Sovereign AI beginnt mit Ihrer Datenbank

KI im Unternehmensbereich entwickelt sich von einer spekulativen Technologie zu Bereitschaft und verändert damit Prozesse und langjährige Annahmen in gesamten Organisationen grundlegend. IT-Abteilungen haben mit der Komplexität zu kämpfen, die mit der Koordination eines umfangreichen Technologie-Stacks aus Datensystemen, KI-Systemen, Abrufsystemen und Datenmanagement einhergeht. Gartnerprognostiziert¹ , dass 60 % der KI-Projekte bis 2026 aufgegeben werden aus verschiedenen Gründen aufgegeben werden, beispielsweise aufgrund mangelhafter Datenpraktiken, im Silo , Deployment oder mangelnden Vertrauens in die Überführung von Pilotprojekten in den Produktivbetrieb.  

Das Souveränitätsdilemma

Unternehmen streben nach innovativen Fähigkeiten im Wettlauf um die KI die Nase vorn zu haben und Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Fähigkeiten diesen Fähigkeiten fortschrittliche Funktionen, innovative KI-Modelle sowie umfassende Ökosysteme mit Unterstützung durch die Community, die als Managed Services leicht zugänglich sind und eine schnelle Wertschöpfung ermöglichen. Dies gewährt zwar sofortigen Zugang zu erstklassigen Fähigkeiten, führt jedoch auch zu erheblichen betrieblichen Schwachstellen.  

Geopolitische Veränderungen haben die Debatte um Souveränität weltweit in die Vorstandsetagen gebracht. Echter Unternehmenserfolg erfordert „Sovereign AI“ – ein strategisches Muss, das laut McKinsey mittlerweile von 71 % der Führungskräfte als existenzielles Problem bezeichnet wird². Um das Unternehmen zu schützen, müssen Führungskräfte die vollständige Kontrolle über Infrastruktur, Software, Daten und KI behalten. 

Der Kontrollverlust ist mit konkreten Kosten verbunden: Jede an ein Modell eines Drittanbieters weitergeleitete Eingabe, jede von einer externen API berechnete Einbettung und jeder in den Vektorspeicher eines Anbieters Datensatz stellen proprietäres Wissen dar, das die kontrollierte Umgebung verlässt. Angesichts immer strengerer Vorschriften zur Datenlokalisierung und Rahmenwerke wie dem EU-KI-Gesetz ist diese Gefährdung keine hypothetische Gefahr. Es handelt sich um eine Bedrohung, die dazu führen kann, dass die nächste Compliance-Prüfung nicht bestanden wird. Und aus wettbewerblicher Sicht können die Muster, die die Modelle eines Unternehmens aus seinen Daten lernen, genauso gut dazu genutzt werden, genau trainieren Funktion trainieren , die ein Anbieter als Nächstes an einen Konkurrenten liefert – was eine direkte Bedrohung für den Wettbewerbsvorteil und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften darstellt. 

Die Lücke schließen – mit einer einheitlichen Architektur aus relationalen Datenbanken und KI

Actian Analytics Engine 8.0 macht diesen Kompromiss endgültig zunichte. Sie schließt die Lücke zwischen reiner Analyse-Performance und vollständiger operativer Kontrolle, indem sie gemischte relationale und KI-Workloads in einem einzigen High-Performance vereint. Anstatt Ingenieure dazu zu zwingen, sensible Unternehmensdaten ständig zu extrahieren, zu transformieren und in fragmentierte Vektordatenbanken von Drittanbietern zu verschieben, bringt die Analytics Engine 8.0 die KI-Workflows direkt dorthin, wo sich die Daten bereits befinden. Dieser einheitliche Ansatz reduziert den Datenverkehr in anfälligen Datenpipelines drastisch und nutzt die absolut zuverlässigen ACID-Eigenschaften eines etablierten Datenbankmanagementsystems für geringe betriebliche Komplexität bei hoher Beständigkeit. 

Sovereign, KI-bereit : Funktionen, die zum Erfolg führen

Die Actian Analytics Engine ist eine High-Performance für komplexe Analysen, die sich auf Terabytes an Daten skalieren lässt. Version 8.0 erweitert diese Engine und bringt KI-Workloads dorthin, wo sich die Daten bereits befinden, wodurch die oben beschriebenen Lücken hinsichtlich Datenbewegung und Anbieterabhängigkeit geschlossen werden. Dank nativer Vektorsuche, integrierter Einbettungsmodelle und GenAI können Unternehmen sichere, domänenspezifische Chatbots und Frage-Antwort-Systeme direkt hinter ihrer Firewall aufbauen, die auf Milliarden von Datenpunkten skalierbar sind. Sensible Informationen müssen die Umgebung nie verlassen, um nutzbar zu sein.  

