Open-Source-KI-Modelle für den E-Commerce

Während ChatGPT & Co. in weiten Teilen der öffentlichen Debatte gewissermaßen als der Inbegriff der generativen KI angesehen werden, ist im Schatten der KI-Riesen eine Vielfalt von weiteren, ebenfalls sehr leistungsfähigen KI-Modellen entstanden. In diesem sechsten Teil unseres Schwerpunkts „KI im E-Commerce“ beleuchten wir Open-Source-KI-Modelle als echte Alternativen zu den kommerziellen Lösungen für generative KI und als intelligente Begleiter auf dem Weg in die digitale Souveränität.

Die großen Large-Language-Models (LLM) sind in aller Munde und erregen ständig mit neuen – längst nicht immer positiven – Schlagzeilen enorm viel Aufmerksamkeit. Immer mehr Unternehmen integrieren künstliche Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse – und wer noch nicht dabei ist, hat das schon bald vor. Zudem integrieren immer mehr Softwareanbieter KI-Funktionen in ihre Produkte und Dienste – nicht selten durch die Anbindung an kommerzielle LLMs wie ChatGPT. Auch im E-Commerce stellt sich Händlern längst nicht mehr die Frage, ob sie KI in ihre Systeme integrieren, sondern wann, wo und wie genau. Eine weitere sehr wichtige Fragestellung in diesem Zusammenhang lautet: Welches KI-Modell empfiehlt sich für die Integration?

Generative KI: Fluch oder Segen?

Das Thema Künstliche Intelligenz wurde schon im vergangenen Jahrhundert entwickelt und diskutiert. Wenn es um KI geht, dreht sich die Diskussion seit einiger Zeit zumeist nur noch um generative KI und die großen LLMs der Platzhirsche wie OpenAI, Google und Anthropic. Die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von ChatGPT, Gemini und Claude erreicht mit jeder neu vorgestellten Generation der Modelle neue Höhen. Diese Entwicklung verläuft nicht nur ausgesprochen rasant, sondern auch auf spektakuläre Weise sprunghaft. Und es scheinen gleich mehrere Geschäftsbereiche auf einmal revolutioniert zu werden: Neben Aussichten auf die Automatisierung und Beschleunigung der Erledigung repetitiver Aufgaben winken Shopbetreibern dank „der KI“ auch nie geahnte Möglichkeiten für die Analyse und Verwertung von Daten, das Generieren von Inhalten – und vieles mehr.

Aber zugleich ist die Skepsis gegenüber kommerziellen LLMs groß. Nicht erst seit dem demonstrativen Schulterschluss mit der aktuellen US-Regierung werden Big-Tech und viele Produkte aus dem Silicon Valley auf dem europäischen Markt zunehmend kritisch betrachtet. Der Skalierungswettlauf um immer größere Rechenkapazitäten führt zu einem beispiellosen Ressourcenverbrauch: Riesige Mengen an Mineralien für Chips, Strom für den Betrieb und Wasser für die Kühlung von Rechenzentren sind nötig. Angesichts der gigantischen Investitionssummen, die in die Branche gepumpt werden, mehren sich die Anzeichen für eine bedenkliche Spekulationsblase.

Zugleich genießen US-amerikanische Anbieter von Cloud-Diensten im Hinblick auf Datenschutz und Datensicherheit – sehr vorsichtig ausgedrückt – generell schon lange kein ungetrübtes Vertrauen mehr. Wer einen Blick auf die unterschiedlichen Versionen der Datenschutzerklärung von Anthropic wirft, kann beispielsweise leicht feststellen, dass es dort noch im Frühjahr 2025 hieß: „Wir werden Ihren Input oder den Output nicht zum Trainieren unserer Modelle verwenden, es sei denn: […]“, während dort seit dem 28. September 2025 steht: „Wir können Ihre Inputs und Outputs verwenden, um Anthropic-KI-Modelle zu trainieren und zu verbessern, es sei denn, Sie widersprechen in Ihren Kontoeinstellungen […]“. Inzwischen ist also ein expliziter Opt-out notwendig, um Claude davon abzuhalten, die eigenen Ein- und Ausgaben für das Training des Modells zu verwenden. Was vor einem Jahr noch diskret ausgeschlossen wurde, ist mittlerweile zum Default geworden.

