Microsoft Copilot ohne die Cloud verwenden

Die KI-Assistenten „Copilot“ von Microsoft – vom Microsoft 365 Copilot in den Office-Anwendungen über GitHub Copilot für die Programmierung bis hin zum neuen Windows Copilot – versprechen alle, die Produktivität mithilfe generativer KI zu steigern. Heute basieren diese Tools jedoch größtenteils auf Cloud-Technologie. Sie nutzen große Sprachmodelle, die in den Rechenzentren von Microsoft betrieben werden, um Antworten, Codevorschläge und Erkenntnisse zu liefern. Das wirft eine zentrale Frage für viele IT-Verantwortliche auf: Kann Copilot ohne Internetverbindung oder Cloud-Abhängigkeit genutzt werden?

In dieser umfassenden Analyse untersuchen wir den aktuellen Stand der Cloud-Abhängigkeit von Copilot, welche Optionen es für eine Offline- oder On-Premises-Nutzung gibt (falls überhaupt), und wie Microsoft Copilot für hybride Szenarien weiterentwickelt. Wir betrachten die verschiedenen Copilot-Angebote – Microsoft 365, GitHub und Windows – und diskutieren Unternehmensstrategien für Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität. Zudem beleuchten wir Microsofts Roadmap und neue Lösungen, die Copilot auch über die Cloud hinaus verfügbar machen sollen.

(Spoiler: Die heutigen Copilot-Erfahrungen sind größtenteils an die Cloud gebunden, aber Veränderungen zeichnen sich ab. In der Zwischenzeit gibt es Wege, die Cloud-Anforderungen zu verringern und sich auf flexiblere KI-Implementierungen vorzubereiten.)

Die Cloud-basierte Natur von Microsoft Copilot heute

Alle aktuellen Microsoft Copilot-Dienste laufen hauptsächlich als cloudbasierte KI-Assistenten, was bedeutet, dass die rechenintensiven KI-Prozesse auf entfernten Servern ausgeführt werden. Hier eine kurze Zusammenfassung, wie jeder Copilot funktioniert und warum in der Regel eine aktive Internetverbindung erforderlich ist:

• Microsoft 365 Copilot – Ein KI-Assistent für Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams usw., der OpenAI GPT-4 (gehostet in Azure) sowie Microsoft Graph-Daten nutzt, um Inhalte und Antworten zu generieren. Er ist nur im Rahmen der Cloud-Dienste von Microsoft verfügbar. Microsoft 365 Copilot ist ausdrücklich cloudbasiert und funktioniert nicht lokal oder offline. In der Microsoft-Dokumentation heißt es klar: „Microsoft 365 Copilot ist cloudbasiert und hat keinen Zugriff auf lokale Postfächer.“​. Wenn die Daten eines Nutzers (z. B. ein Exchange-Postfach) lokal gespeichert sind und nicht in Exchange Online, kann Copilot nicht darauf zugreifen. Die gesamte Verarbeitung erfolgt in der Microsoft 365 Cloud – ohne Internetverbindung zum Cloud-Dienst funktioniert Copilot nicht. Branchenexperten warnen ebenfalls: „Erwarten Sie nicht, Copilot offline zu nutzen… Copilot funktioniert nicht ohne Zugriff auf Azure-Dienste.“. Kurz gesagt: Kein Internet, kein Copilot in Office.
• GitHub Copilot – Ein KI-Paar-Programmierer, der Codevorschläge direkt in Ihrer IDE macht. GitHub Copilot basiert auf OpenAI Codex/GPT-Modellen, die von GitHub (heute eine Microsoft-Tochter) gehostet werden. Ihr Code-Editor sendet den Kontext Ihres Codes an den Copilot-Dienst in der Cloud, der daraufhin KI-generierte Vorschläge zurückliefert. Das bedeutet, dass GitHub Copilot eine aktive Internetverbindung benötigt, um Vorschläge zu liefern. Es gibt keinen Offline-Modus. Laut GitHub-Supportforen: „Copilot benötigt Internetzugang, da die Verarbeitung auf der Seite von GitHub erfolgt.“. Auf die Frage nach einer lokalen Version für Unternehmen antwortete GitHub klar: „Keine Pläne für eine On-Premise-Version von Copilot.“. Heute kommen Code-Vervollständigungen sowohl für Einzelentwickler als auch für Unternehmen, die Copilot for Business nutzen, immer aus einem Cloud-Service (mit entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen für Unternehmensnutzer). Entwickler ohne Internetverbindung oder in Netzwerken ohne Internetzugang können GitHub Copilot nicht verwenden.
• Windows Copilot – Eingeführt mit Windows 11 (2023) als integrierter KI-Assistent, begann Windows Copilot im Wesentlichen als Benutzeroberfläche für Bing Chat (GPT-4) innerhalb von Windows. In der ersten Version wurden sämtliche Funktionen (Fragen beantworten, Inhalte zusammenfassen, Einstellungen steuern) von der Cloud – konkret von Bing’s KI – unterstützt. Somit war eine Internetverbindung erforderlich. Frühzeitige Nutzer stellten fest, dass Windows Copilot im Wesentlichen „ein Online-Dienst ist, der Windows aufgesetzt wurde“ – ohne Internet funktionierte er nicht. Selbst einfache Aufgaben wie das Zusammenfassen eines Dokuments oder das Verfassen einer E-Mail benötigten Zugriff auf die Cloud-KI. Dieses Verhalten galt sowohl für neue KI-fähige PCs als auch für ältere Geräte – ohne Internet war Copilot nicht verfügbar. Kurz gesagt: Die erste Version von Windows Copilot behandelte den PC nur als Brücke zur Cloud-KI.

Warum Cloud-Abhängigkeit?

Der gemeinsame Nenner ist, dass diese Copilot-Erfahrungen auf große Sprachmodelle (LLMs) setzen, die viel zu groß sind, um auf typischer lokaler Hardware betrieben zu werden (zumindest bis vor Kurzem). Microsoft 365 Copilot verwendet GPT-4, GitHub Copilot nutzt Codex und neuere GPT-4-basierte Modelle für Chatfunktionen, und Bing/Windows Copilot setzt ebenfalls auf GPT-4. Diese Modelle besitzen Milliarden von Parametern und benötigen leistungsstarke GPUs – sie sind in Microsofts Azure-Cloud untergebracht. Durch die Ausführung in der Cloud kann Copilot auch Daten aus Cloud-Diensten integrieren (z. B. Ihre Microsoft 365-Dokumente, E-Mails oder öffentliche Code-Repositories) und zentral Unternehmenssicherheitsrichtlinien anwenden.

Die Abhängigkeit von der Cloud stellt jedoch Herausforderungen dar. Schauen wir uns an, warum viele Organisationen offline- oder on-premises-fähige Copilot-Optionen fordern und welche Möglichkeiten derzeit existieren.

Warum Unternehmen Copilot ohne die Cloud wollen

Für IT-Entscheider wirft die cloudbasierte Natur von Copilot wichtige Überlegungen zu Konnektivität, Datenschutz und Compliance auf. Einige Szenarien, in denen ein cloudabhängiger Copilot nicht ideal ist, sind:

Umgebungen mit eingeschränkter oder keiner Konnektivität

Viele Branchen haben Nutzer an abgelegenen oder isolierten Standorten – denken Sie an Bohrinseln, Bergwerke, Schiffe auf See, Feldforschungsstationen, ländliche Gesundheitszentren oder militärische Einsätze. In solchen Fällen ist eine zuverlässige Internetverbindung nicht garantiert. Ein Ingenieur auf einem Frachtschiff oder ein Soldat in einer vorgeschobenen Basis könnte stark von einem KI-Assistenten profitieren – aber wenn dieser eine ständige Internetverbindung voraussetzt, ist das nicht praktikabel. Diese Nutzer benötigen KI-Tools, die offline oder mit intermittierender Konnektivität arbeiten können.

Strenge Datensicherheit und Compliance

Stark regulierte Sektoren (Regierung, Verteidigung, Finanzen, Gesundheitswesen) haben oft Richtlinien, die die Übertragung sensibler Daten über das öffentliche Internet untersagen. Selbst wenn Microsofts Cloud sicher ist, könnte allein die Tatsache, dass Nutzereingaben oder Daten die lokale Umgebung verlassen, Vorschriften verletzen. Ein Regierungsorgan könnte beispielsweise den Nutzen schätzen, wenn Copilot einen vertraulichen Bericht zusammenfasst, aber wenn dafür der Berichtstext in die Cloud gesendet werden muss, könnte dies Sicherheitsprotokolle brechen. Solche Organisationen suchen KI-Lösungen on-premises oder in privaten Clouds, bei denen die Daten stets innerhalb ihrer kontrollierten Umgebung verbleiben.

