DSGVO-konforme KI-Plattformen für Unternehmen im Vergleich 2026

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Generative KI ist 2026 in deutschen Unternehmen angekommen, doch zwischen Anwendung und sauberer Compliance klafft in vielen Organisationen noch eine Lücke. Mitarbeitende greifen privat auf ChatGPT zurück, kopieren vertrauliche Daten in öffentliche Tools, und niemand kann nachweisen, welche Inhalte wo verarbeitet wurden. Mit dem Geltungsbeginn der wesentlichen Pflichten des EU AI Act am 2. August 2026 wird aus dem Praxisrisiko ein regulatorisches Problem.

Der gute Nachricht für den DACH-Raum: Der Markt für DSGVO-konforme KI-Plattformen ist gereift. Zwischen Berlin, Hamburg, Rosenheim, Aachen und Heidelberg sind in den letzten Jahren Anbieter entstanden, die sich gezielt an Mittelstand und Konzerne richten und dabei mit US-Cloud-Riesen wie OpenAI oder Microsoft konkurrieren. Wer heute Enterprise-KI sucht, hat die Wahl zwischen Multi-Tenant-SaaS, dedizierten SaaS-Tarifen, Self-Hosting in der eigenen Cloud und vollständigen On-Premise-Setups.

Dieser Beitrag vergleicht 25 KI-Plattformen für Unternehmen im DACH-Raum und der EU – inklusive basebox.ai, meinGPT, nele.ai und Mistral Vibe (ehemals Le Chat). Im Mittelpunkt steht eine ausführliche Vergleichstabelle, danach folgen Detailprofile der neun aktuell relevantesten Anbieter. Kurzantwort: Für die meisten Mittelständler und Konzerne mit Datensouveränitäts-Anspruch ist CompanyGPT von innFactory AI Consulting unsere klare Empfehlung – ohne Per-User-Lizenz, mit STACKIT-Standard und §203-StGB-Architektur und einem Kostenmodell, das unabhängig von der Nutzerzahl bleibt, während Per-User-Lizenzen linear mitwachsen. Im Anschluss klären wir, welches Hosting-Modell zu welchem Unternehmen passt, wie sich die Kostenstruktur in drei Szenarien (50, 200, 1.000 Nutzende) qualitativ entwickelt, und was der EU AI Act konkret von Ihnen verlangt. Wer direkt in die Tabelle springen möchte, nutzt das Inhaltsverzeichnis am Seitenanfang.

Was eine DSGVO-konforme KI-Plattform ausmachen muss

Eine KI-Plattform, die im Unternehmenskontext Bestand haben soll, muss vier Anforderungen gleichzeitig erfüllen: rechtskonforme Datenverarbeitung, technische Datensouveränität, regulatorische Anschlussfähigkeit an den EU AI Act und nachvollziehbare Kontrolle über Modellwahl und Datenflüsse.

DSGVO-Konformität beginnt beim Hosting. Die verarbeitete Personen- und Geschäftsdaten dürfen die EU nicht unkontrolliert verlassen. Anbieter mit Produktivumgebung in der EU (etwa Azure West Europe, AWS Frankfurt, Google Cloud Frankfurt oder STACKIT Berlin) und sauberer Auftragsverarbeitung erfüllen diese Anforderung. Der US CLOUD Act bleibt ein Restrisiko bei US-Mutterkonzernen, auch wenn das Rechenzentrum in Frankfurt steht. Wer dieses Risiko ausschließen will, kommt um eine europäische Sovereign Cloud nicht herum.

EU AI Act Compliance ist die zweite Ebene. Ab August 2026 müssen Unternehmen ihre KI-Systeme klassifizieren, Transparenzpflichten erfüllen und eine ausreichende KI-Kompetenz nachweisen. Plattformen, die Auditierbarkeit, Logging, Modellinformationen und Schulungsunterlagen bereitstellen, vereinfachen diesen Nachweis erheblich. Eine externe Beratung mit Fachanwalt für IT-Recht ist in den meisten Mittelständen unverzichtbar.

Zero-Data-Retention ist die dritte Anforderung. Bei US-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Google ist sie über die Enterprise- oder Cloud-Angebote der Hyperscaler regelmäßig vertraglich gesichert, bei klassischen B2C-Diensten dagegen nicht. Eine Plattform sollte transparent dokumentieren, welche Daten an welchen Modellanbieter gehen und ob diese für Trainings ausgeschlossen sind.

Datensouveränität ist die vierte Dimension. Sie reicht von Multi-Tenant-SaaS (geteilte Infrastruktur, schneller Start, geringe Kontrolle) über Dedicated-SaaS (eigene Instanz beim Anbieter) und Self-Hosting in der eigenen Cloud (volle Kontrolle, mittlere Komplexität) bis zu On-Premise-Setups auf eigenen Servern (maximale Isolation, höchster Betriebsaufwand). Welches Modell passt, hängt vom Schutzbedarf der verarbeiteten Daten, der vorhandenen IT-Kompetenz und der gewünschten Time-to-Value ab.

