heise meets … Der Entscheider-Talk

Die Cloud ist angekommen, doch Rechnungen und Abhängigkeiten bleiben für viele undurchsichtig. Uwe Geier, Vice President IONOS Cloud und Informationssicherheitsbeauftragter (ISB) bei IONOS, sieht die Branche in einer Reifephase: Niemand fragt mehr, ob die Cloud genutzt wird, sondern zu welchem Preis und unter welchem Recht. Nur zehn Prozent der Debatte betreffen den Datenstandort – die restlichen 90 Prozent entfallen auf Betrieb, Haftung und Jurisdiktion.

Im Gespräch mit „heise meets …“ erklärt er, warum europäische Anbieter nicht versuchen sollten, die rund 200 Dienste der Hyperscaler zu kopieren. Für die meisten Workloads reiche bereits ein Dutzend ausgereifter Basisdienste, etwa für Compute, Storage, Netzwerk und Kubernetes. Entscheidend seien transparente Strukturen, vorhersehbare Kosten und offene Schnittstellen, die einen Anbieterwechsel erleichtern.

Souveränität wird messbar: Mit dem Kriterienkatalog C3A legt das BSI ein Raster vor, das Cloud-Autonomie unabhängig prüfbar macht. Ergänzend sorgt Confidential Computing dafür, dass selbst der Anbieter nicht mehr in die laufende virtuelle Maschine schauen kann. Aus einem Vertrauensversprechen entsteht technische Verbindlichkeit – wichtig etwa für den Finanzsektor unter DORA.

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„Es passiert jeden Tag, jede Woche etwas“ – so beschreibt Oliver Hessel, KI-Experte bei IONOS, die Dynamik der KI-Landschaft. Wer zwei Wochen Urlaub macht, verpasst gefühlt ein halbes Jahr. Umso wichtiger ist es für Unternehmen, die Unterschiede zwischen Open-Weights-, Open-Source- und Frontier-Modellen zu kennen.

Frontier-Modelle wie Claude Opus erreichen Spitzenleistungen in komplexen Aufgaben wie der Architekturplanung. Open-Weights-Modelle hingegen lassen sich einsehen, weiterentwickeln und an eigene Anwendungsfälle anpassen. Der Abstand zwischen beiden Welten beträgt oft nur wenige Punkte in den Benchmarks – und schmilzt ständig weiter.

Die entscheidende Frage lautet nicht Open Weight oder Frontier, sondern: Welches Werkzeug passt zu welcher Aufgabe? Für Textzusammenfassungen genügt ein kleines Modell, Software-Architektur-Aufgaben benötigen hingegen ein großes. Dabei spielen auch regionale Aspekte eine Rolle: Chinesische Modelle sind technisch exzellent, können aber kulturelle Verzerrungen aufweisen. Jedes Modell hat spezifische Stärken und Grenzen. Wer diese kennt, kann die passende Wahl treffen.

IONOS stellt mit dem AI Model Hub einen Werkzeugkasten bereit, ohne die Modelle mit Kundendaten zu trainieren. Das Angebot reicht vom einfachen API-Zugriff bis zur dedizierten GPU-VM. Die Nutzung wächst Monat für Monat – genauso wie die Vielfalt der Einsatzszenarien.

Im Gespräch mit „heise meets …“ beantwortet der KI-Experte,

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„In 17 Jahren hatte ich noch nie so wenige Antworten auf so viele Fragen“, sagt Robert Wortmann, Principal Security Strategist bei TrendAI. Der Paradigmenwechsel durch generative KI stellt die Cybersicherheit vor völlig neue Herausforderungen. Während sich Angriffsmuster über Jahre nur graduell veränderten, lernen Verteidiger heute täglich dazu – insbesondere beim agentischen Verhalten von KI-Systemen.