Latenz und Zuverlässigkeit

Die Abhängigkeit von Cloud-Diensten bedeutet, dass Nutzer Verzögerungen und Ausfällen des Internets ausgesetzt sind. Wenn die Verbindung langsam oder instabil ist, wird auch Copilot langsam oder nicht verfügbar. In geschäftskritischen Arbeitsabläufen ist diese Unsicherheit problematisch. Ein offline-fähiger Copilot könnte hier Kontinuität gewährleisten – KI-Unterstützung, die auch dann verfügbar ist, wenn das Netzwerk ausfällt. Es geht um Resilienz: Denken Sie an eine Notsituation während einer Naturkatastrophe, bei der das Internet ausfällt, ein KI-Assistent aber weiterhin lokal Daten analysieren kann.

Kosten und Bandbreite

Das ständige Senden von Daten in die Cloud zur KI-Verarbeitung kann Bandbreite beanspruchen und potenziell Kosten verursachen (obwohl Copilot selbst pro Benutzer lizenziert ist). In entfernten Niederlassungen mit begrenzter oder getakteter Bandbreite ist es wünschenswert, den Cloud-Datenverkehr zu minimieren. Ein lokales KI-Modell könnte die Bandbreitennutzung erheblich reduzieren.

Wahrnehmung des Datenschutzes

Über die tatsächliche Sicherheit hinaus haben manche Organisationen einen kulturellen oder kundengetriebenen Bedarf, Daten auf eigenen Systemen zu halten. Sie mögen Microsofts Cloud grundsätzlich vertrauen, bevorzugen es aber, Stakeholdern zu sagen: „Die KI läuft lokal, Ihre Daten verlassen unsere Einrichtung niemals.“ Das ist eine wichtige Zusicherung für Kunden oder Bürger, dass sensible Informationen nicht einmal vorübergehend ein externes System erreichen.

Wert proprietärer Daten

Microsoft 365 Copilot und GitHub Copilot sind so konzipiert, dass Ihre Daten nicht zur Schulung der Basis-Modelle verwendet werden (Unternehmensdaten bleiben innerhalb Ihres Tenants privat) – Microsoft hat dies klar kommuniziert. Dennoch könnten extrem sicherheitsbewusste Organisationen weiterhin jede Art von Datenexposition fürchten. Eine KI, die innerhalb einer Firewall betrieben werden kann – idealerweise sogar ohne Internetzugang –, würde ihnen vollständige Kontrolle ermöglichen. Außerdem eröffnet dies die Möglichkeit, die KI tiefgehend mit proprietären Daten anzupassen, ohne diese nach außen zu übertragen.

Angesichts dieser Motivationen ist es nicht überraschend, dass Kunden sofort nach der Ankündigung von Copilot fragten: „Wird es eine On-Premises- oder Offline-Version geben?“ Im Folgenden beleuchten wir jede Copilot-Variante und was möglich (oder nicht möglich) ist, um sie ohne Cloud zu nutzen.

Microsoft 365 Copilot – Heute nur Cloud-basiert, hybrider Datenzugriff möglich

Microsoft 365 Copilot ist der KI-Assistent, der in Office-Apps wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams und mehr integriert ist. Er kann Dokumente entwerfen, Präsentationen erstellen, E-Mails oder Chats zusammenfassen, Excel-Daten analysieren und Fragen beantworten – basierend auf den Daten Ihrer Organisation in Microsoft 365 (SharePoint, OneDrive, Exchange Online usw.) sowie der Intelligenz von GPT-4. Konzeptionell läuft dieser Dienst in Microsofts Cloud (im Azure OpenAI-Dienst innerhalb der Microsoft 365-Umgebung).

Derzeit gibt es keine Möglichkeit, die LLM-Komponenten von Microsoft 365 Copilot lokal oder offline zu betreiben – eine Internetverbindung zur Microsoft 365-Cloud ist erforderlich, um ihn zu nutzen. Selbst die Daten, auf die Copilot zugreift, befinden sich in der Regel in der Cloud (z. B. Ihre SharePoint Online-Dokumente, Exchange Online-Postfächer usw.). Ohne Verbindung dazu hat Copilot keine Grundlage zur Arbeit. Wie bereits erwähnt, ist Microsofts Dokumentation eindeutig: „Microsoft 365 Copilot ist cloudbasiert.“ Copilot kann nicht auf On-Premises-Systeme zugreifen, die nicht mit der Cloud integriert sind.

Ein Beispiel: E-Mails. Befindet sich das Postfach eines Nutzers in Exchange Online, kann Copilot auf E-Mails zugreifen (sofern entsprechende Berechtigungen bestehen) und diese zusammenfassen oder beantworten. Befindet sich das Postfach jedoch auf einem lokalen Exchange-Server, auf den Microsoft 365 keinen Zugriff hat, wird Copilot diese E-Mails nicht einbeziehen. In hybriden E-Mail-Umgebungen stellt Microsoft klar, dass Copilot nur mit Cloud-Inhalten arbeitet und „Mailbox Grounding (Nutzung lokaler E-Mail-Daten) nicht unterstützt wird“. Praktisch bedeutet dies, dass Copilot weiterhin allgemeine Anfragen beantworten oder SharePoint Online-Dateien nutzen kann, aber lokale E-Mails oder Kalender ignoriert werden.

Kein Offline-Modus

Was passiert, wenn der Benutzer einfach offline ist (z. B. auf einem Laptop ohne Internetverbindung arbeitet)? In diesem Fall erscheinen oder funktionieren die Copilot-Funktionen in den Office-Apps nicht. Tony Redmond von Practical 365 fasste es gut zusammen: „Copilot funktioniert nicht offline… er benötigt schnellen Zugriff auf Cloud-Dienste und Graph-Daten.“ Selbst wenn lokale Kopien von Dokumenten über OneDrive Sync vorhanden sind, findet die KI-Verarbeitung weiterhin in Azure statt – ohne Verbindung kann Copilot also nicht „denken“. In Office-Apps könnte das Copilot-Symbol ausgegraut angezeigt werden, wenn keine Verbindung besteht.

Hybrider Datenzugriff über Graph-Connectors

Auch wenn man das Copilot-LLM nicht lokal ausführen kann, bietet Microsoft 365 eine Möglichkeit, bestimmte lokale Daten in Copilot einzubeziehen: Microsoft Graph-Connectors. Graph-Connectors ermöglichen es Organisationen, externe Datenquellen (einschließlich lokaler Dateifreigaben, lokalem SharePoint, Drittanbieterdiensten usw.) in den Microsoft 365-Suchindex zu integrieren. Nach der Indexierung in der Cloud gehören diese Daten zu dem, was Copilot bei der Beantwortung von Fragen nutzen kann (da Copilot Microsoft Search/Graph verwendet, um relevante Inhalte abzurufen). Beispielsweise können Sie mit dem Windows File Share-Graph-Connector lokale Dateien durchsuchen und in Microsoft 365 indexieren. Wenn ein Benutzer Copilot eine Frage stellt, könnte Copilot seine Antwort auf diesen lokal gespeicherten Dateien (die jetzt im Cloud-Index repräsentiert sind) basieren.

Dies ist keine Offline-Lösung – es bedeutet tatsächlich, dass Metadaten (und optional Inhalte) in den Cloud-Index kopiert werden – aber es ist eine Möglichkeit, lokale Daten in die Copilot-Cloud einzubinden. In Microsofts Community-Forum fragte ein Administrator, ob Copilot auch lokale Dateifreigaben einbeziehen könne, und ein Microsoft-Vertreter bestätigte: „Ja – erstellen Sie einen Graph-Connector von M365 zu Ihrer lokalen Dateifreigabe.“ Das Ergebnis ist ein hybrides Szenario: Ihre Daten bleiben lokal für die primäre Speicherung, aber eine durchsuchbare Kopie wird in Microsoft 365 gespeichert, sodass Copilot darauf zugreifen kann. Beachten Sie, dass die Einrichtung von Graph-Connectors Planung erfordert (für Suchindexierung und Sicherheitstrimmung) und dass die Daten an den Cloud-Index von Microsoft 365 übertragen werden, was einige hochsensible Organisationen möglicherweise nicht zulassen. Für viele ist dies jedoch ein praktikabler Kompromiss, um Copilot Zugriff auf lokale Inhalte zu ermöglichen, ohne eine vollständige Migration dieser Inhalte.

Sicherheit und Datenresidenz

Microsoft hat Maßnahmen ergriffen, um Bedenken hinsichtlich der Cloud-Sicherheit bei Copilot zu adressieren. Insbesondere verwendet Copilot (Enterprise) Ihre privaten Daten nicht zur Schulung öffentlicher Modelle – die Daten und Eingaben Ihres Tenants bleiben isoliert. Microsoft 365 Copilot läuft innerhalb der kontrollierten Umgebung von Microsoft Azure OpenAI, nicht über die öffentliche OpenAI-API. Microsoft gibt an, dass Eingaben, abgerufene Daten und Antworten innerhalb der Microsoft 365-Tenant-Grenzen bleiben. Jegliches Caching ist temporär und nur für die jeweilige Sitzung bestimmt. Zudem können Administratoren verhindern, dass Copilot Daten an externe Plugins oder an Bing für Websuchen sendet (z. B. indem sie das Websuche-Plugin deaktivieren). Microsoft möchte damit cloud-skeptischen Kunden die Gewissheit geben, dass Copilot in Microsoft 365 unternehmensbereit ist, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz.