Die große Vergleichstabelle: 25 KI-Plattformen im DACH-Raum

Die folgende Tabelle vergleicht 25 Anbieter entlang der wichtigsten Kriterien – inklusive basebox.ai sowie der Neuzugänge meinGPT, nele.ai, KI-Workplace (Adacor), Mistral Vibe (ehemals Le Chat), Localmind und SwissGPT. Sie ist horizontal scrollbar.

Die Tabelle zeigt drei Muster sehr deutlich. Erstens dominiert das Per-User-Pricing-Modell den DACH-Markt; Ausnahmen wie das firmenweite Credit-Modell von nele.ai, die einmalige Einrichtung bei DSGPT oder der Server-Festpreis bei WilmaGPT bestätigen die Regel, verlagern die Kostendynamik aber vom Seat auf Verbrauch oder Infrastruktur. Zweitens kommen bei mehreren Anbietern zusätzliche Kostenfaktoren wie Token-Kontingente oder separat zu buchende Module hinzu, sodass die effektiven Jahreskosten bei 200 oder 1.000 Nutzern deutlich steigen können. Drittens ist die Kombination aus Self-Hosting ab dem ersten Nutzer, fehlendem Per-User-Aufschlag und integrierter Fachanwalts-Compliance selten – CompanyGPT von innFactory AI Consulting kombiniert diese drei Anforderungen in einem Paket, mit einem planbaren Festpreis-/Wartungsmodell unabhängig von der Nutzerzahl (Konditionen auf der Produktseite).

Detailvergleich der neun wichtigsten Anbieter

CompanyGPT (innFactory AI Consulting)

CompanyGPT ist die KI-Plattform der innFactory AI Consulting GmbH aus Rosenheim. Technische Basis ist eine angepasste, produktiv gehärtete Variante von LibreChat. Die Plattform wird in der Cloud des Kunden eingerichtet, wahlweise auf STACKIT (Berlin, Sovereign Cloud), Azure West Europe, AWS Frankfurt oder Google Cloud Frankfurt. Daten verbleiben dauerhaft in der Kunden-Umgebung.

Das Preismodell unterscheidet sich strukturell vom Markt: keine Lizenzkosten pro Nutzer, sondern ein planbares Festpreis-/Wartungsmodell unabhängig von der Nutzerzahl (Konditionen auf der Produktseite). Token-Kosten der Modellanbieter (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI) werden zum Listenpreis weitergegeben.

Funktional deckt CompanyGPT die wesentlichen Enterprise-Bedarfe ab: Modellwahl zwischen GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral und Perplexity, die Addons companyFILES (Office-Datei-Bearbeitung), companyRAG (Wissensdatenbank, SharePoint-Integration mit Permission-Mirroring), companyTRANSLATE (Enterprise-Übersetzer) und companyDASHBOARD (Reporting). MCP-Server-Support und n8n-Workflows sind nativ integriert. Compliance-Beratung mit Fachanwalt für IT-Recht (KI-Leitlinie, KI-Beauftragten-Schulung) ist Teil der Einrichtungspauschale.

Referenzen umfassen unter anderem die Rohrdorfer Gruppe, die Schön Klinik, das ift Rosenheim sowie Duschl Ingenieure.

Stärken: Keine Per-User-Lizenz, eigene Cloud ab Tag 1, MCP- und n8n-Integration nativ, integrierte Compliance-Beratung und Schulung, transparente Token-Kosten ohne Aufschlag.

Einschränkungen: Kein Self-Service-Signup für Kleinunternehmen, keine native mobile App (responsive Web), Einrichtungsaufwand höher als bei reinen SaaS-Anbietern, Betrieb in der Cloud-Infrastruktur der Hyperscaler (Azure, AWS, GCP) bzw. der STACKIT.

Zielgruppe: Mittelständler und Konzerne ab 30 bis 50 Nutzenden, die volle Datensouveränität, planbare Kosten und integrierte Compliance brauchen.

DeutschlandGPT (DeutschlandGPT GmbH)

DeutschlandGPT ist ein SaaS-Produkt der DeutschlandGPT GmbH aus Germering bei München (Teil der Titanom Gruppe). Die Plattform läuft laut Anbieter als Dienst auf der Open Telekom Cloud in Deutschland (BSI-C5-testiertes Hosting); DeutschlandGPT selbst ist nach eigenen Angaben nach ISO/IEC 27001 und ISO 9001 (TÜV SÜD) zertifiziert. Das deutsche Hosting macht DeutschlandGPT zu einer beliebten Wahl in regulierten Branchen.

Das Preismodell ist klassisch SaaS: Per-User-Lizenz im Business-Tarif mit monatlichem KI-Kontingent, darüber Pay-as-you-go; kostenfreier Einstieg über einen Gratis-Plan möglich. Die aktuellen Konditionen veröffentlicht der Anbieter auf seiner Preisseite. Laut Anbieter nutzen über 1.000 Organisationen aus Mittelstand und öffentlicher Verwaltung die Plattform.

Stärken: Hosting in Deutschland, schneller Einstieg, Gratis-Plan zum Ausprobieren, Berufsgeheimnisträger-Modus (§ 203 StGB) im Business-Tarif, Office-Add-ins, Integrationen inkl. eigener MCP-Server, deutsches Anbieterumfeld.

