Post by Jonas Heinzmann

Warum deutsche Mittelständler bei Cloud-KI zögern, und warum das oft das Richtige ist. Drei Gründe, die ich häufig in Erstgesprächen höre: (1) „Wir wissen nicht, wo unsere Daten landen." Berechtigt. AWS, Azure, GCP haben EU-Regionen, aber Default-Konfigs verraten Daten manchmal in nicht-EU-Regionen via Logs, ML-Trainingsdaten oder Cross-Region-Backups. Das ist lösbar, aber Default ist es nicht. (2) „Wir haben keinen, der das betreiben kann." Auch berechtigt. Cloud-Komplexität ist ein realer Personalkostenfaktor. Senior Cloud Engineers sind in Bayern teurer als in Berlin, teurer als in Mailand, teurer als in Krakau. (3) „Wir haben es schon mit On-Prem versucht, war eine Katastrophe." Hier sehe ich oft das Gegenteil. Das eigentliche Problem war nicht On-Prem, sondern die Tooling-Wahl. K8s lokal mit selbstgebauter Pipeline ist auch Cloud-Komplexität, nur ohne die Cloud-Vorteile. Der pragmatische Mittelweg, den wir oft bauen: hybrid. Sensible Inferenz on-prem oder in privater EU-Region. Trainings-Workloads in Public Cloud mit ausgewähltem Datenset. Klare Trennung dazwischen. Nicht „all-in Cloud" und nicht „all-in eigener Server." Architektur, die zur regulatorischen Realität passt. Welcher der drei Gründe ist bei euch der laute? #Cloud #Mittelstand #KI