Für einige Organisationen reicht dies jedoch nicht aus – entweder aufgrund von Richtlinien oder fehlender Konnektivität können sie keinen Cloud-Dienst nutzen, unabhängig von dessen Sicherheit. Für sie stellt sich die Frage: Wird Microsoft 365 Copilot jemals lokal oder in einem privaten Rechenzentrum verfügbar sein?

Zukünftige Perspektiven

Microsoft hat angedeutet, dass künftig lokale Verarbeitungen für Copilot möglich sein könnten – zumindest in bestimmten Szenarien. Im Jahr 2024 kündigte Microsoft die Copilot+ PCs an (dazu später mehr im Windows-Abschnitt) – im Wesentlichen KI-optimierte Windows-Geräte mit NPUs (neuronalen Verarbeitungseinheiten), die bestimmte KI-Aufgaben lokal ausführen. Berichten zufolge wird „Microsoft 365 Copilot bald in der Lage sein, NPUs auf Copilot+-Geräten zu nutzen, um KI-Modelle lokal auszuführen“.

Dies deutet darauf hin, dass bei der Nutzung von Word auf einem Copilot+ PC künftig einige Copilot-Funktionen lokal auf dem Gerät laufen könnten, ohne dass eine Rückfrage an die Cloud erforderlich wäre. Beispielsweise könnten schnelle Grammatik-/Stilvorschläge oder einfache Zusammenfassungen zukünftig von einem kleineren lokalen Modell verarbeitet werden. Während Details noch bekannt werden, ist dies ein deutliches Zeichen dafür, dass Microsoft hybride Architekturen für Copilot erkundet – komplexe Aufgaben bleiben in der Cloud (GPT-4), aber unterstützende KI-Modelle (etwa für lokale Inhaltsindizierung oder Teilverständnis von Dokumenten) könnten lokal auf leistungsfähiger Hardware laufen.

Zusätzlich hat Microsoft Microsoft 365 Copilot Ende 2024 auf Government Community Cloud (GCC)-Tenants ausgeweitet. Das bedeutet, dass auch regulierte öffentliche Organisationen Copilot nutzen können – allerdings immer noch in einer Cloud-Umgebung, die von Microsoft verwaltet wird (GCC ist vom kommerziellen Cloud-Angebot getrennt, aber nicht on-premises). Wichtig: Copilot ist noch nicht verfügbar in GCC High oder DoD (den höchsten Sicherheitsstufen der US-Regierungsclouds), was darauf hinweist, dass Microsoft weiterhin daran arbeitet, strengere Anforderungen zu erfüllen – etwa vollständig isolierte Netzwerke oder höhere Sicherheitsfreigaben. Möglicherweise wird Copilot künftig auch in diesen hochsicheren Umgebungen verfügbar sein – damit wäre es eine Art „Cloud ohne Internet“, da die Dienste innerhalb abgeschotteter Azure Government-Regionen laufen würden. Das wäre nicht on-premises auf Kundengeräten, aber ein bedeutender Schritt in diese Richtung.

Fazit

Aktuell gilt: Wer Microsoft 365 Copilot nutzen möchte, muss den Microsoft-Cloud-Dienst verwenden. Es gibt keine On-Premises-Installation. Aber Sie können lokale Daten integrieren (über Graph-Connectors) und die Netzwerksicherheit konfigurieren (z. B. Private Network Links zu Azure), um sicherzustellen, dass Copilot-Datenverkehr nicht über das offene Internet läuft (mehr dazu später). Microsofts Roadmap zeigt, dass die Möglichkeit wächst, lokale Ressourcen (wie NPUs) zusammen mit Cloud-KI zu nutzen – aber ein vollständig offline verfügbarer Microsoft 365 Copilot existiert noch nicht.

GitHub Copilot – KI-Coding-Assistent (und seine Einschränkungen in restriktiven Umgebungen)

GitHub Copilot ist zu einem beliebten Tool unter Entwicklern geworden, das KI-generierte Codevorschläge und sogar natürliche Sprachinteraktionen für das Programmieren bietet. Es ist als Erweiterung für VS Code, Visual Studio, JetBrains IDEs usw. verfügbar. Für Unternehmen gibt es GitHub Copilot for Business, das erweiterte Datenschutzoptionen bietet (z.B. keine Speicherung von Codeausschnitten, optionales Blockieren von Geheimnissen usw.). Trotz dieser Lizenzunterschiede bleibt die technische Kernarchitektur von GitHub Copilot für alle Nutzer gleich: es basiert auf der cloudbasierten KI von GitHub. Das Modell (ein Nachfolger von OpenAI Codex, inzwischen mit GPT-4-Funktionalitäten erweitert) läuft auf Servern; das IDE-Plugin sendet den Codekontext an den Server und erhält KI-generierte Vorschläge zurück.

Das bedeutet, dass GitHub Copilot nicht nativ auf Ihrem PC oder Server laufen kann; es erfordert eine Verbindung zum GitHub-Dienst. Wenn Ihre Entwicklungsumgebung offline ist oder keinen Internetzugang hat, generiert Copilot einfach nichts. Praktisch zeigt die Erweiterung dann Fehler oder keine Ausgaben an. Das GitHub-Team hat diese Einschränkung klar kommuniziert. In Community-Fragen wurde gefragt, ob eine Offline-Version verfügbar sein könnte. Die offizielle Antwort (bereits 2022) lautete: „Copilot benötigt Internetzugang... die Verarbeitung erfolgt auf der Seite von GitHub.“​ und dass es keine Pläne für eine On-Premises-Version gibt. Daran hat sich bis 2025 nichts geändert – GitHub Copilot bleibt ein Cloud-Dienst.

Für viele Unternehmen ist diese Cloud-Abhängigkeit akzeptabel, da GitHub eine Reihe von Unternehmenssicherheitsmaßnahmen implementiert hat: Copilot for Business stellt sicher, dass „Eingaben und Vorschläge nicht gespeichert oder zur Modellentwicklung verwendet werden“, und ermöglicht die Einschränkung des Zugriffs auf bestimmte Repositories oder Dateitypen. Ihr proprietärer Code wird also nicht in einen öffentlichen Pool eingespeist, sondern nur kurzfristig verarbeitet und verworfen. Das adressiert Bedenken im Bereich geistiges Eigentum. Aus Netzwerksicht bleibt jedoch die Notwendigkeit einer Internetverbindung bestehen. Organisationen mit isolierten Entwicklungsumgebungen (üblich in Verteidigung, Finanzen oder kritischer Infrastruktur) sehen darin eine Blockade. Zum Beispiel könnte eine Bank mit streng kontrolliertem Netzwerk keinen Zugriff auf GitHub erlauben, selbst wenn Copilot sehr vorteilhaft wäre.

Netzwerklösungen für Unternehmen

Wenn weniger das Internet an sich als vielmehr die Sicherheit der übertragenen Daten die Sorge ist, könnte eine Lösung sein, Netzwerkkontrollen zu verwenden, um Copilots Zugriff nur auf notwendige Endpunkte zu begrenzen. Ein Unternehmen könnte etwa erlauben, dass Entwicklerrechner ausschließlich die Copilot-API-Endpunkte von GitHub erreichen (mittels Firewall-Regeln/Proxies) und keinen sonstigen Internetzugang haben. Der Datenverkehr zu Copilot ist verschlüsselt (TLS), und Copilot for Business bietet zusätzliche Garantien beim Umgang mit den Daten. Diese Konfiguration erfordert weiterhin eine Internetverbindung, aber eine sehr stark abgesicherte. Damit wird das Risiko minimiert: der Code wird nur an GitHub gesendet und nirgendwo anders hin. Manche Unternehmen leiten solchen Traffic zusätzlich über ein VPN oder Private Link. GitHub (über Azure) könnte auch über ExpressRoute oder eine andere private Netzwerkverbindung angebunden werden – was den Cloud-Dienst praktisch zu einer Erweiterung des Firmennetzwerks macht. (Ähnliche Konzepte sehen wir bei Azure-Diensten mit Private Link – mehr dazu im nächsten Abschnitt.) Auch wenn das Copilot nicht „offline“ macht, wird zumindest die Exposition gegenüber dem öffentlichen Internet deutlich reduziert.