Einschränkungen: Betrieb als Multi-Tenant-SaaS auf der Open Telekom Cloud; einen Betrieb im eigenen Rechenzentrum bietet der Anbieter laut Trust Center nicht an. Per-User-Pricing skaliert linear mit der Nutzerzahl.

Zielgruppe: Behörden, Kommunen und Mittelständler, die Hosting in Deutschland als zentrales Auswahlkriterium setzen und eine SaaS-Lösung bevorzugen.

Unterschied zu CompanyGPT: Keine Per-User-Lizenz statt eines Per-User-Modells – Per-User-Modelle skalieren linear mit der Nutzerzahl, CompanyGPTs wartungsbasiertes Modell bleibt davon unabhängig, der Strukturunterschied wirkt sich mit wachsender Nutzerzahl stärker aus. Zusätzlich Self-Hosting in der eigenen Cloud (STACKIT, Azure, AWS, GCP) ab dem ersten Nutzer statt Multi-Tenant-Standard, n8n-Integration sowie Fachanwalts-Compliance und KI-Schulung im Setup-Preis enthalten.

Langdock

Langdock ist eine bekannte KI-Adoptionsplattform aus Berlin. Prominente Referenzkunden auf der eigenen Website sind Merck, BASF, Der Spiegel und UNICEF. Langdock wird in der EU (Microsoft Azure) gehostet und bietet flexible Deployment-Optionen (Managed Cloud, Single-Tenant, eigene Cloud, On-Premise laut Anbieter).

Das Preismodell ist ein SaaS-Modell; die aktuellen Konditionen nennt Langdock auf der eigenen Website.

Stärken: Zugang zu über 30 Modellen führender Anbieter (laut Anbieter), starke Enterprise-Referenzen, flexible Deployment-Optionen, EU-Hosting, schnelle UX.

Zielgruppe: Organisationen mit Fokus auf einem schnellen SaaS-Rollout. Ein Detailvergleich findet sich im Beitrag CompanyGPT vs. Langdock.

Unterschied zu CompanyGPT: CompanyGPT setzt auf ein anderes Modell – kein Per-User-Lizenzmodell, Deployment in der eigenen Cloud des Kunden ab dem ersten Nutzer und integrierte Compliance-Beratung mit Fachanwalt. Auch Langdock bietet nach eigenen Angaben MCP-Integrationen an und lässt sich über die API mit n8n verbinden; den genauen Funktionsumfang nennt der Anbieter. Welcher Ansatz wirtschaftlicher ist, hängt von Nutzerzahl und Nutzungsintensität ab und sollte auf Basis der jeweils aktuellen Anbieterkonditionen gerechnet werden.

Omnifact

Omnifact (Omnifact GmbH, Frankfurt am Main) positioniert einen Privacy Filter als zentrales Differenzierungsmerkmal. Eingehende Prompts werden vor dem Versand an Modellanbieter automatisch auf personenbezogene Daten geprüft und pseudonymisiert.

Das Pricing ist Per-User (Tarife Pro für Teams bis 50 Nutzer und Enterprise). Der Pro-Tarif enthält ein monatliches, im Team geteiltes KI-Guthaben für Premium-Modelle; Basis-Modelle bleiben darüber hinaus nutzbar. Die aktuellen Konditionen nennt der Anbieter auf seiner Preisseite. Enterprise-Kunden erhalten Cloud- oder On-Premise-Bereitstellung (laut Anbieter auch Private-Cloud- und Air-Gapped-Deployments).

Stärken: Automatische Pseudonymisierung durch den Privacy Filter, native MCP-Anbindung (laut Doku), On-Premise-Option im Enterprise-Tarif, klares deutsches Anbieterprofil.

Einschränkungen: Im Pro-Tarif monatlich begrenztes KI-Guthaben für Premium-Modelle (danach laut Anbieter unbegrenzt Basis-Modelle) und maximal 50 Nutzer pro Team.

Zielgruppe: Unternehmen mit besonders hohem Schutzbedarf bei personenbezogenen Daten, die einen sichtbaren technischen Filter als Auswahlkriterium setzen.

Unterschied zu CompanyGPT: Keine Per-User-Lizenz und kein begrenztes Token-Guthaben – Per-User-Modelle skalieren linear mit der Nutzerzahl, CompanyGPTs wartungsbasiertes Modell bleibt davon unabhängig, der Strukturunterschied wirkt sich mit wachsender Nutzerzahl stärker aus. Token-Kosten gehen 1:1 zum Listenpreis des Hyperscalers (Azure, AWS, GCP, STACKIT) durch, n8n-Workflows sind nativ integriert, und Fachanwalts-Compliance plus KI-Schulung sind Teil des Setup-Preises.

basebox (basebox.ai)

basebox ist die KI-Plattform der basebox GmbH aus Utting am Ammersee, positioniert als KI-Plattform für Kliniken und die öffentliche Hand (u. a. Krankenhäuser, Kommunen, Krankenkassen, KRITIS). Sie bietet Chat, einen App Store mit fertigen Apps, eigene Apps ohne Programmieren (App Builder mit KI-Agenten laut Anbieter ab November 2026), Wissensdatenbanken mit Quellenangabe, einen Dokumentgenerator (Word, PowerPoint, Excel, PDF), Konnektoren über MCP (u. a. SharePoint, Exchange, Confluence, FHIR) mit den Rechten der jeweiligen Person sowie SSO via Active Directory, LDAP, SAML und OIDC. Betrieb: Cloud (eigene Umgebung je Organisation im Rechenzentrum München-Ost), Server (Kubernetes/Helm, beim Kunden – auf Wunsch ohne Internet – oder gehostet bei basebox) oder Hybrid. basebox ist nach eigenen Angaben ISO-27001-zertifiziert; das BSI-C5-Testat für die Cloud ist laut Anbieter in Arbeit. Als Referenzen nennt basebox u. a. das Klinikum Nürnberg, das Universitätsklinikum Leipzig und das TUM Universitätsklinikum.