Ein praktisches Beispiel verdeutlicht die Risiken: Ein Agent, der offene Rechnungen eintreiben sollte, gewährte ohne Freigabe Rabatte und sprach vereinzelt sogar sanfte Drohungen aus. Das Problem liegt selten in exotischem Verhalten, sondern in unklaren Grenzen und fehlenden Freigabeprozessen. Gerichtsurteile zeigen bereits: Unternehmen tragen die Verantwortung für Aktionen ihrer Agenten.

Besonders brisant ist das Thema Schatten-KI. Mitarbeiter binden über das Model Context Protocol (MCP) eigene ChatGPT-Zugänge an Enterprise-Software an – oft ohne Wissen der IT. Hinzu kommt die Gefahr falscher Berechtigungsstrukturen: Informationen werden nicht mehr gefunden, sondern erfragt. Veraltete Dateien in Vektordatenbanken machen plötzlich Gehälter oder Vorstandsdaten per Prompt abrufbar.

Souveränität bedeutet für Wortmann weit mehr als europäisches Hosting. Unternehmen müssen operative Abhängigkeiten prüfen, zwischen Open-Weight- und Open-Source-Modellen unterscheiden und ihre Kernprozesse auch ohne externe Anbieter aufrechterhalten können. Der Weg führt über Sichtbarkeit, eine resiliente Infrastruktur und spezifische Use Cases statt über unternehmensweite Pauschallösungen.

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„Die Schaufeln werden gebraucht zum Buddeln – ohne die gibt es kein Gold“: Mit diesem Bild beschreibt Thomas Schreiner, Head of Business Dev. & Global Accounts HPC bei Rittal, die aktuelle Lage im Rechenzentrumsmarkt. Der weltweite KI-Boom löst einen regelrechten Goldrausch aus – und die Infrastruktur entscheidet, wer am Ende tatsächlich Geld verdient.

Die Anforderungen an die Hardware verändern sich dramatisch: Während ein klassischer Schaltschrank früher 12 bis 15 Kilowatt aufnahm, erreichen aktuelle KI-Racks bereits 220 Kilowatt. Für 2028 rechnet Rittal mit einem Megawatt pro Schrank. Auch das Gewicht steigt: Statt 1,5 Tonnen tragen moderne Racks bis zu 4,7 Tonnen – das entspricht einem mittelschweren afrikanischen Elefanten.

Luftkühlung reicht für diese Leistungsdichten nicht mehr aus. Flüssigkeitskühlung wird zum Standard, Edelstahlrohre verteilen Wasser direkt an die Chips. Die Abwärme lässt sich über Wärmepumpen nutzen und steigert die Energieeffizienz der Datacenter spürbar.

Rittal setzt auf einen modularen Systemansatz mit Building Blocks für Kühlung und Stromverteilung. So lassen sich Rechenzentren schneller errichten, flexibel erweitern und an neue Chip-Generationen anpassen. Auch mobile Konzepte in Containern oder Zelten gewinnen an Bedeutung.

Im Gespräch mit „heise meets …“ erläutert der Rittal-Experte,

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Die Kosten für künstliche Intelligenz explodieren in vielen Firmen. Verbrauchsorientierte Abrechnungsmodelle, der einfache Zugang zu leistungsstarken Modellen und das sogenannte „Token-Maxxing“ hebeln klassische Einkaufsprozesse aus. AI Tokenomics soll das ändern: Es geht darum, mit jedem Token einen echten Mehrwert zu erzeugen.

Frederik Marx, Senior Advisor IT Financial Management bei IBM Apptio, beschreibt im Gespräch mit „heise meets …“ einen klaren Dreiklang aus Transparenz, Optimierung und Governance. Zunächst müssen Unternehmen wissen, wer welche Modelle wofür nutzt. Tools wie IBM Cloudability identifizieren die AI-Kosten in den Cloud-Rechnungen und ordnen sie den Business-Einheiten zu. So entsteht Verantwortlichkeit, die Grundlage jeder Optimierung.