On-Premises-Alternativen für KI-Codierung

In Anbetracht dessen, dass einige Unternehmen keinen Cloud-Dienst für die Codegenerierung nutzen wollen, bieten einige Drittanbieter inzwischen Copilot-ähnliche Tools an, die lokal betrieben werden können. Zum Beispiel bietet Codeium (ein alternativer KI-Coding-Assistent) eine On-Premises-Enterprise-Lösung an, die im Kundenumfeld installiert wird, bei der „keine Daten oder Telemetrie das Unternehmen verlassen“. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um ein selbst gehostetes KI-Modell für Code. Allerdings basieren diese Alternativen auf anderen Modellen (häufig Open-Source-Modelle wie CodeGen, SantaCoder oder LLaMA-Derivate), die möglicherweise nicht die volle Leistungsfähigkeit der neuesten OpenAI-Modelle erreichen. Ihr Vorteil ist jedoch, dass sie containerisiert werden können und auf eigenen GPU-Servern hinter der Firewall laufen – also tatsächlich offline (nach der Erstinstallation). Große Unternehmen mit strengen Vorgaben könnten solche Optionen prüfen, wenn GitHub Copilot nicht zulässig ist.

Ein weiterer Weg ist die Nutzung des Azure OpenAI Service, um einen eigenen „Copilot“ zu bauen. Azure OpenAI bietet APIs zu OpenAI-Modellen (Codex, GPT-3.5, GPT-4) mit dem Enterprise-Rahmenwerk von Azure. Auch wenn Azure OpenAI ein Cloud-Dienst bleibt, könnte man einen internen Webdienst hosten, der stellvertretend für Entwickler Anfragen an Azure OpenAI sendet. Damit würden alle Datenflüsse innerhalb Ihres kontrollierten Azure-Tenants bleiben. Über Private Endpoints kann zudem sichergestellt werden, dass Aufrufe nicht über das öffentliche Internet, sondern über ein privates Netzwerk erfolgen​. Im Kern bleibt es Cloud, aber sie verhält sich wie eine private Erweiterung Ihres Rechenzentrums (z.B. via ExpressRoute). Entwickler könnten ihre IDEs so konfigurieren, dass sie für KI-Vervollständigungen diesen internen Dienst nutzen. Dieser Ansatz erfordert allerdings erheblichen eigenen Aufwand (nicht so „plug and play“ wie GitHub Copilot in VS Code), ist aber ein gangbarer Kompromiss: ähnliche KI-Unterstützung unter Nutzung von Azure-Modellen, aber mit Netzwerkisolation und eventuell direkter Kontrolle über Prompts und Antworten (z.B. durch Logging oder Filterung).

Aktuelle Einschränkungen

Am Ende des Tages gilt: Wenn „keine Cloud“ wirklich keine Cloud bedeutet, dann ist GitHub Copilot derzeit keine Option. Entwickler in vollständig isolierten Netzwerken (air-gapped) können Copilot nicht verwenden. Sie müssten sich auf statische Analysetools oder ältere lokale ML-Hilfstools verlassen (einige IDEs bieten einfache ML-gestützte Codevervollständigungen, die offline funktionieren und auf lokalem Code trainiert sind – diese kommen jedoch bei weitem nicht an die Fähigkeiten von Copilot heran). An dieser Stelle hoffen einige Organisationen, dass Microsoft/GitHub irgendwann eine selbstgehostete Copilot-Appliance oder ein Modell anbieten wird, das auf Azure Stack (Azure on-premises) laufen könnte. Bisher gibt es dafür jedoch keine öffentliche Roadmap – die Vermutung ist, dass die Geschwindigkeit der Modellentwicklung und die enge Integration in die GitHub-Cloudplattform ein On-Premises-Produkt schwierig machen.

Die Nachfrage ist jedoch klar vorhanden – insbesondere, da KI-gestützte Coding-Assistenten zunehmend zum Standard werden. Microsoft könnte Unternehmen stattdessen über Richtlinien entgegenkommen: etwa indem künftige Updates erlauben, GitHub Copilot vollständig über Azure OpenAI im eigenen Tenant laufen zu lassen (sodass selbst die Inferenz innerhalb einer vom Kunden kontrollierten Azure-Instanz erfolgt). Das würde für manche den Eindruck bestätigen, es sei „ihre Cloud“ und nicht der Multi-Tenant-Dienst von GitHub. Diese Entwicklung bleibt abzuwarten. Derzeit muss man, wenn Offline-Nutzung eines Coding-LLMs erforderlich ist, auf Open-Source- oder Drittanbieter-Lösungen zurückgreifen und mögliche Qualitätseinbußen gegenüber dem hochentwickelten Modell von GitHub Copilot in Kauf nehmen.

Windows Copilot – Auf dem Weg zu einem hybriden KI-Modell (Lokal + Cloud)

Windows Copilot (eingeführt mit Windows 11) ist einzigartig, da er direkt in das Betriebssystem integriert ist und sowohl bei Web-/kognitiven Anfragen als auch bei PC-spezifischen Aufgaben (wie dem Anpassen von Einstellungen oder dem Zusammenfassen des Bildschirminhalts) assistieren soll. Anfangs basierte die Intelligenz von Windows Copilot im Wesentlichen auf Bing Chat – sprich, nahezu alles wurde durch die Cloud (OpenAI GPT-4 via Bing) unterstützt. Doch Microsoft signalisierte sehr schnell eine hybride Ausrichtung, die verstärkt lokale Hardware nutzt. Dies spiegelt eine breitere Vision wider: KI-Fähigkeiten direkt auf PCs zu bringen, sodass nicht mehr alles serverseitig verarbeitet werden muss.

Im Juni 2024 kündigten Microsoft und Partner aus der PC-Hardwarebranche die „Copilot+ PCs“ an – eine neue Klasse von Windows-11-PCs, ausgestattet mit leistungsstarken NPUs (Neural Processing Units) und einer speziellen Windows Copilot Runtime. Diese Geräte (darunter Surface-Modelle mit Qualcomm-Snapdragon-Prozessoren und die kommenden Intel-Core-Ultra-Modelle mit NPU) sind darauf ausgelegt, mehrere KI-Modelle lokal auf dem Gerät auszuführen. Microsoft gab bekannt, dass zertifizierte Copilot+ PCs die Windows Copilot Runtime enthalten, mit mehr als 40 KI-Modellen, die vollständig lokal auf den Laptops laufen. Dies stellt einen gewaltigen Bruch mit dem bisherigen Cloud-Only-Modell dar. Im Wesentlichen wird Windows nun mit einem Stapel vorinstallierter KI-Modelle ausgeliefert (für Vision, Sprache, Audio usw.), die auf der NPU oder anderen lokalen Beschleunigern laufen und so eine Reihe von Copilot-Funktionen offline oder mit verbesserter Leistung ermöglichen.

Was können diese lokalen Modelle leisten? Laut Microsoft und technischen Berichten übernimmt die lokale KI der Copilot+ PCs Aufgaben wie:

„Recall“ (Persönliche semantische Suche)

„Recall“ ist eine Funktion, die alles, was Sie auf Ihrem PC gesehen oder gemacht haben (Dateien, Fenster, Apps, Screenshots in einer Zeitachse), indiziert und Ihnen ermöglicht, semantisch danach zu suchen. Recall nutzt einen persönlichen semantischen Index, der vollständig auf Ihrem Gerät erstellt und gespeichert wird, wobei Snapshots lokal gespeichert bleiben​. Mit anderen Worten: Es ist wie ein eigenes lokales „Gedächtnismodell“, das Fragen zu Ihren Aktivitäten beantworten kann – ohne Cloud-Abfragen. Diese Funktion läuft offline und hält die Daten auf dem PC privat.

Bildgenerierung und Bearbeitung (Cocreator, Paint, Fotos)

Windows integriert jetzt einen KI-Bildgenerator (ähnlich wie DALL-E oder Stable Diffusion). Auf Copilot+ PCs läuft dieser lokal auf der NPU. Microsoft weist darauf hin, dass Cloud-basierte Bildgeneratoren oft Beschränkungen oder Wartezeiten haben, während die NPU-basierte Bildgenerierung „nahezu in Echtzeit“ auf dem Gerät erfolgt​. Sie können eine Eingabeaufforderung eingeben und erhalten ein vom lokalen Modell erzeugtes Bild oder KI-Effekte auf Ihre Fotos anwenden (z. B. den Stil eines Fotos mit „Restyle“ verändern) – alles ohne Verbindung zu einem Cloud-Dienst. Microsoft hebt hervor, dass man auf Copilot+ PCs unbegrenzt und schnell Bilder kostenlos erstellen kann, da alles lokal geschieht​.

Echtzeit-Transkription und Übersetzung von Audio

Funktionen wie Live-Untertitel oder das Übersetzen gesprochener Worte können mit lokalen KI-Modellen ausgeführt werden (z. B. ein kleines Sprach-zu-Text- und Übersetzungsmodell auf der NPU). Dadurch entfällt erneut die Notwendigkeit von Cloud-APIs und die Audiodaten bleiben lokal gespeichert.

Visions- und Kontextwahrnehmung

Microsoft demonstrierte, dass Copilot (auf diesen neuen PCs) „sehen“ kann, was auf Ihrem Bildschirm oder in geöffneten Apps passiert, und darauf reagieren kann. Dies wird wahrscheinlich durch lokale Vision-Modelle (zur Erkennung von UI-Elementen usw.) umgesetzt, die auf dem PC laufen. Beispielsweise könnte Copilot einen Screenshot oder ein Bild erkennen und dazu Kontext bereitstellen – lokal, bevor überhaupt eine Cloud-Abfrage erfolgt.