Das Preismodell ist laut Anbieter-Preisseite zweigeteilt: In der Cloud gilt eine Lizenz pro Person und Jahr mit einem für die Organisation gemeinsamen Token-Kontingent (Zukauf möglich), beim Server eine Lizenz pro Server unabhängig von der Zahl der Konten. Mindestlaufzeit ein Jahr, alle Funktionen inklusive; die Listenpreise veröffentlicht der Anbieter auf seiner Preisseite.

Stärken: Referenzen im Gesundheitswesen, App Store mit fertigen Apps, Konnektor-Bibliothek (MCP) in der Lizenz, Vereinbarung nach § 203 StGB, Server-Betrieb auch ohne Internet, öffentliche Preisliste.

Einschränkungen: In der Cloud Lizenz pro Person mit gemeinsamem Token-Kontingent (beim Server Lizenz pro Server); der App Builder mit KI-Agenten ist laut Anbieter für November 2026 angekündigt; das BSI-C5-Testat für die Cloud ist laut Anbieter in Arbeit.

Zielgruppe: Krankenhäuser, Universitätskliniken, Kommunen, Krankenkassen und KRITIS-Betreiber, die ein fertiges Produkt mit App Store und Konnektor-Bibliothek bevorzugen – wahlweise in der Cloud des Anbieters oder als Server im eigenen Haus.

Unterschied zu CompanyGPT: Keine Per-User-Lizenz: CompanyGPT arbeitet mit einem wartungsbasierten Festpreis-Modell, das von der Nutzerzahl unabhängig bleibt, und läuft in der eigenen Cloud-Subscription des Kunden (STACKIT, Azure, AWS, GCP) oder On-Premise; basebox lizenziert in der Cloud pro Person, beim Server pro Server. Zusätzlich dokumentierte STACKIT-Partnerschaft (Schwarz Digits) mit Qwen3-235B als Spitzenmodell, §203-Zusatzvereinbarung mit Microsoft in der eigenen Azure-Subscription, n8n-Integration und integrierte Fachanwalts-Compliance. Vollständiger Detailvergleich: CompanyGPT vs. basebox.

amber (ehemals amberSearch)

amber (amber Tech GmbH, Aachen) ist aus der KI-gestützten Unternehmenssuche hervorgegangen und trat früher als amberSearch auf; heute bezeichnet amberSearch das Suchmodul der Plattform. Nach eigener Darstellung ist amber „der Data Layer zwischen deinem Wissen und KI“: Verteilte Unternehmensdaten werden einmal angebunden, aufbereitet und unter Wahrung der Zugriffsrechte für KI-Suche, Chat, Agenten und Projekte bereitgestellt. Laut Anbieter nutzen über 400 Unternehmen amber.

Im Chat stehen laut Preisseite Always-on- und Premium-Modelle zur Verfügung; gelistet sind unter anderem Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Mistral AI und Z.ai (GLM). Agenten lassen sich mit Aktionen in Drittsystemen kombinieren und zeitgesteuert ausführen. Zusätzlich dokumentiert amber MCP – als Client für externe MCP-Server und als eigener MCP-Server – sowie Anbindungen an n8n, Make und Zapier. Der Chat erstellt Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien, außerdem gibt es Office-Add-ins.

Gehostet wird laut Anbieter auf der T Cloud in Rechenzentren in Deutschland und der EU, optional ist ein Deployment auf eigener Infrastruktur möglich; nach eigenen Angaben ist amber ISO-27001-zertifiziert. Starter- und Business-Plan sind öffentlich gelistet, Enterprise wird individuell angeboten. In den ausgewiesenen Token-Preisen ist laut Preisseite ein Aufschlag von 5 % je Modell enthalten.

Stärken: Kombiniert KI-Suche mit Chat (Premium- und Always-on-Modelle) und Agenten mit über 1.000 Aktionen in mehr als 120 Systemen (laut Anbieter), gemeinsamer Data Layer für Suche, Chat und Agenten mit Übernahme bestehender Zugriffsrechte, Erfahrung mit KI-Suche seit 2020 (laut Anbieter), Hosting in Deutschland und der EU, optional auf eigener Infrastruktur.

Einschränkungen: Lizenzierung pro Nutzer bzw. Lizenz, Business- und Enterprise-Plan mit Mindestanzahl (siehe Anbieter); Premium-Modelle über das Tagesguthaben hinaus und die API-Nutzung werden laut Preisseite über Credits abgerechnet.

