Künstliche Intelligenz erobert Banken – Sparkassen’s KI-Strategie: Ein Balanceakt zwischen Sicherheit und Investition

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Sparkassen entscheiden sich für einen eigenständigen Weg beim Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI), der durch hohe Investitionen in Nvidia-Chips und den Betrieb in eigenen Rechenzentren charakterisiert ist.

Während die Finanzbranche weltweit den Fortschritt der Künstlichen Intelligenz (KI) vorantreibt, verfolgen die deutschen Sparkassen einen einzigartigen Ansatz, der sowohl finanzielle als auch technische Herausforderungen mit sich bringt. Im Gegensatz zu vielen anderen Unternehmen, die auf Cloud-Dienste von Amazon, Microsoft oder Google zurückgreifen, planen die Sparkassen, ihre KI-Modelle lokal in den Rechenzentren des IT-Dienstleisters Finanz Informatik (FI) zu betreiben. Dieser Schritt ermöglicht es den Sparkassen, vollständige Kontrolle und Datensicherheit zu gewährleisten, birgt jedoch das Risiko höherer Kosten und technischer Komplexität.

Die Entscheidung für den Eigenbetrieb wird durch die Anschaffung von Hunderten von Nvidia-Chips untermauert, die notwendig sind, um die rechenintensiven Aufgaben der generativen KI-Modelle zu bewältigen. Die FI, als zentraler IT-Dienstleister der Sparkassen, setzt dabei auf Open-Source-KI-Modelle von Meta und Mistral, die eine bessere Anpassung an spezifische Anforderungen und eine höhere Flexibilität versprechen.

Die strategische Wahl, KI-Modelle inhouse zu entwickeln und zu betreiben, steht im Kontrast zu dem üblichen Vorgehen, bei dem Unternehmen externe Cloud-Lösungen für ihre KI-Anwendungen nutzen. Diese Entscheidung spiegelt die Priorität der Sparkassen wider, Datensicherheit und -hoheit zu gewährleisten sowie zukünftige regulatorische Anforderungen, wie sie der bevorstehende EU AI Act mit sich bringt, eigenständig zu erfüllen.

Trotz der offensichtlichen Vorteile in Bezug auf Datensicherheit und Anpassungsfähigkeit warnen Experten vor den finanziellen und operationellen Risiken dieses Ansatzes. Die Kosten für eigene Rechenkapazitäten und die notwendige technische Infrastruktur könnten deutlich höher ausfallen als die Nutzung von Cloud-Diensten. Kritiker betonen, dass die Sparkassen durch diese Entscheidung möglicherweise nicht unmittelbar von den neuesten technologischen Entwicklungen profitieren können, die von globalen Tech-Giganten angeboten werden.

Neben den finanziellen Überlegungen steht auch der Bedarf an qualifizierten KI-Spezialisten im Fokus, da der Betrieb und die Weiterentwicklung eigener KI-Modelle hochqualifiziertes Personal erfordern. Dies könnte die Sparkassen zwingen, in den wettbewerbsintensiven Markt für KI-Talente einzutreten oder sogar spezialisierte Unternehmen zu akquirieren.

Während einige Brancheninsider die Unabhängigkeit und die kontrollierte Datennutzung loben, die der eigenständige KI-Weg der Sparkassen ermöglicht, bleibt die Frage offen, ob die potenziellen langfristigen Vorteile die unmittelbaren finanziellen und technischen Herausforderungen aufwiegen. Die Zukunft wird zeigen, ob die strategische Entscheidung der Sparkassen eine weitsichtige Investition in die technologische Souveränität oder eine kostspielige Abweichung vom etablierten Pfad darstellt.