Microsoft betonte dabei besonders den Datenschutzaspekt dieser lokalen Funktionen: „Alles funktioniert offline und auf Ihrem PC auf eine datenschutzfreundlichere Weise – keine Übertragung Ihrer persönlichen Daten an einen Cloud-Server.“ Dieses Zitat aus einer PCMag-Review zu Copilot+ PCs unterstreicht, dass Aufgaben wie das Durchsuchen Ihres PCs oder das Erzeugen von Bildern vollständig offline auf dem Gerät erfolgen – selbst ohne Internetverbindung funktionieren diese Copilot-Funktionen weiterhin, und keine Ihrer Daten (wie Dateiinhalte oder Bilder) verlässt das Gerät​.

Allerdings werden nicht alle Copilot-Abfragen offline verarbeitet...

Microsoft stellte klar, dass „einige Aufgaben weiterhin KI-Modelle in entfernten Rechenzentren nutzen werden“ – vermutlich bei allgemeinen Konversationen oder komplexen logischen Schlussfolgerungen, wie sie GPT-4 bereitstellt. Beispielsweise: Wenn Sie Copilot bitten, eine lange E-Mail zu entwerfen oder speziellen Code zu generieren, der lokal nicht vorhanden ist, wird der PC weiterhin auf die Cloud zugreifen, um die volle Leistungsfähigkeit der großen Modelle zu nutzen. Die lokalen Modelle (mit etwa 1,5 bis 7 Milliarden Parametern, basierend auf Microsofts „DeepSeek“-Modellen​) sind hervorragend für schnelle kontextbezogene Aufgaben geeignet, aber für offene natürliche Sprache bleibt das Cloud-Modell voraussichtlich überlegen.

Dieses hybride Modell ist äußerst attraktiv: Ihr PC verarbeitet, was er kann (schnell, privat, offline-fähig), und greift nur für anspruchsvollere Aufgaben auf die Cloud zurück. Vergleichbar mit Smartphones, die bestimmte KI-Funktionen lokal ausführen (z.B. Spracherkennung, einfache Bildanalyse) und komplexere Anfragen über Cloud-KI erledigen.

Aus Unternehmenssicht bedeutet die Einführung der Copilot+ PCs, dass Feldmitarbeiter bald zumindest teilweise Copilot-Funktionen auch offline nutzen können. Man stelle sich einen Ölfeldarbeiter mit einem robusten Copilot+-Gerät vor – er könnte Recall nutzen, um seine letzten zwei Tage an Daten zu durchsuchen, Bildgenerierung zur Visualisierung von Konzepten einsetzen oder eine Besprechung transkribieren – alles offline. Nach Wiederherstellung der Verbindung könnten komplexere Anfragen dann von der Cloud-KI beantwortet werden. Das könnte den Nutzen von Copilot in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität erheblich steigern.

Microsoft entwickelt zudem Werkzeuge, damit Entwickler diese lokale KI-Laufzeit nutzen können. Im Windows Developer Blog wurde angekündigt, dass Entwickler gezielt auf die Windows Copilot Runtime und NPUs zugreifen können, um KI-Funktionalitäten in ihre eigenen Apps zu integrieren​. Das bedeutet, dass Drittanbieter- oder Unternehmensanwendungen eigene KI-Modelle lokal auf Nutzergeräten bereitstellen könnten – etwa Compliance-Checker oder spezialisierte Datenanalyzer – ohne dass Cloud-Zugriffe notwendig wären.

Das große Ganze...

Die Entwicklung von Windows Copilot zeigt Microsofts Strategie, Cloud- und Edge-KI zu kombinieren. Das Windows-Team formulierte es klar: „KI bewegt sich näher an die Edge, und Copilot+ PCs führen den Weg an.“​. Durch die Optimierung und sogar Destillation von Modellen für den Einsatz auf NPUs legt Microsoft den Grundstein für Copilot-Erfahrungen, die sich bei fehlender Verbindung elegant herunterskalieren, statt einfach nicht zu funktionieren. Heute ist das vor allem auf spezialisierter Hardware sichtbar, aber künftig werden NPUs in den meisten Business-PCs Standard sein. Die Grenze zwischen lokal und Cloud wird sich verschieben, wenn die lokale Hardware KI-freundlicher wird. Vielleicht kann schon bald auch ein Standard-PC ein mittelgroßes Modell lokal ausführen – was bedeutet, dass Microsoft 365 Copilot einfache Anfragen lokal beantworten könnte und nur für komplexere Aufgaben oder unternehmensweite Datenzugriffe Azure ansprechen müsste. Diese gestufte Architektur könnte viele Bedenken bezüglich einer permanenten Internetverbindung entschärfen.

Zusammengefasst: Windows Copilot in seiner neuesten Form ist der erste Copilot mit echten Offline-Fähigkeiten (für bestimmte Funktionen). Er zeigt, dass Microsoft anerkennt, dass eine vollständige Cloud-Abhängigkeit nicht immer ideal ist. Unternehmen sollten diese Entwicklung genau beobachten – denn Technologien, die in Windows erfolgreich erprobt werden (lokale semantische Indizes, destillierte Modelle wie „DeepSeek“ für die Suche usw.), könnten später auch in Office-Apps oder Serverprodukte Einzug halten. Eine vielversprechende Entwicklung für alle, die KI-Unterstützung in isolierten Umgebungen benötigen – und Geräte bereitstellen wollen, die auch ohne Internet KI-Funktionalitäten liefern.

Ihren eigenen Copilot betreiben: Lokale LLM-Implementierungen und Unternehmensoptionen

Wenn eine Organisation die Cloud-Versionen von Copilot nicht nutzen kann, besteht eine Alternative darin, zu versuchen, große Sprachmodelle (LLMs) lokal oder in einer privaten Umgebung zu implementieren, um einen Teil der Copilot-Funktionalität nachzubilden. Im Grunde handelt es sich um einen DIY-Ansatz, um einen „KI-Assistenten“ ohne Abhängigkeit von der Microsoft-Cloud zu betreiben. Welche Möglichkeiten und Einschränkungen gibt es hierbei?

Azure OpenAI in einem privaten Netzwerk

Wir haben dies bereits kurz angesprochen – obwohl Azure OpenAI ein Cloud-Dienst ist, kann man ihn mit Private Link/Endpoints so isolieren, dass er sich aus Unternehmenssicht wie ein interner Dienst verhält. Microsoft ermöglicht es, eine Azure OpenAI-Instanz auf ein bestimmtes virtuelles Netzwerk zu beschränken und den öffentlichen Internetzugang vollständig zu blockieren​. Clients (Ihre Anwendungen oder Dienste) verbinden sich dann ausschließlich über dieses private Netzwerk. Der gesamte Datenverkehr bleibt innerhalb des gesicherten Azure-Netzwerks oder läuft über Ihre ExpressRoute-Verbindung. Dadurch wird das Risiko einer Internetexposition reduziert und sichergestellt, dass kein anderer Tenant auf Ihre Instanz zugreifen kann. Viele Unternehmen nutzen dieses Modell für sensible Workloads: das LLM befindet sich „in Azure“, aber im Wesentlichen kann nur Ihre Organisation darauf zugreifen, und alle Daten bleiben verschlüsselt und innerhalb bestimmter Regionen. Es ist nicht offline, fühlt sich jedoch wie eine private Erweiterung Ihrer Infrastruktur an.

Darüber hinaus hat Azure OpenAI kürzlich „Azure OpenAI on Your Data“ eingeführt, wodurch interne Daten (z. B. Dateien, Wissensdatenbanken) indexiert werden können, damit das Modell auf dieser Basis Antworten liefern kann – alles innerhalb Ihrer eigenen Umgebung. Es ist vergleichbar mit dem Aufbau eines Chatbots, der Ihre Unternehmensdokumente kennt. Auch hier gilt: nicht vollständig offline, aber Sie können alles innerhalb von Azure oder über On-Prem-Verbindungen hosten, sodass keine Abhängigkeit vom öffentlichen Internet oder Multi-Tenant-Diensten besteht. Falls kurzfristig absolute Offline-Fähigkeit erforderlich ist, könnten Daten zwischengespeichert oder Abfragen im Voraus ausgeführt werden – im Allgemeinen benötigt Azure OpenAI jedoch weiterhin eine aktive Verbindung.