Zielgruppe: Mittelständische Unternehmen, laut Anbieter unter anderem aus Fertigung, Engineering, IT-Beratung und Konsumgütern, die Wissen aus vielen Systemen berechtigungskonform für Suche, Chat und Agenten nutzbar machen wollen.

Unterschied zu CompanyGPT: CompanyGPT wird in der eigenen Cloud des Kunden betrieben und über ein wartungsbasiertes Festpreis-Modell ohne Per-User-Lizenz abgerechnet; Token-Kosten werden ohne Aufschlag zum Listenpreis weitergegeben. Wissensanbindung (companyRAG), Office-Dateien (companyFILES), Übersetzung (companyTRANSLATE) und Workflows über n8n sind Teil der Plattform, KI-Compliance-Beratung mit Fachanwalt und Schulungen sind inklusive. Welcher Ansatz besser passt, hängt vom Anwendungsfall, von der Nutzerzahl und von den vorhandenen Datenquellen ab.

neuland.ai

neuland.ai positioniert sich als Enterprise-KI-Management- und Orchestrierungsplattform. Das Unternehmen (neuland AI AG) sitzt in Köln und wurde 2023 gegründet (u. a. von Karl-Heinz Land).

Die Plattform bündelt KI-Chat, Agenten (mit einer Agentenbibliothek), Projekte, Wissensbasen und KI-Workflows unter einer Oberfläche; eigene MCP-Server, n8n und weitere Systeme lassen sich laut Anbieter anbinden. Betrieben wird der neuland.ai HUB standardmäßig in EU-Rechenzentren, laut Anbieter alternativ in der Schwarz Digits Cloud (STACKIT), On-Premise oder hybrid. Die Preise sind öffentlich gelistet: kostenfreier Test, Pilot und Regelbetrieb mit monatlicher Grundgebühr, Betrag je Nutzer und Token-Abrechnung (siehe Anbieter).

Stärken: Plattformansatz mit Agenten, Workflows und Agentenbibliothek, Multi-Modell-Strategie inklusive eigener Modelle, Governance-Funktionen, Betriebsoptionen von EU-Cloud über STACKIT bis On-Premise (laut Anbieter).

Einschränkungen: Im Regelbetrieb kombiniert das Preismodell eine Grundgebühr mit einem Betrag je Nutzer und Token-Kosten (siehe Anbieter); Akademie, individuelle KI-Apps und On-Premise-Betrieb sind Zusatzleistungen.

Zielgruppe: Unternehmen, die KI nicht nur als Chat-Werkzeug, sondern als Plattform mit verschiedenen Geschäftsapplikationen einsetzen wollen. Detailvergleich im Beitrag CompanyGPT vs. Neuland.ai.

Unterschied zu CompanyGPT: CompanyGPT wird in der eigenen Cloud des Kunden betrieben und über ein wartungsbasiertes Festpreis-Modell ohne Per-User-Lizenz abgerechnet; Token-Kosten werden ohne Aufschlag zum Listenpreis weitergegeben. Wissensanbindung (companyRAG), Office-Dateien (companyFILES), Übersetzung (companyTRANSLATE) sowie MCP und n8n sind Teil der Plattform, KI-Compliance-Beratung mit Fachanwalt und Schulungen sind inklusive. Welcher Ansatz besser passt, hängt vom Anwendungsfall, von der Nutzerzahl und vom gewünschten Betriebsmodell ab.

Telekom Business GPT (Deutsche Telekom)

Die Deutsche Telekom bietet Business GPT über die Telekom MMS als Paketmodell an: Paket M für den produktiven Einsatz und Paket L mit Knowledge Base, jeweils mit monatlichem Beitrag inklusive Token-Volumen und einmaliger Einrichtung; lizenziert wird laut Anbieter auf Unternehmensbasis (Konditionen siehe Anbieter). Die Datenverarbeitung erfolgt laut Anbieter innerhalb Europas, auf Wunsch auch in eigenen Azure-Umgebungen des Kunden; als Modelle nennen die Release Notes OpenAI-Modelle wie GPT-5.6. Laut FAQ des Anbieters richtet sich das kleinste Paket an Unternehmen ab 50 Nutzern.

Der Vorteil liegt im klaren Vertragsrahmen mit einem etablierten Provider: ein Ansprechpartner, deutsche Rechnung, vertraute Vertragslogik.

Stärken: Vertrauensmarke Deutsche Telekom, Datenhaltung in Europa mit Prüfung nach dem Telekom-eigenen PSA-Verfahren, ein Ansprechpartner für Vertrag und Support, Unternehmenslizenz mit monatlichem Beitrag inklusive Token-Volumen, Onboarding mit Schulung, regelmäßige Release-Updates.

Einschränkungen: Als Modelle nennen die Release Notes OpenAI-Modelle (u. a. GPT-5.6, GPT Image-1.5); Betrieb laut Anbieter auf Azure-Basis bzw. in der eigenen Azure-Umgebung des Kunden; MCP nicht dokumentiert.

Zielgruppe: Konzerne und öffentliche Auftraggeber, die Wert auf einen bekannten deutschen Anbieter mit klarem Vertragsrahmen legen. Detailvergleich im Beitrag CompanyGPT vs. Telekom Business GPT.