Nicht zu vergessen: Wenn generative KI im Spiel ist, kommen bei allen oftmals sehr beeindruckenden Ergebnissen weiterhin sehr hohe Fehlerquoten, bizarre Halluzinationen, unerwünschte Resultate und Unmengen an Slop als abschreckende Faktoren hinzu, während die enge Zusammenarbeit der Anbieter mit Rüstungsunternehmen und Berichte über den Einsatz von KI-Modellen in der Kriegsführung bei vielen für Irritationen sorgen.

Professionell mit KI umgehen

Bei allen guten Gründen für grundsätzliche Skepsis gegenüber den angebotenen Diensten und dem dahinterliegenden Geschäftsmodell wird der Bereich KI in der allgemeinen Wahrnehmung klar von wenigen Akteuren dominiert. Das ist wenig verwunderlich, immerhin glänzen die LLMs der großen Anbieter aus dem Silicon Valley durch die geradezu magisch anmutende Kombination aus einer so einfach wie irgend möglich gehaltenen Benutzeroberfläche und schier unbegrenzt erscheinenden Möglichkeiten und Fähigkeiten: Fragen beantworten, Ratschläge geben, vermeintlich persönliche Unterhaltungen führen, komplexe Texte verfassen und übersetzen, Bilder bearbeiten und generieren, Musik und Filme produzieren, Software programmieren: Die Modelle sind so breit trainiert, dass sie praktisch alles können. Und dabei sind sie über einen einfachen Chat in natürlicher Sprache bedienbar.

So faszinierend die rasante Entwicklung von KI-Tools auch ist: Wer KI im Unternehmen einsetzen will, sollte das Thema entsprechend professionell angehen. Das bedeutet, zunächst einmal, von der Faszination für und dem Unterhaltungswert von generativer KI abzusehen. Und dann gilt es,sich mit zwei betont nüchternen Fragen auseinanderzusetzen:

1. Für welche Aufgaben genau ist der Einsatz von KI in meinem Unternehmen sinnvoll?
2. Welches Wissen braucht die KI dafür, diese Aufgaben erledigen zu können?

Sehr wahrscheinlich wird dabei herauskommen, dass die Aufgabenbereiche, für die KI eingesetzt werden soll, im Vergleich mit den schier unbegrenzten Möglichkeiten der großen, kommerziellen KI-Modelle ziemlich überschaubar sind. Und es wird sich auch herausstellen, dass eben bei Weitem nicht alle Inhalte zu allen Themen quer durch das Internet, bis in die Tiefen der Foren und über Transkriptionen noch der abseitigsten YouTube-Videos hinweg nötig oder auch nur hilfreich sein werden, um diese Aufgaben zu erfüllen.

Wer als Händler auf diese Weise an das Thema KI herangeht und zuerst einmal klärt, was das Modell wissen und können soll, und was es in Zukunft möglicherweise für zusätzliche Aufgaben brauchen wird, geht damit bereits einen entscheidenden Schritt. Denn wer sich verdeutlicht, dass es nicht nötig ist, ein KI-Modell mit weiten Teilen der online um die Welt zirkulierenden Masse von unnützen Fakten, Halbwissen, Meinungen und Bullshit im Kopf und einem enorm breiten Spektrum an beeindruckenden aber für die tägliche Arbeit völlig unnützen Fähigkeiten im Unternehmen einzusetzen, sieht auch schnell ein: Das erscheint nicht nur unnötig, sondern auch überhaupt nicht wünschenswert. Wer neue Mitarbeitende einstellen möchte, sucht ja auch nach Personen mit bestimmten Fähigkeiten und dem Know-how, das zu bestimmten Aufgaben passt und nicht nach (vermeintlichen) Alleskönnern, die auf einfach jede Frage irgendeine mehr oder weniger passende Antwort parat haben.