Azure AI Edge-Container

Microsoft hat zudem begonnen, Azure AI in Containern für die Offline-Nutzung anzubieten (derzeit in der Vorschau für bestimmte kognitive Dienste). Ein Microsoft Technical Specialist betonte, dass „Azure AI Offline-Container entscheidend sind, um KI-Lösungen in Umgebungen mit begrenzter oder fehlender Internetverbindung bereitzustellen“, wobei Modelle so verpackt werden, dass sie lokal auf Edge-Geräten oder On-Prem-Servern laufen können​. Derzeit umfasst dies Anwendungen wie Speech-to-Text, Übersetzungen und andere Cognitive Services, die containerisiert werden können. Der Vorteil ist klar: keine Cloud-Abhängigkeit – der Container enthält das Modell und die erforderliche Laufzeitumgebung, sodass er z. B. in einem abgeschotteten Laborumfeld eingesetzt werden kann. Allerdings waren Azure OpenAI-Modelle (wie GPT) Anfang 2024 noch nicht in dieser Form allgemein verfügbar. Das Offline-Container-Programm ist derzeit auf strategische Kunden und bestimmte Anwendungsfälle beschränkt​. Es deutet darauf hin, dass Microsoft daran arbeitet, künftig mehr KI-Services vollständig offline verfügbar zu machen – insbesondere für sensible Kunden wie Behörden oder Verteidigungsorganisationen. Es ist plausibel, dass in Zukunft eine containerisierte Version eines GPT-4-ähnlichen Modells für ausgewählte Großkunden mit entsprechender Hardware angeboten wird. Damit könnten Unternehmen ein „Copilot-Gehirn“ vollständig lokal betreiben – allerdings vermutlich zu hohen Kosten (erforderlich wären dann beispielsweise Server-Racks mit GPUs oder spezialisierte NPUs).

Die Hauptvorteile von Offline-AI-Containern sind: Betriebskontinuität, Datenschutz, geringe Latenz usw. – genau die Aspekte, die Unternehmen dazu bewegen, einen Offline-Copilot anzustreben. Microsoft ist sich dieser Anforderungen bewusst und adressiert sie bereits in anderen KI-Bereichen. Große LLMs bleiben aufgrund ihrer Größe noch eine Herausforderung, aber es ist nur eine Frage der Zeit und weiterer Optimierung.

Open-Source-LLMs On-Premises

Wenn Microsofts offizielle Angebote noch nicht ausreichen, experimentieren einige Organisationen mit Open-Source-LLMs, die lokal oder sogar auf einzelnen Maschinen betrieben werden können. In den letzten Jahren hat sich eine Vielzahl von Modellen wie Meta’s LLaMA 2 entwickelt, die in ihren 7B- oder 13B-Parameter-Versionen auf einem einzigen High-End-Server (oder sogar auf einem leistungsstarken Laptop mit GPU) laufen können – und in der 65B-Version auf einem leistungsstarken Multi-GPU-Server. Diese Modelle können auf Unternehmensdaten feinjustiert werden und als eine Art Copilot für den internen Gebrauch dienen. Für Coding-Unterstützung wurden Modelle wie StarCoder oder Code Llama eingesetzt, um Copilot-ähnliche Funktionen ohne Cloud-Dienste bereitzustellen. Es gibt Open-Source-Projekte, die diese Modelle z. B. in VS Code integrieren und Offline-Code-Vervollständigungen ermöglichen (wenn auch mit geringerer Genauigkeit als die auf GPT-4 basierenden Vorschläge von GitHub Copilot).

Der Kompromiss bei Open-Source-Modellen liegt in Qualität und Wartung. Oftmals hinken sie in Kohärenz und Genauigkeit dem Stand der Technik hinterher. Allerdings schließt sich die Lücke zunehmend: Ein feinjustiertes Modell mit 70 Milliarden Parametern kann viele Aufgaben bemerkenswert gut erledigen – auch wenn es bei komplexen Schlussfolgerungen oder breitem Wissen, wie es GPT-4 bietet, noch schwächeln könnte. Zudem erfordert der Betrieb solcher Modelle IT-Ressourcen (GPUs, Speicher usw.) und ML-Expertise für Einrichtung und laufende Pflege. Es wird zu einem internen Projekt, bei dem das Unternehmen „seine eigene KI“ besitzt. Für große Unternehmen oder Regierungsbehörden ist dies akzeptabel (manchmal sogar bevorzugt). Für andere ist die Hürde zu hoch, sodass sie lieber auf eine verwaltete On-Premises-Lösung von Microsoft oder einem anderen Anbieter warten.

Hybride Bereitstellungen mit periodischer Konnektivität

Eine weitere Möglichkeit ist der Betrieb im „teilweise verbundenen“ Modus. Ihre Umgebung könnte die meiste Zeit offline sein, sich aber während geplanter Zeitfenster (z. B. tägliche oder wöchentliche Synchronisationen) verbinden. In solchen Fällen könnte Copilot in Batches genutzt werden – etwa indem während der Verbindung Inhalte oder Analysen generiert werden, die dann offline genutzt werden, bis zur nächsten Synchronisation. Dies ist zwar keine Echtzeitnutzung von Copilot, aber es nutzt die Cloud, wenn sie verfügbar ist, um die Offline-Zeiten zu überbrücken. Beispiel: Ein U-Boot-Team taucht einmal pro Woche auf, stellt eine Verbindung her, übergibt Copilot alle gesammelten Berichte und lässt Analysen erstellen, die dann während des Tauchgangs offline genutzt werden. Diese Lösung erfordert Planung und ist nicht so elegant wie eine On-Demand-Nutzung, stellt aber für bestimmte Workflows einen kreativen Ansatz dar.

Zusammenfassung der lokalen Möglichkeiten

Den eigenen „Copilot“ lokal zu betreiben ist heute für spezifische, eng umrissene Zwecke (mit Open-Source-Modellen) möglich, aber für die vollständige Copilot-Erfahrung mit GPT-4-ähnlicher Intelligenz über verschiedene Domänen hinweg sind wir weiterhin weitgehend an die Cloud gebunden. Microsoft bewegt sich mit Optionen für private Netzwerke und Edge-Runtimes in die richtige Richtung. In Q&A-Sitzungen deutete Microsoft an, dass man „möglicherweise in Zukunft eine On-Premises-Version“ von Azure OpenAI veröffentlichen könnte, allerdings ohne festen Zeitplan. Kunden, die dies benötigen, werden ermutigt, dies über Feedbackkanäle mitzuteilen – es steht also auf dem Radar. Angesichts der schnellen Fortschritte ist es nicht ausgeschlossen, dass Microsoft innerhalb der nächsten Jahre ein schlankeres, aber lokal einsetzbares KI-Modell für bestimmte Copilot-Funktionalitäten anbieten könnte – insbesondere wenn NPUs und spezialisierte Hardware immer verbreiteter werden, wodurch es wirtschaftlicher wird, Modelle auf Kundengeräten auszuführen statt ausschließlich in Microsofts Rechenzentren.

Bis dahin haben Unternehmen, die unbedingt Cloud vermeiden müssen, folgende Optionen: Azure’s Private-Cloud-Ansatz nutzen (innerhalb des eigenen Tenants, ohne öffentliche Exposition) oder in alternative KI-Bereitstellungen investieren (Open-Source- oder Drittanbieter-Lösungen On-Premises) und dabei die jeweiligen Einschränkungen akzeptieren. Viele verfolgen eine abwartende Haltung – setzen Copilot zunächst auf Warteschleife, beobachten jedoch genau die Updates von Microsoft, die sich schrittweise ihren Anforderungen annähern. Und diejenigen, die einen gewissen Cloud-Einsatz tolerieren, könnten erste Pilotprojekte starten, indem sie Copilot für weniger sensible Nutzer oder in Sandbox-Umgebungen aktivieren, um den Nutzen zu evaluieren.

Strategien für Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität: Mehr Nutzen aus Copilot ziehen

Auch wenn die vollständig offline nutzbare Version von Copilot derzeit begrenzt ist, gibt es Strategien, um den Nutzen von Copilot in Umgebungen mit geringer Konnektivität oder hohen Sicherheitsanforderungen zu maximieren:

1. Nutzung von Copilot in einer kontrollierten Netzwerkzone

Wenn die Nutzung des Internets vollständig verboten ist, kann es sinnvoll sein, eine kontrollierte Zone oder ein Terminal einzurichten, das Zugang zu Copilot hat. Manche Organisationen betreiben beispielsweise eine „Forschungsstation“, die über überwachte Kanäle nach außen kommunizieren darf, während normale PCs dies nicht dürfen. Ein Analyst könnte Copilot an dieser Station nutzen, um KI-Unterstützung zu erhalten, ohne das gesamte Netzwerk zu gefährden. Dies ist zwar nicht offline, aber das Risiko wird klar abgegrenzt. Man kann es sich vorstellen wie einen sicheren Raum, in dem Copilot betrieben wird, wobei Daten kontrolliert hinein- und herausgebracht werden (beispielsweise durch Verwendung von Stellvertreterdaten anstelle sensibler Informationen). Dies lässt sich mit Bing Chat Enterprise kombinieren, einem weiteren KI-Angebot von Microsoft: Im Grunde handelt es sich um Bing GPT-4-Chat mit der Garantie, dass Ihre Eingaben nicht gespeichert oder zum Trainieren von KI genutzt werden und die Daten innerhalb Ihrer Organisationsgrenzen bleiben. Bing Chat Enterprise kann beispielsweise von Rechts- oder HR-Teams für allgemeine Anfragen mit sensiblen Kontexten genutzt werden, da Microsoft diese Daten nach der Antwort nicht weiter speichert. Es bleibt ein Cloud-Dienst, bietet jedoch einen stärkeren Datenschutz.

