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KI

Multi-Modell-Strategie: Ihre KI braucht ein zweites Gleis

Im Juni war das wichtigste KI-Modell drei Wochen gesperrt – per Anweisung aus Washington. So stellen Sie Ihre KI-Nutzung auf, dass ein Modellwechsel ein Nachmittag ist und kein Notfall.

Zwei parallele Bahngleise führen nebeneinander durch grüne Böschungen in die Ferne

Drei Wochen im Juni war das wichtigste KI-Modell vieler Betriebe einfach weg. Kein Ausfall, keine Preiserhöhung – eine Anweisung aus Washington genügte, und Anthropic sperrte Claude Fable 5 und Mythos 5 auch für zahlende Kunden in Europa; Ende Juni wurde die Sperre wieder aufgehoben. Die ganze Geschichte steht in »Als Amerika die KI abschaltete«. Hier geht es um das Danach. Um die Frage, die mir seitdem immer wieder gestellt wird: Was mache ich, wenn das noch einmal passiert? Meine Antwort: Sie stellen sich so auf, dass es Ihnen egal sein kann.

Ein Modell ist ein Werkzeug, kein Fundament

Das Muster kennen Sie schon. Wer seine Dateien in OneDrive, seine Mails in Outlook und seine Telefonie in Teams liegen hat, verhandelt mit Microsoft nicht mehr auf Augenhöhe. Ich habe dazu aufgeschrieben, wie Sie Vendor Lock-in vermeiden – also die Abhängigkeit von einem Anbieter, aus der man schwer wieder herauskommt. Bei KI passiert gerade dasselbe, nur eine Ebene höher: Da wächst kein Abo fest, sondern ein Arbeitsstil. Das Team hat gelernt, wie »seine« KI tickt, die besten Prompts stecken in alten Chat-Verläufen, die Automation im Hintergrund ruft genau eine Schnittstelle auf. Solange das Modell läuft, fällt das niemandem auf. Im Juni lief es nicht.

Wissen gehört in Ihre Ablage, nicht in fremde Chat-Verläufe

Der wertvollste Teil Ihrer KI-Nutzung ist nicht das Modell. Es ist das, was Ihr Team über die eigene Arbeit herausgefunden hat: der Prompt, der aus fünf Stichpunkten ein sauberes Angebot macht. Die Anweisung, die Reklamationen im richtigen Ton beantwortet. Die Liste der Daten, die die KI nie zu sehen bekommt. Liegt dieses Wissen nur als Chat-Verlauf beim Anbieter, verlieren Sie es mit dem Zugang gleich mit.

Die Lösung ist unspektakulär: ein Dokument in Ihrer eigenen Ablage. Pro Aufgabe eine Seite – was hineingeht, was herauskommen soll, der ausformulierte Prompt, ein gelungenes Beispiel. Modellunabhängig formuliert, also »Fasse den Mailverlauf sachlich zusammen« statt Spezialkniffe für ein bestimmtes Produkt. Mit so einer Sammlung wechseln Sie das Modell an einem Nachmittag. Ohne sie fangen Sie bei null an.

Automationen brauchen eine Schicht dazwischen

Kritischer wird es, wenn KI nicht mehr im Browser-Tab läuft, sondern in Ihren Prozessen: Der Rechnungseingang wird ausgelesen, Anfragen werden vorsortiert, Produkttexte entstehen automatisch. Wer solche Abläufe direkt gegen die Schnittstelle eines einzigen Anbieters baut, hat sich den Juni-Fall fest einprogrammiert.

Deshalb baue ich Automationen mit einer Zwischenschicht – zum Beispiel mit n8n, einem Open-Source-Werkzeug für Arbeitsabläufe, das auf Ihrem eigenen Server läuft. Der Ablauf kennt nur den Schritt »frage das Sprachmodell«; welches Modell dahinter antwortet, ist ein austauschbarer Baustein. Fällt Anbieter A aus, wird Anbieter B eingetragen, der Rest bleibt stehen. Genau nach diesem Prinzip setze ich KI-Automatisierung bei meinen Kunden um.

Kennen Sie Ihre Ausweichgleise – bevor Sie sie brauchen

Ein Wechsel gelingt nur, wenn Sie wissen, wohin. Drei Richtungen lohnen den Blick:

  • Mistral aus Frankreich betreibt mit Le Chat einen Assistenten auf europäischen Servern – für viele Büroaufgaben längst konkurrenzfähig und außerhalb der Reichweite amerikanischer Exportkontrollen.
  • Soofi S, im Juni 2026 von einem deutschen Konsortium um Fraunhofer und DFKI vorgestellt, ist ein offenes Modell, trainiert in München auf europäischer Infrastruktur – gerade auf Deutsch bemerkenswert stark.
  • Lokale Modelle wie Llama laufen vollständig auf eigener Hardware. Was auf Ihrem Server liegt, kann niemand aus der Ferne abschalten.

Keines davon müssen Sie heute einsetzen. Aber testen Sie einmal im Quartal eine Alternative an drei echten Aufgaben aus Ihrem Alltag, eine Stunde genügt. Wo die großen Anbieter sich unterscheiden, habe ich im Vergleich von ChatGPT, Gemini und Claude beschrieben.

Exportfähigkeit ist ein Einkaufskriterium

Wenn Sie das nächste KI-Werkzeug einkaufen, stellen Sie eine Frage vor allen anderen: Bekomme ich meine Daten wieder heraus? Chat-Verläufe, hochgeladene Dokumente, angelegte Assistenten, gepflegte Wissensdatenbanken – als Export in einem offenen Format, nicht als Bildschirmfoto. Ein Anbieter, der darauf keine klare Antwort hat, plant nicht mit Ihrer Wechselfreiheit. Was sich nicht exportieren lässt, gehört Ihnen nicht.

Was das kostet? Weniger als ein Ausfall.

Rechnen wir ehrlich: eine Prompt-Sammlung in der eigenen Ablage, eine Zwischenschicht in den Automationen, ein Quartals-Test der Alternativen, eine Export-Frage vor jedem Kauf. Das sind ein paar Stunden im Jahr. Dagegen stehen drei Wochen Juni, in denen unvorbereitete Betriebe schlicht Glück brauchten. Ich möchte, dass Ihre KI-Nutzung Ihnen gehört und nicht umgekehrt. Wenn Sie dafür Unterstützung möchten: Das Erstgespräch ist kostenlos, und auch »wir sind schon gut aufgestellt« ist ein ehrliches Ergebnis.

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