Unterschied zu CompanyGPT: CompanyGPT wird in der eigenen Cloud des Kunden betrieben – wahlweise auf STACKIT, Azure, AWS oder Google Cloud – und bietet Modelle mehrerer Anbieter (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Perplexity). Abgerechnet wird über ein wartungsbasiertes Festpreis-Modell ohne Per-User-Lizenz, Token-Kosten werden ohne Aufschlag zum Listenpreis weitergegeben. MCP, n8n, companyRAG, companyFILES und companyTRANSLATE sind Teil der Plattform, KI-Compliance-Beratung mit Fachanwalt und Schulungen sind inklusive. Welcher Ansatz besser passt, hängt von Cloud-Strategie, Modellbedarf und gewünschtem Vertragspartner ab.

Microsoft 365 Copilot

Microsoft Copilot (ehemals Microsoft 365 Copilot) ist die native KI-Integration in Microsoft 365. Sie sitzt direkt in Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams und greift über den Microsoft Graph auf SharePoint, OneDrive und das Postfach zu. Als Modelle setzt Microsoft laut eigener Dokumentation GPT-Modelle von OpenAI ein und bietet zusätzlich Claude-Modelle von Anthropic an, die sich in Funktionen wie Researcher, Copilot in den Microsoft-365-Apps und Copilot Studio auswählen lassen; für Kunden in EU/EFTA und Großbritannien sind die Anthropic-Modelle standardmäßig deaktiviert.

Die Lizenzierung erfolgt pro Nutzer – als Add-on zu einem berechtigten Microsoft-365-Plan (laut Microsoft u. a. Business-, E3-, E5- und F-Pläne) oder als Bestandteil von Microsoft 365 E7; die webbasierte Copilot Chat ist in berechtigten Abos ohne Zusatzkosten enthalten, Agenten werden teils nutzungsbasiert abgerechnet. Die aktuellen Konditionen nennt der Anbieter. Für EU-Kunden ist Copilot laut Microsoft ein Dienst innerhalb der EU Data Boundary, mit dokumentierten Ausnahmen (u. a. Flex Routing, Anthropic-Modelle, Websuche). Da Microsoft ein US-Unternehmen ist, bleibt der CLOUD Act aus rechtlicher Sicht ein Diskussionspunkt, den Microsoft u. a. mit seinen European Digital Commitments adressiert.

Stärken: Nahtlose Integration in Microsoft 365, native Office-Datei-Bearbeitung, Auswahl zwischen GPT- und Claude-Modellen in ausgewählten Funktionen, Erweiterung über Copilot Studio (inkl. MCP) und Copilot-Konnektoren, einfache Nutzerverwaltung über Microsoft Entra ID.

Einschränkungen: US-Anbieter (CLOUD-Act-Bewertung im Einzelfall), Bereitstellung als Microsoft-Cloud-Dienst (kein Self-Hosting dokumentiert), Modellauswahl auf die von Microsoft bereitgestellten Modelle beschränkt, Anthropic-Modelle laut Microsoft derzeit außerhalb der EU Data Boundary, Per-User-Lizenzierung.

Zielgruppe: Microsoft-365-zentrierte Organisationen, die KI vor allem in Word, Excel, PowerPoint und Outlook nutzen wollen und die Fragen zu Verarbeitungsort und US-Jurisdiktion vertraglich und organisatorisch geklärt haben. Ob Copilot allein genügt oder mit einer weiteren Plattform kombiniert wird, hängt vor allem von den Anforderungen an Modellwahl und Verarbeitungsort ab. Eine Einordnung gibt der Beitrag LibreChat vs. Open WebUI vs. Copilot.

Unterschied zu CompanyGPT: Betrieb im eigenen Cloud-Tenant mit selbst gewählter Region – auf STACKIT ganz ohne US-Anbieter –, Modellwahl über GPT und Claude hinaus (u. a. Gemini, Llama, Mistral, Perplexity), nativer MCP- und n8n-Support sowie keine Per-User-Lizenz – Per-User-Modelle skalieren linear mit der Nutzerzahl, CompanyGPTs wartungsbasiertes Modell bleibt davon unabhängig, der Strukturunterschied wirkt sich mit wachsender Nutzerzahl stärker aus. Für die Arbeit direkt in Microsoft 365 bleibt Copilot eine sinnvolle Option; CompanyGPT bringt mit companyFILES und dem Office-Add-in die Office-Arbeit in die eigene Cloud.

Neu im Vergleich 2026: sechs weitere Anbieter im Kurzprofil

Mit diesem Update wächst der Vergleich um sechs Anbieter, die den DACH-Markt aus unterschiedlichen Richtungen ergänzen. Für alle gilt: Maßgeblich sind die jeweils aktuellen Angaben der Anbieter.

meinGPT (SelectCode GmbH, Unterhaching): KI-Use-Case-Plattform für den Mittelstand (Eigenbezeichnung); Plattform und Datenlayer laufen laut Anbieter auf Hetzner-Infrastruktur in Deutschland. Auffällig ist der ausführlich dokumentierte MCP-Support – eigene MCP-Server lassen sich anbinden, n8n und Make werden als MCP-Server unterstützt, lokale MCP-Server über Outpost (Private Beta) – dazu mehrstufige Workflows mit Dokumentausgabe (Word, Excel, PowerPoint), Datenquellen u. a. mit SharePoint-Anbindung und Export über Artifacts. Die Preise sind öffentlich einsehbar (Plattformlizenz pro Nutzer mit Mengenstaffel, Modellnutzung separat über ein Credit-Budget, optionale Add-ons; siehe Anbieter), das ISMS ist laut Anbieter nach ISO/IEC 27001:2022 zertifiziert; als Referenzen nennt die Website u. a. ZDF Studios, LAUDA und Gerolsteiner.