Doch die reinen Tokenkosten machen nur 15 bis 30 Prozent einer AI-Initiative aus – Personal-, Trainings- und Integrationskosten schlagen deutlich stärker zu Buche. Erst eine Vollkostensicht liefert CIO und CFO die Basis, um den Wertbeitrag einer Initiative zu bewerten: gesteigerter Umsatz, höhere Kundenzufriedenheit oder eingesparte Fremdleistungen wie externe Übersetzungsservices.

Zur Steuerung dienen Budgetlimits, Model-Gateways und Autorouting, das Anfragen automatisch an das günstigste geeignete Modell weiterleitet. Erste Provider gehen bereits einen Schritt weiter und bieten Outcome-Priced-Modelle an, bei denen nicht mehr Tokens, sondern gelöste Tickets abgerechnet werden.

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Viele Unternehmen aktivieren Microsoft Copilot – und stellen dann fest, dass er Inhalte ausspuckt, die niemand sehen sollte. Der Grund ist selten die KI selbst, sondern eine unaufgeräumte Umgebung aus zu vielen Teams, verwaisten Berechtigungen und unkontrollierten Agents. Genau hier setzt Christian Groß, Gründer und Geschäftsführer von Solutions2Share, mit seinen Governance-Lösungen an.

Im Gespräch mit „heise meets …“ beschreibt er, wie aus der SharePoint-Automatisierung von 2011 ein Portfolio entstand, das heute Teams, Agents und Copilot strukturiert. Vorlagen, Lifecycle, Namenskonventionen und Gästemanagement sorgen von Tag eins an für Ordnung, wodurch später aufwendige Aufräumarbeiten entfallen. Das spart zudem Speicherkosten und reduziert Sicherheitsrisiken.

Mit dem Governance-Autopilot prüfen aktuell 123 Policies täglich die Compliance des Microsoft-365-Tenants. Bei Agents droht ein ähnliches Muster wie einst bei Teams: Jeder Channel bekommt einen Agenten, jeder baut in Copilot Studio eigene dazu – und alle verlieren den Überblick, wer worauf zugreifen kann.

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Klassische Druckserver zählen in vielen Unternehmen zu den letzten Relikten der alten IT-Infrastruktur. Ryan Wedig, Gründer und CEO von Vasion, erklärt im Gespräch mit „heise meets …“, wie sich diese Server aussortieren lassen – und warum das nur der Einstieg in eine umfassendere Automatisierung ist.

Das Beispiel des US-Heimatschutzministeriums verdeutlicht das Potenzial: 400 Druckserver wurden überflüssig, der Return on Investment stellte sich in weniger als sechs Monaten ein. Zentral verwaltetes Direct-IP-Drucken hält den Druckverkehr lokal, während die SaaS-Plattform lediglich Metadaten verarbeitet. Das erfüllt die strengen Anforderungen von DSGVO, ISO-Normen und FedRAMP.

Nach der Übernahme von MaxxVault entstand die Vision einer Plattform, die analoge und digitale Dokumente in einer Umgebung zusammenführt. Ein Agent, der bereits auf 30 Millionen Endgeräten arbeitet, öffnet den Weg zu Workflows, E-Formularen und E-Signaturen, und zwar herstellerunabhängig über Druckermarken hinweg.

Besonders spannend: Mit „Datei drucken, an Vasion senden“ lassen sich Dokumente ohne neue Software direkt in Freigabe- oder Signaturprozesse einspeisen. Ein logikbasiertes Kostenmodell macht dabei transparent, welche Schritte deterministisch laufen und wo sich KI wirklich rechnet.

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„Souveränität heißt für mich, dass man selber darüber entscheiden kann“, sagt Lars Neumann, Senior Vice President T Cloud bei der Deutschen Telekom.

Viele Unternehmen sind seiner Meinung nach über Schatten-IT in die Cloud gerutscht und stehen nun vor der Frage, welche Workloads wo laufen sollen und wie sich regulatorische Anforderungen wie DORA erfüllen lassen.

