Evaluierung#
Die Evaluierung des in Kapitel 5 vorgestellten Prototypen sowie der im Rahmen dieser Arbeit untersuchten Konzepte erfolgt auf Grundlage einer qualitativen Betrachtung. Ziel ist es, die technische Machbarkeit, den funktionalen Nutzen sowie die potenzielle Einsatzfähigkeit eines lokal gehosteten LLM‑Systems für das interne Wissensmanagement mittelständischer Unternehmen einzuschätzen. Die Bewertung basiert dabei nicht auf formalen Vergleichskriterien, sondern auf nachvollziehbaren Annahmen, den Praxiserfahrungen sowie den im Prototypen gezeigten Fähigkeiten.
Evaluationsrahmen und Annahmen#
Die Analyse orientiert sich an typischen Rahmenbedingungen in mittelständischen Unternehmen, wie begrenzte IT‑Ressourcen, heterogene Infrastrukturen und hohe Anforderungen an den Datenschutz und die Einhaltung von Richtlinien. Es wird davon ausgegangen, dass On‑Premises‑Systeme in realen Einsatzszenarien nicht in Konkurrenz zu proprietären Cloud-Modellen stehen, sondern gezielt für spezifische, klar umrissene Aufgaben genutzt werden. Der Prototyp dient daher als Nachweis der grundsätzlichen Machbarkeit eines solchen Systems und ist kein Versuch, Cloud-Lösungen in ihrer Leistungsfähigkeit zu übertreffen.
Qualitative Bewertung der Prototyp-Lösung#
Der im Rahmen der Prototypentwicklung verfolgte RAG‑basierte Ansatz zeigt, dass selbstgehostete LLMs mit überschaubarem Aufwand einsatzfähig gemacht werden können. Die modulare Architektur mit spezialisierten Komponenten (Reader, Embedder, Retriever und Agenten) ermöglicht eine flexible Anpassung an verschiedene Datenquellen und Nutzungsszenarien. Die Nutzung aktueller Frameworks wie Ollama und LangChain erleichtert die Entwicklung und die Wartung des Systems und reduziert die Einstiegshürden. Funktional zeigt der Prototyp, dass dialogbasierte Wissensabfragen zuverlässig möglich sind, sofern qualitativ aufbereitete Daten bereitgestellt werden.
Vergleich von On-Premises und Cloud-Lösung unter Praxisannahmen#
| Kriterium | Cloud-LLM | On-Premises-LLM |
|---|---|---|
| Geschwindigkeit | ✅ Hoch | ⚠️ Moderat bis niedrig |
| Skalierbarkeit | ✅ Sehr hoch | ⚠️ Begrenzt durch Hardware |
| Modellqualität | ✅ SOTA-Niveau | ⚠️ Quantisierungsabhängig |
| Datenschutz | ⚠️ Risiken | ✅ Volle Kontrolle |
| Datenhoheit | ❌ Beim Anbieter | ✅ Im Unternehmen |
| DSGVO-Konformität | ⚠️ Aufwand nötig | ✅ Einfacher umsetzbar |
| Betriebskosten | ✅ Pay-per-use | ⚠️ Hohe Anfangsinvestition |
| Integrationskomplexität | ✅ Gering | ⚠️ Mittel bis hoch |
Cloud‑basierte LLMs überzeugen klar durch hohe Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Modellqualität. Sie sind für weniger sensible Anwendungsfälle meist wirtschaftlich überlegen. Im Vergleich dazu bieten On‑Premises‑LLMs klare Vorteile bei den Themen Datenschutz, Datenhoheit und der Einhaltung regulatorischer Anforderungen, insbesondere wenn interne oder vertrauliche Informationen verarbeitet werden.
In typischen mittelständischen Unternehmen erscheint daher ein hybrider Ansatz sinnvoll: Cloud‑Modelle für allgemeine Aufgaben, lokal gehostete Modelle für datensensible oder unternehmensspezifische Prozesse.
Grenzen der Bewertung und Einordnung#
Da keine formalen Messungen der Systemperformance oder umfassende Nutzerstudien durchgeführt wurden, sind die gewonnenen Aussagen qualitativer Natur. Die Bewertung ist daher nicht generalisierbar und versteht sich als konzeptionelle Einordnung, nicht als empirischer Nachweis. Dieses Vorgehen ist jedoch mit der Zielstellung eines prototypischen Machbarkeitsnachweises vereinbar.
Zusammenfassung der Evaluation#
Die Evaluierung zeigt, dass On‑Premises‑LLMs technisch realisierbar und für bestimmte Anwendungen sinnvoll einsetzbar sind. Cloud‑Modelle bleiben in vielen Szenarien leistungsfähiger und ökonomischer. Ein kombiniertes Modell, das die jeweiligen Stärken verbindet, stellt für mittelständische Unternehmen den wahrscheinlich praktikabelsten Weg dar.