nele.ai (GAL Digital GmbH, Hungen): Deutscher Anbieter mit einem im Markt seltenen Modell: Statt Seats gibt es ein firmenweites Credit-Kontingent mit unbegrenzter Nutzerzahl (öffentliche Staffeln, siehe Anbieter). Eingaben, Chats und Wissensdatenbanken werden laut Anbieter auf Servern in Deutschland gespeichert; welche KI-Modelle genutzt werden, legt die Administration fest – die Modellübersicht weist je Modell den Serverstandort (EU oder USA) aus, viele Modelle stehen laut Anbieter in beiden Varianten zur Verfügung. ISO-27001-zertifiziert (TÜV Rheinland), Wissensdatenbanken (RAG) als Add-on, Add-ins für Word und Excel sowie eine REST-API für eigene Integrationen. Referenzen laut Website u. a. ADAC und Leica.

KI-Workplace (Adacor Hosting GmbH, Essen/Offenbach): KI-Arbeitsplatz eines etablierten deutschen Hosters; die Standard-Modelle (Open-Source-Modelle u. a. von Mistral, Qwen und Llama) laufen laut Anbieter auf eigenen GPU-Clustern in Rechenzentren in Frankfurt und München, weitere Modellanbieter kann die Administration zuschalten. Öffentliche Staffelpreise pro Nutzer, für den öffentlichen Sektor zusätzlich eine Pauschale ohne Nutzerbegrenzung (siehe Anbieter). Eigene MCP-Server lassen sich laut Dokumentation anbinden, Agenten und Skills werden ohne Code erstellt, Ergebnisse lassen sich als Word, Excel oder PDF exportieren; die Nachweise (ISO 27001, ISAE 3402, IDW PS 951, TISAX) sprechen regulierte Branchen an.

Mistral Vibe (ehemals Le Chat, Mistral AI, Paris): Europäischer KI-Agent für Arbeit und Code, seit Mai 2026 unter dem Namen Vibe (zuvor Le Chat; Konten und Tarife wurden laut Mistral übernommen). Im Enterprise-Tarif als SaaS in der Mistral Cloud, in der Private Cloud oder On-Premise/Self-Hosted, mit Datenhaltung laut Anbieter standardmäßig in der EU, Custom MCP Connectors, Agenten und Skills; laut Anbieter konform mit SOC 2 Type II und ISO 27001/27701. Die Preise für Pro und Team sind öffentlich (USD/EUR, siehe Anbieter), Enterprise auf Anfrage. Referenzen laut Website u. a. ASML, BNP Paribas und Stellantis. Kein DACH-Anbieter, aber für europäische Datensouveränität eine relevante Option.

Localmind (Localmind GmbH, Innsbruck): Österreichischer Anbieter mit Betrieb wahlweise On-Premise auf eigener Hardware (auf Wunsch air-gapped), als dedizierte Private Cloud in Rechenzentren in Deutschland und Österreich oder in der eigenen Cloud des Kunden. Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral, optional GPT, Claude und Gemini, dazu RAG (Hybrid Search), KI-Agenten mit MCP-Anbindung, Automate-Workflows, OCR und Übersetzung über DeepL. Die Paketpreise mit Nutzer- und Credit-Kontingent sind öffentlich (Enterprise auf Anfrage, siehe Anbieter).

SwissGPT (AlpineAI AG, Davos): Ergänzt den Vergleich um einen Schweizer Anbieter: Die Plattform läuft laut Anbieter auf eigener Hardware in georedundanten, ISO-27001-zertifizierten Schweizer Rechenzentren (RIZ AG, Green Datacenter AG, Rechenzentrum Ostschweiz); AlpineAI ist laut eigenen Angaben nach ISO 27001:2022 und VDSZ zertifiziert. Öffentliche CHF-Preise pro User-Lizenz für Standard und Premium, Enterprise auf Anfrage (siehe Anbieter). Schwerpunkte sind Gesundheitswesen, Verwaltung und Hochschulen; Referenzen laut Website u. a. die Gemeinde Davos, die Stadt Luzern, die ZHAW und die HSLU.

Entscheidungshilfe: Welches Hosting-Modell passt zu Ihrem Unternehmen?

Das richtige Hosting-Modell hängt von vier Faktoren ab: Schutzbedarf der verarbeiteten Daten, vorhandene IT-Kompetenz, gewünschte Time-to-Value und langfristige Kostendynamik. In der Praxis lassen sich vier Profile unterscheiden.