Gibt es Alternativen zu ChatGPT & Co.?

Auch wenn in der allgemeinen Berichterstattung zu KI und in der öffentlichen Debatte um die Thematik in erster Linie – wenn nicht sogar ausschließlich – von den Platzhirschen von OpenAI, Anthropic und Google die Rede ist, gibt es noch viele weitere KI-Modelle. Dabei ist zu betonen: Längst nicht alle LLMs auf dem Markt sind kommerziell ausgerichtet. Auch im sich enorm dynamisch entwickelnden Bereich der KI-Sprachmodelle gibt es zahlreiche Open-Source-Lösungen.

Wer vermutet, dass die Leistungen dieser Tools für den professionellen Einsatz nicht ausreichen, liegt jedoch falsch. Denn auch im Bereich Open-Source-KI ist das Tempo der Weiterentwicklung sehr beeindruckend. Während viele der offen entwickelten Modelle vor wenigen Jahren noch nicht einmal richtig Deutsch konnten, sind sie inzwischen flexibel einsetzbar, sehr leistungsfähig und lassen sich ausgesprochen gut trainieren. Und je nach Szenario und Training können sie den generischen Modellen der großen Anbieter sogar den Rang ablaufen. In spezialisierten Anwendungsfällen – und um die geht es Unternehmen, die KI in ihre Prozesse integrieren – schlägt ein gut trainiertes Open-Source-KI-Modell so manches kommerzielle LLM. Spätestens an diesem Punkt wird es mit Blick auf die oben erwähnten Schattenseiten von ChatGPT & Co. sehr schwierig, gute Argumente für den Einsatz von großen kommerziellen KI-Modellen in Unternehmen zu finden.

Vorteile von Open-Source-KI-Modellen gegenüber kommerziellen LLMs

Zwar erheben Open-Source-KI-Modelle, anders als ihre ungleich bekannteren großen Geschwister, nicht den Anspruch, alles zu wissen und zu können. Aber zum einen liegt darin noch kein Nachteil, und zum anderen spricht eine ganze Reihe von Vorteilen klar und deutlich für den Einsatz von Open-Source-LLMs:

