Agentic BI Guide · Kapitel 03 · Sicherheit & Recht

Lokale KI für Reporting: LLM on-premises, Metadaten statt Echtdaten.

Die erste Frage jedes Datenschutzbeauftragten: Sieht die KI unsere Daten? Die Antwort hängt nicht vom Modell ab, sondern von der Architektur — was das Haus verlässt, was zurückkommt und was vertraglich festgeschrieben ist.

Lesezeit 11 Min.Fokus: KI lokal betreibenArbeitsmaterial: 10 KlauselnStand November 2026
Grenzbild: Power-BI-Modelle, Warehouse und Excel-Berichte bleiben im Unternehmen; nur Metadaten gehen zum LLM, Vorschläge kommen zurück, Echtdaten bleibenKAPITEL 03 · LOKALE KIWas das Haus verlässtund was bleibtIM UNTERNEHMENPower BI · SemantikmodelleSQL · Warehouse, LakehouseExcel · Berichte, LegacyEchtdaten bleiben im HausLLMlokal oderEU-Tenantnur MetadatenVorschläge, Befunde
Betrieb auf Kundeninfrastruktur
Kurzantwort

Kann man KI lokal betreiben — und sieht die KI unsere Daten?

Ja, KI lässt sich lokal betreiben — ein Sprachmodell läuft auf eigener Hardware, in der eigenen Cloud-Subscription oder bei einem EU-Anbieter ohne Trainingsnutzung. Für Reporting ist die wichtigere Frage aber nicht, wo das Modell läuft, sondern was es zu sehen bekommt. Ein Agent, der ein Power-BI-Modell dokumentiert, prüft oder umbaut, braucht dafür keine einzige Zeile Echtdaten.

Die Architektur, die wir in jedem Projekt einsetzen: Metadaten raus, Ergebnisse rein, Daten bleiben. Der Agent liest Tabellennamen, Spalten, Formeln, Beziehungen und Berechtigungen — die Struktur des Modells. Werte, Kundennamen, Beträge bleiben im Haus. Zurück kommen Vorschläge: eine Dokumentation, ein Regelbefund, ein DAX-Ausdruck, der vor dem Einspielen freigegeben wird.

Vertraglich wird das in einer KI-Zusatzvereinbarung festgeschrieben: nur Metadaten, lückenloses Protokoll jeder Anfrage, Prüfrecht des Auftraggebers, keine Trainingsnutzung. Die zehn Klauseln sind das Arbeitsmaterial dieses Kapitels — und die Grundlage, auf der ein Datenschutzbeauftragter zustimmen kann.

  • 0 Echtdatenverlassen das Haus — nur Struktur
  • 3 Betriebsmodelleon-premises, eigene Cloud, EU-Anbieter
  • 10 Klauselneiner KI-Zusatzvereinbarung
  • 1 Protokollje Anfrage, prüfbar durch den Auftraggeber
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Schaubild Problem Lokale KI: vier Szenen — Controlling lädt Abschluss-Excel in ein öffentliches Chat-Modell, Vertrieb eine Kundenliste in einen KI-Mail-Assistenten, das BI-Team DAX samt Tabellenauszug in ein Public-LLM, ein Dienstleister das Modell in ein Cloud-Werkzeug; alle Pfeile führen in ein öffentliches Modell ohne Vertrag, die Antwort an den Datenschutz lautet „keine“
Vier Szenen, ein Muster: Inhalt verlässt das Haus, weil Struktur und Inhalt nicht getrennt werden. Quelle: DBI Analytics, Agentic BI Guide, Stand November 2026. Schaubild in voller Größe öffnen
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Häufige Fragen

Fragen zu lokaler KI im Reporting

Ist ein LLM in der Azure-Cloud „lokal“?

Nicht im Wortsinn, aber im Ergebnis: Läuft das Modell im eigenen Tenant in einer EU-Region, ohne Trainingsnutzung und mit vertraglich zugesicherter Verarbeitung, bleiben die Daten unter Kontrolle des Unternehmens. Für die meisten Reporting-Projekte reicht das; air-gapped on-premises bleibt die Option für höchsten Schutzbedarf.

Warum braucht ein Agent keine Echtdaten, um ein Modell zu dokumentieren?

Weil Dokumentation, Regelprüfung und Umbau auf der Struktur des Modells arbeiten: Namen, Formeln, Beziehungen, Rollen. Ob in der Umsatzspalte 4,2 Millionen oder 7 stehen, ändert nichts an der Frage, ob das Measure korrekt definiert und dokumentiert ist.

Was gehört in eine KI-Zusatzvereinbarung?

Mindestens: Beschränkung auf Metadaten, Protokollpflicht je Anfrage, Prüfrecht, Ausschluss der Trainingsnutzung, Löschfristen, Benennung der Modelle und Anbieter, Verfahren bei Modellwechsel, Rollen und Freigaben, Haftung und Subunternehmer. Die zehn Klauseln sind das Arbeitsmaterial dieses Kapitels.

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