Die native Unterstützung offener Tabellenformate wie Apache Iceberg bedeutet, dass es bei der Souveränität nicht nur darum geht, wo sich die Daten heute befinden, sondern vielmehr darum, niemals an die Zukunftspläne eines einzelnen Anbieters gebunden zu sein. Bei der Inferenz von KI-Modellen innerhalb der Datenbank werden Vorhersagen direkt über SQL ausgeführt, wodurch externe API-Aufrufe entfallen, die sowohl Latenz als auch das zuvor beschriebene rechtliche Risiko verursachen.  

Die Actian Analytics Engine 8.0 wurde nach demselben Prinzip entwickelt. Sie lässt sich überall einsetzen – von isolierten On-Premises bis hin zu Cloud – und unterstützt selbst gehostete große Sprachmodelle sowie die Inferenz direkt in der Datenbank. Dadurch erhalten Sicherheits- und Compliance-Teams vollständige Nachvollziehbarkeit über KI-Entscheidungen, ohne dass Daten jemals eine Rechtsgebietsgrenze überschreiten. In Kombination mit der Unterstützung offener Tabellenformate erhalten Unternehmen so dieselbe Kontrolle über Infrastruktur, Daten und KI, die sie bereits von jedem anderen Aufzeichnung erwarten. 

Was das in der Praxis bedeutet

Die von Gartner genannte Abbruchquote von 60 % und die von McKinsey angeführte Zahl von 71 % bei den Unternehmen, die existenzielle Bedenken hegen, deuten auf denselben Fehler hin: die Behandlung von KI-Fähigkeiten und KI-Kontrolle als getrennte Probleme. Die Unternehmen, die im nächsten Jahrzehnt führend sein werden, werden Bereitschaft KI-Souveränität als eine einzige architektonische Entscheidung betrachten. 

Wenn die Roadmap eine Entscheidung zwischen Leistungsfähigkeit und Kontrolle erzwingt, liegt das Problem im Stack. Die Actian Analytics Engine 8.0 bietet die eigenständige, High-Performance , um diese Lücke zu schließen. 

Für Führungskräfte ist das Risiko quantifizierbar. Jede Workload , die auf einem Modell eines Drittanbieters Workload , stellt firmeneigenes Wissen dar, das sich außerhalb Ihrer Zuständigkeit befindet. Im Rahmen des EU-KI-Gesetzes und der verschärften Vorschriften zur Datenhoheit stellt dies gleichzeitig ein Risiko für die Compliance-Prüfung, ein Risiko für die Wettbewerbsaufklärung und ein Risiko für die Rechenschaftspflicht des Vorstands dar. Analytics Engine 8.0 bietet Ihrem Compliance-Team vollständige Nachvollziehbarkeit jeder KI-Entscheidung innerhalb Ihrer Umgebung, rückverfolgbar bis zur Quelle. Das ist eine vertretbare Position gegenüber einer Aufsichtsbehörde. Die Alternative wäre, im Nachhinein erklären zu müssen, warum Ihre Daten das Unternehmen verlassen haben. 

Für Ingenieure und Architekten ist die Konsolidierung der konkrete Vorteil. Die datenbankinterne Inferenz macht externe API-Aufrufe überflüssig, die sowohl Latenz verursachen als auch Risiken hinsichtlich der Rechtshoheit mit sich bringen. Native Vektorsuche und Einbettungsmodelle laufen innerhalb der Firewall. Dank SQL-nativer KI-Abfragen können Sie Ihre vorhandenen Kenntnisse weiter nutzen. Die Unterstützung von Apache Iceberg sorgt dafür, dass die Architektur auch bei sich ändernden Anforderungen portabel bleibt. Es müssen weniger Integrationspunkte gewartet und weniger Fehlerquellen überwacht werden, während Analytik und KI in einem einzigen Stack koordiniert werden können. 

Erfahren Sie, welche Möglichkeiten die Actian Analytics Engine 8.0 für Ihre Umgebung bietet:

Über den Autor

Über Steffen Kläbe

Steffen Kläbe ist leitender Forscher bei Actian, wo er sich auf modernes Datenmanagement, Datenbankinnovationen und KI-fähige Architekturen konzentriert. Er trägt dazu bei, neue Forschungsergebnisse in praktische Technologien umzusetzen, und leistet damit einen Beitrag in Bereichen wie der Vektorsuche, der „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) und KI-gestützten Datensystemen. Steffen hat an der TU Ilmenau (Deutschland) promoviert (Dr.-Ing.) und wurde für seine Forschung in Data Analytics Datenbanksysteme mit mehreren akademischen und branchenbezogenen Auszeichnungen geehrt.