• Digitale Souveränität
  Wer in der täglichen Arbeit eine KI-Lösung von Big-Tech einsetzt, macht sich damit von großen US-Unternehmen abhängig. Der damit verbundene Kontrollverlust ist überaus bedenklich: Teile der eigenen Geschäftsprozesse laufen über externe Infrastruktur und Unternehmensdaten werden an einen von europäischen Behörden de facto nicht kontrollierbaren Akteur übertragen, während nicht klar ist, wie die Unternehmen mit Daten umgehen und wie sie sich in einem durch massive Spekulation getriebenen aggressiven Marktumfeld entwickeln werden. Mit Open-Source-KI bleiben Händler dagegen vollkommen unabhängig und genießen alle Vorzüge digitaler Souveränität: Kontrolle über Systeme, Prozesse und Daten.
• Datenschutz
  In den USA gibt es kein auch nur annähernd mit europäischen Standards vergleichbares Datenschutzrecht. Wer einen Onlineshop in der Europäischen Union betreibt, ist aber an eine Vielzahl von Regeln gebunden, die nicht zuletzt in der DSGVO definiert sind und darf personenbezogene Daten nicht ohne Weiteres an US-Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic übertragen. Diese Art von datenschutzrechtlichen Bedenken entfallen beim Einsatz eines selbst gehosteten Open-Source-LLMs. Und auch Datenschutzvorfälle, bei denen personenbezogene Daten abfließen, wie sie bei den Anbietern größerer Plattformen immer wieder vorkommen, sind kein Thema mehr, wenn eine eigene KI-Lösung eingesetzt wird.
• Gezieltes, spezialisiertes Training
  Auch die großen LLMs lassen sich sehr gezielt für bestimmte Aufgaben und Skills trainieren. Allerdings haben sie dabei immer auch eine Vielzahl von unnötigen, oft auch unerwünschten Dingen „im Hinterkopf“, die beim professionellen Einsatz potenziell stören können. Zudem kann es problematisch werden, wenn schon das Material für das Training eines Modells Informationen enthält, die das Unternehmen eigentlich nicht verlassen sollten oder dürfen. Ein auf eigener Hardware betriebenes Open-Source-KI-Modell kann dagegen sowohl gezielt als auch mit sensiblen Informationen für spezialisierte Aufgaben trainieren.
• Tiefe Integration in IT-Systeme möglich
  Kommerzielle LLMs dürfen sowohl aus unternehmerischer Sicht als auch im Hinblick auf rechtliche Bestimmungen nicht allzu tief in bestehende Systeme integriert werden. Ein selbst betriebenes Open-Source-LLM dagegen kann mit der entsprechenden Konfiguration auch noch in Bereichen mit sensiblen Informationen sicher eingesetzt werden.
• Geringere Latenz
  Die Chatbots der großen Anbieter werden rund um die Uhr von Nutzenden auf der ganzen Welt extrem frequentiert und müssen die Last der massenweise eingehenden Anfragen ausbalancieren. Auch auf extrem leistungsfähiger Infrastruktur bedeutet das für die Nutzenden im Ergebnis bisweilen erhebliche Wartezeiten – auch für Routineaufgaben. Ein selbst betriebenes KI-Modell dagegen lässt sich im Hosting so skalieren, dass es jederzeit extrem schnell reagiert, ohne den Ressourcenhunger des Betriebs dabei unnötig in die Höhe zu treiben.
• Überschaubare Kosten
  Je nachdem, wie intensiv KI im Unternehmen eingesetzt werden soll, können die Kosten für Tokens in kommerziellen Modellen schnell in die Höhe schießen. Wer ein Open-Source-Modell einsetzt, kann es dagegen kostengünstig selbst betreiben und ohne Mehrkosten ausgiebig nutzen.
• Geringer Ressourcenverbrauch
  Im Hinblick auf begrenzte Ressourcen, den Verbrauch an Strom und Kühlwasser sowie den massiven Datenverkehr, der durch kommerzielle LLMs entsteht, eröffnen Open-Source-LLMs einen deutlich nachhaltigeren Weg: Durch die Reduktion auf wirklich benötigte Fähigkeiten fällt der Fußabdruck weitaus kleiner aus als wenn ein großes Modell genutzt wird.
• Keine Gefahr von AI-Agent-Traps (Hacker)
  Google DeepMind hat vor Kurzem ein Paper zum Thema „AI Agent Traps“ veröffentlicht. Darin fassen Forschende ihre Ergebnisse zu Möglichkeiten für cyberkriminelle Aktivitäten gegen KI-Agenten zusammen. Die Daten zeigen, dass Prompt-Injections in bis zu 86 Prozent der getesteten Szenarien wenigstens teilweise erfolgreich sind, dass Hijacking von Sub-Agenten in 58 bis 90 Prozent der Fälle funktioniert und dass Angriffe zur Datenexfiltration bei fünf verschiedenen Agent-Architekturen in 80 Prozent der Fälle erfolgreich sind. Agenten auf Grundlage der kommerziellen KI-Modelle der großen Anbieter stellen aktuell ein wahres Eldorado für Hacker dar. Das ist ein weiterer gewichtiger Grund für den Betrieb eines eigenen LLM, das sich hervorragend absichern lässt, da es nicht als offene Plattform konzipiert ist – und weil es für extrem aufwendige Angriffsversuche ohnehin nicht interessant ist.