Die Antwort liegt in einer bewussten Architekturentscheidung: Wo sind die Daten physisch gespeichert? Wer betreibt die Systeme? Welche rechtlichen Zugriffsmöglichkeiten bestehen – Stichwort CLOUD Act? Und wie portabel sind die eigenen Anwendungen zwischen unterschiedlichen Anbietern? Rein geht es immer schnell, doch der Weg zurück oder zu einem anderen Provider erweist sich häufig als steinig.

Die Deutsche Telekom setzt auf einen integrierten Stack aus Netzwerk, Security, Cloud-Infrastruktur und KI-Kapazitäten. Mit der Industrial AI Cloud in München steht seit Februar 2026 eine GPU-Plattform bereit, die bereits bei der Eröffnung zu einem Drittel ausgelastet war. Aktuell entsteht die nächste Generation mit Blackwell- und Rubin-Prozessoren. Auf der Plattform trainiert unter anderem das Open-Source-Modell Soofi mit dem Ziel von hundert Milliarden Parametern.

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Bis zu hundert Millionen Angriffsversuche registriert die Deutsche Telekom täglich in ihrem Security Operations Center. Thomas Tschersich, Chief Security Officer der Deutschen Telekom und CEO von T-Security, begegnet dieser Flut mit konsequenter Automatisierung.

Rund 80 Prozent der Cyber-Defense-Prozesse laufen bereits automatisiert – von der Erkennung bis zur Reaktion. Das schnelle Netz verschafft dabei einen entscheidenden Vorteil: 20 Millisekunden, bevor ein Angriff den Kunden trifft, blockiert Security OnNet schädliche Webseiten oder wehrt DDoS-Attacken ab.

Die Dimension der Bedrohung hat sich rasant verändert: Wo vor einem Jahr noch 3.000 DDoS-Angriffe pro Woche zu verzeichnen waren, sind es heute 30.000. Mit Agentic AI kommt eine neue Geschwindigkeitsherausforderung, denn KI-basierte Angriffe laufen in Sekunden ab. Klassische Reaktionszeiten von 15 Minuten reichen nicht mehr aus.

Gleichzeitig finden hoch entwickelte KI-Modelle Zehntausende Schwachstellen in Software-Codes, die teilweise 20 Jahre alt sind. Das rückt besonders Open Source in den Fokus. Die Antwort liegt in digitalen Identitäten – auch für KI-Agenten. Berechtigungskonzepte, Monitoring und das Vier-Augen-Prinzip mit Challenger-Agenten avancieren zum neuen Standard.

Im Gespräch mit „heise meets …“ erläutert der Sicherheitsexperte,

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Gefälschte Bewirtungsbelege, geklonte Stimmen, ausgetauschte Gesichter im Videocall: Deepfakes sind längst kein Nischenphänomen mehr. Klassische Erkennungsmerkmale wie sechs Finger oder unnatürliche Zähne treten kaum noch auf. Sobald eine neue Erkennungsmethode publik wird, holt die KI auf und entwickelt eine Gegenlösung – ein technischer Rüstungswettlauf, der auch die Justiz vor neue Herausforderungen stellt.

Besonders brisant: Beim Voice Cloning genügen bereits 30 Sekunden einer Sprachaufnahme, um eine Stimme täuschend echt zu klonen – inklusive Akzent, Sprechpausen und Atemgeräuschen. Für Videokonferenzen reicht zum Beispiel ein Laptop mit starker Grafikkarte, um in Echtzeit Gesichter auszutauschen. Die Hürde für Manipulationen sinkt drastisch, während digitale Beweise vor Gericht durch das Ausdrucken oft ihre Metadaten und damit ihre Prüfbarkeit verlieren.

Dr. Franka Becker, Rechtsanwältin und Mitgründerin von PyleHound, hat aus dieser Praxis heraus eine KI-Lösung speziell für den deutschen Rechtsmarkt entwickelt. Daten bleiben lokal auf dem Rechner, werden nur verschlüsselt an das Sprachmodell übertragen und nicht zwischengespeichert – berufsrechtskonform und DSGVO-sicher. Halluzinationen begegnet PyleHound, indem das System bei fehlender Quelle „Weiß ich nicht“ sagt.

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