2. Nutzung von Private Links und VPNs

Wie bereits besprochen, sollten Sie private Verbindungen zur Microsoft-Cloud für Copilot-Dienste einrichten. Mit Azure ExpressRoute oder VPN-Tunneln können Sie sicherstellen, dass der gesamte Copilot-Datenverkehr über Ihr sicheres Netzwerk direkt zu Microsoft und nicht über das offene Internet läuft. Das verringert das Risiko von Abhör- oder Expositionsgefahren erheblich. Effektiv wird der Microsoft 365- oder Azure-Dienst damit zu einer Erweiterung Ihres Intranets. In Kombination mit der standardmäßig aktivierten Datenverschlüsselung und Microsofts Unternehmensverträgen erfüllt diese Lösung häufig auch Compliance-Anforderungen. Es handelt sich um eine technische Maßnahme, die die cloudbasierte Natur von Copilot nicht verändert, aber die Nutzung in sensiblen Szenarien ermöglicht.

3. Integration von On-Premises-Daten über Graph-Connectors

Wie bereits bei M365 Copilot erwähnt – wenn Ihre Benutzer Copilot hauptsächlich für die Arbeit mit internen Dokumenten oder Wissen benötigen, das derzeit lokal gespeichert ist, sollten Sie diese Daten sicher in Microsoft 365 integrieren. Graph-Connectors für Dateifreigaben, lokale Datenbanken, Wikis usw. können so konfiguriert werden, dass Copilot Fragen anhand dieser Daten beantworten kann. Dadurch muss die KI nicht dynamisch auf Ihr internes Netzwerk zugreifen (was sie nicht kann); stattdessen werden die relevanten Informationen im Voraus in der Cloud indexiert. Es handelt sich um eine Art Cache Ihres Unternehmenswissens in der Cloud. Wichtig ist hierbei das Thema Sicherheitstrimmung (damit Copilot nur die Informationen anzeigt, die ein Benutzer tatsächlich sehen darf) – dies wird von Microsoft Search/Graph korrekt verwaltet. Der Vorteil: Benutzer erhalten umfassendere Antworten von Copilot, die auch Inhalte aus Ihren privaten lokalen Dateien beinhalten – ein Mehrwert, der sonst fehlen würde. Der Aufwand besteht in der anfänglichen Einrichtung und einer kontinuierlichen Synchronisierung.

4. Schulung und Sandbox-Umgebungen für sensible Daten

Ein wichtiger Aspekt beim Einsatz von Copilot in jeder Umgebung ist die Aufklärung der Benutzer darüber, welche Daten sie mit der KI teilen dürfen und welche nicht. Selbst wenn keine Offline-Nutzung geplant ist, könnten Sie aus Compliance-Gründen klare Anweisungen geben, z. B.: „Fügen Sie keine geheimen oder klassifizierten Inhalte in Copilot-Eingaben ein“, bis ein vollständig privates Modell verfügbar ist. Manche Organisationen haben bereits interne Richtlinien für generative KI entwickelt. Durch gezielte Schulung senken Sie das Risiko, dass sensible Daten unbeabsichtigt an eine Cloud-KI gesendet werden. In besonders sensiblen Projekten könnten Benutzer Copilot für bestimmte Aufgaben deaktivieren (alte Arbeitsweise), aber es dennoch für weniger kritische Aufgaben nutzen. Mit wachsendem Vertrauen oder neuen Offline-Optionen können diese Richtlinien angepasst werden.

5. Überwachen und iterativ verbessern

Aktivieren Sie alle verfügbaren Protokollierungs- oder Überwachungsfunktionen. Für Microsoft 365 Copilot können Sie Microsoft Purview-Tools nutzen, um die Nutzung von Copilot zu überwachen und sicherzustellen, dass keine Daten unbeabsichtigt offengelegt werden. Bei GitHub Copilot for Business erhalten Sie Telemetriedaten zu den Vorschlägen. Überwachung stärkt das Vertrauen darin, dass Copilot auch in der Cloud sicher eingesetzt werden kann – und die daraus gewonnenen Daten können zeigen, wo eine echte Offline-Lösung erforderlich wäre oder wo die Cloud-Variante ausreicht. Vielleicht stellen Sie fest, dass Copilot bestimmte sensible Daten überhaupt nicht verwendet oder dass bestimmte Teams Copilot stark nutzen, während andere (z.B. in Sicherheitsbereichen) es nicht einsetzen – so können Sie gezielt Alternativen für diese Gruppen finden.

6. Bewertung von Copilot+-Hardware für den Feldeinsatz

Wenn Sie Mitarbeiter haben, die häufig offline arbeiten (Berater bei Kunden mit schlechtem WLAN, Techniker in abgelegenen Gebieten), sollten Sie erwägen, sie mit neuen Copilot+-PCs oder Geräten mit NPUs auszustatten, sobald diese verfügbar sind. Die lokalen KI-Funktionen dieser Geräte könnten die Produktivität im Außendienst erheblich steigern. Ein Berater auf einem Flug (ohne Internet) könnte beispielsweise weiterhin Copilot offline nutzen, um Notizen zu organisieren (mit Recall), Bilder für einen Bericht zu generieren oder eine frühere Besprechung zu transkribieren – Aufgaben, die zuvor Cloud-KI benötigten. Nach der Wiederverbindung könnte er komplexere Anfragen erneut an Copilot senden. Microsoft und OEMs werden diese KI-PCs voraussichtlich 2025 stark bei Unternehmen bewerben; IT-Leiter sollten Pilotprojekte starten und prüfen, ob die Offline-KI-Vorteile die Anschaffungskosten rechtfertigen. Im Grunde wird ein Teil der Cloud-Intelligenz auf die Endgeräte gebracht – ein kluger Schritt für bestimmte Rollen.

7. Planung zukünftiger hybrider Bereitstellungen

Bei der Planung Ihrer IT- und Cloud-Strategien sollten Sie Microsofts Copilot-Roadmap im Auge behalten. Der Trend geht in Richtung Flexibilität: Vielleicht wird Azure Stack (Azure on-premises) künftig KI-Modelle hosten, die Copilot nutzen kann, oder es wird eine „Copilot Appliance“ für Großunternehmen geben. Microsoft entwickelt zudem Copilot Studio, mit dem Organisationen eigene Mini-Copiloten (mit benutzerdefinierten Plugins und Eingabeaufforderungen) erstellen können – derzeit noch im Cloud-Ökosystem, aber man kann sich vorstellen, dass diese irgendwann auch in privaten Clouds einsetzbar sein werden​. Wichtig ist daher, dass Ihre Architektur (Identitätsmanagement, Netzwerk, Hardware) so vorbereitet ist, dass hybride KI-Lösungen integriert werden können. Beispielsweise durch Investitionen in Geräte mit NPU, den Aufbau von Private Links in Azure oder das Training Ihrer Teams im Umgang mit KI-Modellen – all das kann Sie darauf vorbereiten, Offline- oder Semi-Offline-Copilot-Funktionen sofort zu nutzen, sobald sie verfügbar sind.

Microsofts Fahrplan: Auf dem Weg zu einem Cloud-optionalem Copilot?

Microsofts Botschaft rund um Copilot lautete stets „KI überall“ – und zunehmend umfasst „überall“ auch Edge-Geräte, lokale Systeme und sämtliche Cloud-Umgebungen. Wir sehen konkrete Schritte: Windows nutzt lokale KI, Microsoft 365 Copilot wird auf Government-Clouds ausgeweitet, Azure bietet private Endpunkte für Modelle an und es wird über On-Premises-Möglichkeiten gesprochen.

Beachtenswert ist die Vision von Satya Nadella – er spricht häufig über verteiltes Rechnen und darüber, dass KI Teil jeder Plattform werden soll, die wir nutzen. Ein Teil dieser Verteilung wird vermutlich „KI am Edge“ sein – das heißt, die KI läuft nicht nur in großen Rechenzentren, sondern auch auf Ihrem Telefon, Laptop oder lokalen Server. Microsofts Investitionen in NPUs (z. B. beim Surface Pro mit SQ-Prozessoren und Partnerschaften mit Qualcomm und Intel für KI-Chips) zeigen, dass sie auf die Verarbeitung von KI-Workloads auf lokalen Geräten setzen. Auch die Partnerschaft mit Meta zur Integration von LLaMA 2 in Azure und die Unterstützung offener Modelle könnte eine Rolle spielen: Microsoft könnte kleinere Open-Source-Modelle in Copilot-Aufgaben integrieren oder Kunden ermöglichen, eigene Modelle einzubinden.

Erwartungen sollten realistisch bleiben...