Welche Open-Source-KI-Modelle gibt es?

Jenseits der großen, bekannten KI-Sprachmodelle ChatGPT, Claude, Gemini und Grok gibt es noch viele weitere Modelle. Nicht alle, aber viele davon sind nach dem Prinzip Open Source entwickelt und lizensiert. Und nicht alle – aber durchaus einige – der quelloffen entwickelten LLMs sind mit dem richtigen Training enorm leistungsfähig. Das gilt insbesondere für DeepSeek, Gemma und Qwen.

DeepSeek V4

Ein mittlerweile relativ bekanntes Open-Source-KI-Modell ist DeepSeek, das von dem gleichnamigen Unternehmen entwickelt wird. In der aktuell leistungsfähigsten Version DeepSeek V4 ist dieses LLM sehr breit einsetzbar und liefert beeindruckende Ergebnisse.

Gemma 4

Das LLM Gemma wird von Google DeepMind als Open Source angeboten, ist kostenfrei und lässt sich sogar lokal auf einem Rechner betreiben. Auf einem eigenen Server mit schlanker, gut abgestimmter Hardware entfaltet Gemma 4 nach etwas Training Fähigkeiten, die es für zahlreiche Aufgaben im Produktiveinsatz qualifizieren.

GLM-5.2

Mit GLM-5.2 hat die chinesische KI-Schmiede Zhipu AI eine effiziente und extrem leistungsfähige Alternative zu kommerziellen KI-Modellen als Open Source bereitgestellt. Das Modell bietet ein Kontextfenster von einer Million Token, lässt sich lokal betreiben, auf bestimmte Aufgaben zuschneiden und in eigene Anwendungen integrieren.

Kimi K2.5

Moonshot AI aus China bietet unter dem Namen Kimi gleich mehrere KI-Modelle als Open Source an. Das laut Hersteller mit 15 Billionen Parametern vortrainierte Modell Kimi K2.5 unterstützt multimodale Anwendungsfälle, visuelle Coding-Workflows sowie individuelle oder auch im Schwarm organisierte Agenten.

Qwen

Das von Alibaba Cloud als Open Source angebotene KI-Modell Qwen steht ebenfalls kostenfrei zur Verfügung und lässt sich lokal betreiben. Im eigenen Hosting lässt sich Qwen mit dem richtigen Setup über Schnittstellen hervorragend in bestehende Unternehmens-IT integrieren.

Fazit

Open-Source-KI-Modelle sind für Shopbetreiber in der Europäischen Union das Mittel der Wahl. Immerhin gilt es für Händler, das enorme Potenzial von generativer KI zu nutzen, ohne dafür unabschätzbare technische und rechtliche Risiken eingehen zu müssen. Hinzu kommt, dass der freihändige Einsatz von großen, kommerziellen KI-Modellen schnell ins Geld geht und durch den immensen Ressourcenhunger der Rechenzentren hinter den bekanntesten LLMs einen extrem großen Fußabdruck hinterlässt. In diesem Zusammenhang ist zu betonen, dass das Thema digitale Souveränität weit mehr ist, als ein Buzzword – und der KI-Hype hat die Situation noch einmal extrem zugespitzt: Wer ein Unternehmen leitet, muss alle Dienste und Lösungen, die aktuell verwendet werden und künftig eingesetzt werden sollen, sehr kritisch unter die Lupe nehmen. Auch und insbesondere für die Integration von KI in Geschäftsprozesse gilt daher: Rechtssicherheit, zuverlässigen Datenschutz und echte Datensouveränität ohne Vendor Lock-in gibt es nur mit Open-Source-Lösungen auf eigener Hardware. Unsere dringende Empfehlung für Händler ist daher: Own your AI!

Haben Sie Interesse am Einsatz eines Open-Source-KI-Modells?

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