiere hier oft mit Anforderungen an Datenaufbewahrung und Nachvollziehbarkeit. Vielfach finde die Nutzung informell oder als „Shadow IT“ statt, außerhalb der Kontrolle von CIO oder CISO.
Viele Firmen gingen davon aus, dass die KI-Politik ihrer Nutzung hinterherkomme, so Carter. Bis Richtlinien formalisiert seien, seien die Tools jedoch oft schon tief im Tagesgeschäft verankert. Das Rückgängigmachen dieser Integrationen sei dann viel komplexer und teurer, als sie von Anfang an korrekt aufzubauen.
Branchenkontext: Die Phase der Ernüchterung bricht an
Die Ergebnisse spiegeln breitere Branchenängste wider, die Anfang 2026 sichtbar werden. Nach dem anfänglichen Hype um generative KI stehen IT-Verantwortliche zunehmend wegen der langfristigen Tragfähigkeit und Sicherheit ihrer KI-Pilotprojekte in der Kritik.
Ähnliche Bedenken äußern andere Akteure. Der jüngste Cisco AI Readiness Index verweist auf eine „Infrastrukturlücke“. Nur eine Minderheit der Organisationen halte ihre aktuelle Infrastruktur für vollständig in der Lage, anspruchsvolle KI-Workloads sicher zu bewältigen. Diese konvergierenden Berichte deuten auf eine Marktkorrektur hin: weg von der „Implementierung um jeden Preis“ hin zur „nachhaltigen und sicheren Implementierung“.
Analysten sehen im Konzept der KI-Infrastrukturschulden einen notwendigen Rahmen für IT-Leiter, um die langfristigen Folgen ihrer KI-Strategien mit dem Vorstand zu besprechen. Es verlagere das Gespräch von rein technischen hin zu geschäftlichen Risiken und finanziellen Haftungsfragen.
Der Weg nach vorn: 2026 als Jahr des „Re-Platforming“
Der Bericht prognostiziert, dass 2026 für viele Unternehmen ein Jahr des „Re-Platforming“ wird. Sobald die versteckten Kosten der Abhängigkeit von öffentlichen LLMs sichtbar werden – durch Strafen, Datenlecks oder operative Instabilität – werden Firmen voraussichtlich auf private, selbst gehostete oder hybride Modellarchitekturen umschwenken.
LLM.co rät zu sofortigen Audits des aktuellen KI-Fußabdrucks, um die „Schulden“ zu quantifizieren. Empfehlungen umfassen:
* Kartierung, wo öffentliche Modelle in kritischen Entscheidungsschleifen genutzt werden.
* Bewertung des Datenflusses in externe Systeme.
* Evaluation der Kosten für die Migration zu souveränen oder unternehmensfähigen privaten Modellen.
Für die Branche markiert der Bericht eine Reifung der generativen KI-Landschaft. Die Ära „move fast and break things“ geht in eine Phase über, in der Resilienz, Kontrolle und Governance zu den primären Erfolgskriterien werden. „Die heutigen Entscheidungen zur KI-Architektur werden die operative Realität der Unternehmen im nächsten Jahrzehnt definieren“, so Edwards.
Ausblick: KI-Governance wird zum Wachstumsmarkt
Experten rechnen mit einem stark steigenden Bedarf an KI-Governance-Plattformen und privater Cloud-Infrastruktur für die sichere Hostung von Open-Source-Modellen. Der Markt könnte sich aufspalten: Gelegentliche, unkritische Aufgaben bleiben bei öffentlichen LLMs, während geistiges Eigentum und sensible Datenverarbeitung zunehmend hinter Unternehmensfirewalls wandern.
Die Veröffentlichung des Berichts ist ein Weckruf. Die Fähigkeit, KI-Infrastrukturschulden zu managen und zu mindern, könnte sich zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil für moderne Unternehmen entwickeln.
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