Künstliche Intelligenz hat ein Alleinstellungsmerkmal. Sie entfaltet ihr Potenzial dort, wo klassische Software an Grenzen stößt: bei unstrukturierten Daten, bei uneinheitlichen Formaten, bei komplexen Mustern. Gerade im technischen Einkauf, wo 2D-Zeichnungen, 3D-Modelle und gewachsene Stücklisten aufeinandertreffen, macht KI den Unterschied. Doch mit dieser Fähigkeit kommt eine Grundsatzfrage: Wo läuft diese KI? Cloud oder On-Premises? Was klingt wie eine IT-Frage, ist längst eine strategische Entscheidung – besonders für die fertigende Industrie.

Was bedeuten „On-Premises“ und „Cloud“?

On-Premises (wörtlich: „vor Ort") bezeichnet IT-Lösungen, bei denen Unternehmen Server, Datenbanken und Anwendungen in eigenen Räumen betreiben. Die Hardware steht im eigenen Rechenzentrum, das Unternehmen trägt Verantwortung für Betrieb, Wartung und Sicherheit. Das bedeutet volle Kontrolle, aber auch hohe Anfangsinvestitionen und einen erheblichen Wartungsaufwand.

Cloud-Computing hingegen beschreibt die Bereitstellung von IT-Ressourcen über das Internet. Server, Speicher und Anwendungen werden von externen Anbietern betrieben und nach Bedarf skaliert. Unternehmen zahlen nutzungsabhängig und müssen sich nicht um die Infrastruktur kümmern.

Cloud vs. On-Premises: Pros und Cons im KI-Kontext

• On-Premises – die vermeintliche Kontrollinstanz

On-Premises-Lösungen versprechen volle Datenhoheit auf eigener Hardware, kein Abhängigkeitsverhältnis zu externen Anbietern und einmalige Lizenzkosten statt laufender Gebühren. Doch gerade im KI-Kontext zeigen sich die Grenzen dieses Modells: KI-Workloads erfordern spezialisierte GPU-Infrastruktur, die hohe Anfangsinvestitionen in Hardware und Personal verlangt. Hinzu kommt, dass Patch-Level, Monitoring und Security-Prozesse in der Praxis oft an fehlenden Ressourcen scheitern. Neue Ressourcen hinzuzufügen ist zeitaufwendig – ein echtes Problem, wenn Datenmengen schnell wachsen.

• Cloud – der Enabler für KI-Workloads

Die Cloud dagegen ermöglicht einen schnellen Start: Statt monatelanger Infrastrukturprojekte ist eine Lösung in wenigen Wochen nutzbar. Besonders relevant für KI-Anwendungen ist die automatische Skalierung. Unternehmen profitieren von weniger Fixkosten, da Serverbeschaffung und Betriebs- sowie Lizenzkomplexität entfallen. Zudem erlaubt die Cloud schnelleres Hardening und durchgängige Sicherheitsstandards. Ein oft unterschätzter Vorteil ist der einfache Roll-out. Neue Standorte und Teams lassen sich ohne zusätzliche Serverlandschaft anbinden. Die IT kann sich auf Governance und Integration konzentrieren, während Patches, Sicherheits-Updates und Verfügbarkeit vom Anbieter gemanagt werden. Das Ergebnis: schnellere Wertschöpfung. Der ROI entsteht früher, weil Daten schneller nutzbar werden. Der Preis dafür sind laufende Kosten statt einmaliger Investition und die Notwendigkeit, bei der Anbieterwahl auf Datenschutz zu achten.

Die zwei häufigsten Missverständnisse – und warum sie nicht halten

• Mythos 1: „Cloud = öffentlich zugänglich"

In Realität sind moderne Cloud-Systeme logisch isoliert – mit Mandantenfähigkeit und Rechtekonzepten. Bei professionellen Anbietern entscheiden Kunden präzise, wer was sieht.

• Mythos 2: „On-Premises ist immer sicherer"

Die Theorie klingt logisch. Die Praxis zeigt: On-Premises scheitert oft an Patch-Level, konsequentem Monitoring und durchgängigen Security-Prozessen. Cloud-Lösungen ermöglichen hier standardisierte Sicherheit auf hohem Niveau.

PartSpace setzt konsequent auf Cloud – aus gutem Grund. Die Plattform PartSpace AI analysiert CAD-Dateien, technische Zeichnungen und Stücklisten, um Einkaufsentscheidungen intelligent zu unterstützen. Das erfordert eine Infrastruktur, die mit den Datenmengen der Industrie mitwächst. Denn Unternehmen vom Mittelstand bis zum Enterprise-Konzern stehen vor derselben Herausforderung: viele Teile, viele Lieferanten, verteilte Standorte und steigender Druck auf Kosten und Time-to-Quote. Michael Neuhauser, Chief Technical Officer (CTO) bei PartSpace, sagt: „KI-Workloads sind sprunghaft: Heute analysieren wir 5.000 Zeichnungen, morgen vielleicht 250.000, übermorgen ein paar Millionen. Cloud-Skalierung sorgt dafür, dass Import, Analyse und Massenkalkulation performant bleiben – ohne dass der Kunde Infrastruktur auf Verdacht kaufen muss."

Was Unternehmen konkret gewinnen

Für Unternehmen, die von On-Premises-Systemen umsteigen oder bisher gar keine systematische Lösung für ihre technischen Daten haben, eröffnet die Cloud-Architektur konkrete Vorteile: Sie schafft Transparenz über Zeichnungsteile, von Ähnlichkeiten und Gleichteilen über Kosten- und Preisausreißer bis hin zum Lieferantenvergleich. Gleichzeitig baut sie eine Brücke zwischen Engineering und Einkauf: weniger Medienbrüche, weniger manuelle Klassifikation, weniger Excel-Arbeit. Und nicht zuletzt skaliert sie deutlich besser für historisch gewachsene CAD-Bibliotheken. Ein weiterer Pluspunkt ist die Datenfusion. CAD-Daten, Zeichnungen, Einkaufs- und Lieferantendaten laufen in einer Plattform zusammen, ohne Datensilos.

Sicherheit auf Enterprise-Niveau

PartSpace kombiniert Cloud-Flexibilität mit strikten Sicherheitsmechanismen. Alle Daten werden sowohl während der Übertragung (TLS) als auch im gespeicherten Zustand (at rest) verschlüsselt. Der Zugriff erfolgt über ein rollenbasiertes Rechtekonzept nach dem Least-Privilege-Prinzip – optional ergänzt durch SSO-Anbindung und Multi-Factor-Authentication. Eine strikte logische Trennung sorgt dafür, dass Kundendaten mandantenübergreifend isoliert bleiben. Für volle Nachvollziehbarkeit protokollieren Audit-Logs alle kritischen Aktionen und ermöglichen revisionsfähige Historien. Abgerundet wird das Sicherheitskonzept durch kontinuierliches Monitoring, Alerting, regelmäßige Back-ups und ein definiertes Incident-Handling.

Fazit: Cloud ist kein Kompromiss, sondern Voraussetzung

Für KI-gestützte Anwendungen im technischen Einkauf ist die Cloud kein „nice to have". Sie ist die Voraussetzung, um Millionen von CAD-Datensätzen performant zu verarbeiten, Ähnlichkeiten zu erkennen und Sollkosten in Echtzeit zu berechnen. Wer Engineering-Daten wirklich nutzen will, braucht eine Infrastruktur, die mit der Datenrealität Schritt hält – nicht Hardware, die auf Szenarien von gestern ausgelegt ist.