Die besten Fähigkeiten von Copilot basieren weiterhin auf sehr großen Modellen, die für die meisten Kunden im Jahr 2025 nicht praktikabel vollständig lokal betrieben werden können. Das wird sich wahrscheinlich nicht sofort ändern. Was sich jedoch ändern wird, ist das Verhältnis von Cloud- zu lokaler Verarbeitung und die Auswahl, wo diese Verarbeitung stattfindet (öffentliche vs. private Cloud). Microsoft 365 Copilot wird weiterhin auf GPT-4-ähnliche Modelle in Azure zurückgreifen – aber vielleicht wird man wählen können, ob die Instanz in einem lokalen Rechenzentrum des eigenen Landes oder auf isolierten Servern des Unternehmens betrieben wird. GitHub Copilot wird wohl noch eine Weile ein Multi-Tenant-Cloud-Service bleiben, aber vielleicht wird Azure DevOps eine ähnliche, lokal betreibbare KI-Lösung einführen. Es gibt bereits das Beispiel Azure DevOps Services vs. Server – vielleicht folgt ein „KI-Addon“ für Azure DevOps Server, das auf Ihren eigenen Servern läuft. Das sind Spekulationen, aber sie entsprechen dem typischen Weg der Unternehmenssoftware (erst Cloud, dann On-Premises-Optionen).

Microsofts eigene Antwort im Bereich On-Premises-KI (Azure OpenAI) ist aufschlussreich: „Wir arbeiten kontinuierlich an Verbesserungen … möglicherweise wird es in Zukunft eine On-Premises-Version geben.“​. Microsoft ist sich der Tatsache bewusst, dass Wettbewerber die Nachfrage nach On-Premises-Lösungen bedienen könnten. Firmen wie IBM bieten beispielsweise KI-Lösungen an, die in Ihrem Rechenzentrum laufen. Amazons CodeWhisperer (ein AWS-Service ähnlich Copilot) hat derzeit auch keine On-Prem-Version, aber AWS könnte Modelle auf AWS Outposts (lokale Hardware) bereitstellen. Microsoft wird große Kunden, die explizit keine Cloud-Lösungen wünschen, nicht verlieren wollen – der Druck, etwas anzubieten, wird also steigen.

Zusammenfassend ist die Richtung klar: Microsoft reduziert allmählich die Abhängigkeit von der eigenen Cloud, indem Ihre Cloud oder Ihre Geräte einen größeren Teil der Arbeit übernehmen. Anfang 2023 galt „Copilot = nur Cloud“, Ende 2024 heißt es „Copilot kann auf 40 lokale Modelle auf einem PC zugreifen“. Es ist nicht ausgeschlossen, dass wir Ende 2025 von einem Copilot für Azure Stack (hypothetisch) oder einer Erweiterung der Offline-Container auf Sprachmodelle hören werden. Unternehmen sollten mit Microsoft über ihre Account-Teams im Austausch bleiben, um Interesse an diesen Funktionen zu bekunden – oft werden neue Features (wie die Vorschau der Offline-Container) zuerst strategischen Kunden angeboten. Wenn Ihre Organisation zu dieser Gruppe gehört (z. B. kritische Infrastrukturen, Verteidigung etc.), könnten Sie frühzeitig Programme nutzen, die Copilot-ähnliche KI in Ihr eigenes Umfeld bringen.

Fazit: Vorbereitung auf eine hybride KI-Zukunft

Heute basiert Microsoft Copilot – sei es in Office, GitHub oder Windows – noch stark auf cloudbasierter KI, was eine Internetverbindung und Vertrauen in die Cloud-Sicherheit voraussetzt. Eine vollständig offline nutzbare Version von Copilot ist derzeit noch nicht allgemein verfügbar, mit Ausnahme erster Funktionen auf speziellen Windows-Geräten. Organisationen mit strikten No-Cloud-Richtlinien können Copilot derzeit nicht breitflächig einsetzen.

Microsoft arbeitet jedoch aktiv daran, die Lücke zwischen Cloud und On-Premises zu schließen. Durch private Cloud-Bereitstellungen, lokale KI-Runtimes auf Geräten und potenzielle zukünftige On-Prem-Angebote nimmt die Cloud-Abhängigkeit allmählich ab. Unternehmen können in der Zwischenzeit eine hybride Strategie verfolgen: weniger sensible Workflows bleiben in der Cloud, um Copilots volle Leistungsfähigkeit zu nutzen, während Offline-Workarounds oder alternative Tools für Nutzer in gesicherten Bereichen eingesetzt werden. Selbst eine partielle Nutzung von Copilot kann signifikante Produktivitätsgewinne bringen – etwa könnten Büroangestellte Copilot zur Automatisierung von Dokumentationsaufgaben nutzen (Cloud), während Außendienstmitarbeiter eine abgespeckte lokale KI für Transkriptionen (Edge) verwenden.

Wichtig ist auch, den geschäftlichen Nutzen von Copilot gegen die Herausforderungen der Cloud-Abhängigkeit abzuwägen. Viele Organisationen haben festgestellt, dass die Produktivitätssteigerung durch Copilot – Inhalte in Sekunden zu erstellen, Codierung zu beschleunigen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen – erheblich ist. Das schafft intern einen Anreiz, Copilot sicher zu integrieren, anstatt es pauschal abzulehnen. IT-Leiter müssen Innovation und Risiko abwägen. Die gute Nachricht ist, dass Microsofts Verpflichtungen in Bezug auf Datenschutz, Compliance und Tools viele CIOs dazu bewegt haben, Copilot zumindest pilotweise in kontrollierten Umgebungen zu testen. Sobald diese Pilotprojekte ihren Nutzen zeigen, können die Grenzen weiter verschoben und eventuell eine breitere Einführung oder stärkere Offline-Funktionalitäten gefordert werden.

Bei der Planung von Copilot in Ihrer Organisation sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Anwendungsfälle: Identifizieren Sie Aufgaben, bei denen Copilot einen echten Mehrwert bringen könnte (z. B. Berichtserstellung, Code-Reviews, Wissensdatenbank-Abfragen) und notieren Sie die jeweiligen Anforderungen an die Konnektivität.
• Konnektivität: Optimieren Sie die Netzwerkpfade zur Microsoft-Cloud (Bandbreite, niedrige Latenz, Private Links), damit die Nutzung von Copilot nahtlos und sicher erfolgt. Eine schnelle, zuverlässige Verbindung reduziert Benutzerfrustration und Sicherheitsrisiken erheblich.
• Richtlinien: Entwickeln Sie klare Richtlinien für den Einsatz von KI. Dies verhindert nicht nur Missbrauch, sondern signalisiert den Mitarbeitern auch, dass Ihr Unternehmen KI verantwortungsbewusst einsetzt. Es stärkt das Vertrauen zwischen IT, Compliance und Anwendern.
• Schulungen: Ebenso wichtig wie die technische Einrichtung ist es, Ihr Personal im effektiven Einsatz von Copilot zu schulen – sowie im Umgang mit Situationen, in denen Copilot nicht verfügbar ist (z. B. „Wenn Sie offline sind, kann Copilot Folgendes / kann Copilot nicht Folgendes ...“).
• Überwachung des ROI: Dokumentieren Sie, wie viel Zeit gespart oder welche Qualitätsverbesserungen durch den Einsatz von Copilot erzielt werden. Dies hilft, spätere Investitionen wie die Anschaffung von Copilot+-Geräten oder die Finanzierung einer On-Prem-KI-Initiative zu rechtfertigen.

Das Umfeld der Enterprise-KI entwickelt sich rasant. Microsoft Copilot steht im April 2025 an der Spitze der Integration generativer KI in den Arbeitsalltag. Auch wenn Copilot ursprünglich vollständig cloudbasiert startete, zeigt sich heute deutlich, dass Microsofts Vision von Copilot nicht auf permanent online verfügbare Szenarien beschränkt ist. Wir bewegen uns auf eine Welt zu, in der KI-Copiloten allgegenwärtig sind – verfügbar auf Ihrem Schreibtisch, Ihrem Laptop auf einem Berggipfel oder in einem Bunker ohne Außenverbindung, stets an Ihrer Seite. Diese Allgegenwärtigkeit verantwortungsvoll zu erreichen, ist die nächste Herausforderung. Microsofts hybride Strategie zeigt, dass ein Ansatz nach dem Motto „one size fits all“ (nur Cloud) nicht ausreicht.

Derzeit werden die meisten Organisationen Copilot als Cloud-Service erleben, sollten jedoch bereits jetzt die Grundlagen (technisch und organisatorisch) für flexiblere Bereitstellungen schaffen. Diese Anstrengungen werden sich auszahlen, sobald Microsoft mehr offline-freundliche Funktionen einführt. Durch das Verfolgen der neuesten Copilot-Updates und eine enge Abstimmung mit Microsofts Roadmap können IT-Verantwortliche sicherstellen, dass sie bereit sind, die Vorteile von Copilot ihren Nutzern bereitzustellen – in der Cloud, am Edge oder irgendwo dazwischen.