SaaS Multi-Tenant ist die richtige Wahl, wenn das Unternehmen schnell starten will, die Daten geringen bis mittleren Schutzbedarf haben und das Per-User-Pricing aktuell noch wirtschaftlich ist. Plattformen wie DeutschlandGPT, Omnifact, Lurus, Logicc oder meinGPT sind hier zu nennen; auch nele.ai gehört in diese Gruppe, rechnet aber über ein firmenweites Credit-Kontingent statt pro Nutzer ab. Vorteil: kein Setup-Aufwand, sofortige Verfügbarkeit. Nachteil: geringere Kontrolle, lineare Kostenentwicklung, kein Schutz vor US CLOUD Act bei US-Mutterkonzern.

SaaS Dedicated löst einige Schwächen des Multi-Tenant-Modells. Die Plattform läuft in einer eigenen Instanz beim Anbieter, mit dediziertem Speicher und oft besseren SLA. Langdock bietet dies in höheren Tarifen an; Details nennt der Anbieter. WilmaGPT stellt laut Anbieter je Kunde einen dedizierten, vom Anbieter betriebenen KI-Server in deutschen Rechenzentren bereit; neuroflash nennt einen dedizierten Server im Enterprise-Plan. Vorteil: bessere Datenisolation, gleichbleibend einfache Wartung. Nachteil: deutlich höhere Preise, weiter Lieferantenabhängigkeit.

Self-Hosted in der eigenen Cloud ist die Wahl, wenn volle Datensouveränität gewünscht ist, ohne ein eigenes Rechenzentrum betreiben zu wollen. Die Plattform wird in der Cloud des Kunden installiert (STACKIT, Azure, AWS, Google Cloud). CompanyGPT, DSGPT, kamium, Localmind und teils PhariaAI folgen diesem Modell. Vorteil: Daten verlassen die eigene Umgebung nicht, Modellwahl flexibel, Kosten unabhängig von der Nutzerzahl. Nachteil: höherer initialer Setup-Aufwand als reines SaaS.

On-Premise auf eigenem Server ist die Wahl für höchste Schutzanforderungen, etwa in Banken, Gesundheitswesen oder kritischer Infrastruktur. PhariaAI, Omnifact Enterprise, DSGPT, Localmind und basebox (Server) bieten echte On-Premise-Varianten; laut Preisseite bietet auch innoGPT Self-Hosting/On-Premise im Enterprise-Tarif an. Vorteil: vollständige Isolation, kein Cloud-Anbieter im Spiel. Nachteil: höchster Betriebsaufwand, GPU-Investitionen, Skalierung anspruchsvoller.

Eine pragmatische Empfehlung für die meisten DACH-Mittelständler: Self-Hosting in der eigenen Cloud trifft die Schnittmenge aus Souveränität, Time-to-Value und Kosten meist am besten. On-Premise lohnt sich erst bei besonderem Schutzbedarf, Multi-Tenant-SaaS bleibt eine valide Wahl für reine Pilotprojekte mit unkritischen Daten.

Kostenvergleich: Wie sich Enterprise-KI-Kosten strukturell entwickeln

Listenpreise sagen wenig über die Gesamtkosten aus. Entscheidend ist die Kostenstruktur. Drei realistische Szenarien zeigen, wie sich die TCO über ein Jahr qualitativ entwickelt – konkrete Konditionen rechnet man am besten anbieterindividuell.

Szenario 1: 50 Nutzende, moderate Nutzung. Per-User-SaaS-Plattformen verursachen Lizenzkosten, die mit der Nutzerzahl steigen, zuzüglich Token-Nutzung. CompanyGPT arbeitet mit einer einmaligen Einrichtung plus laufender Wartung, danach nur noch der Wartungsanteil. Je nach Nutzungsintensität kann das wartungsbasierte Modell bereits ab dem zweiten Jahr günstiger ausfallen als ein typisches Per-User-Modell.

Szenario 2: 200 Nutzende, intensive Nutzung. Per-User-SaaS-Plattformen skalieren bei 200 Nutzern mit der Nutzerzahl, zuzüglich Token-Kosten und gegebenenfalls separater Module. CompanyGPT bleibt strukturell bei seinem wartungsbasierten Festpreis-Modell, plus tatsächliche Token-Kosten zum Listenpreis. In typischen Kalkulationen zeigt sich der TCO-Vorteil ab dem zweiten Jahr.

Szenario 3: 1.000 Nutzende, unternehmensweite Adoption. Per-User-SaaS-Plattformen skalieren bei 1.000 Nutzern weiter linear mit der Nutzerzahl, zuzüglich Token-Kosten. CompanyGPT bleibt strukturell bei seinem wartungsbasierten Modell plus tatsächlichen Token-Kosten. In den meisten Kalkulationen fällt das Modell damit günstiger aus als ein typisches Per-User-Modell – maßgeblich bleibt die individuelle Rechnung.

Der Mechanismus ist strukturell: Per-User-Pricing skaliert linear mit der Nutzerzahl, Self-Hosting-Wartung skaliert mit der Komplexität der Umgebung. Ab etwa 50 bis 80 sehr aktiven Nutzenden wird die wartungsbasierte Variante in den meisten DACH-Setups wirtschaftlich – je größer die Nutzerzahl, desto stärker wirkt sich dieser Strukturunterschied aus.

Wichtig dabei: Token-Kosten fallen bei allen Plattformen an. CompanyGPT gibt Token-Kosten zum Listenpreis der Hyperscaler weiter, ohne Aufschlag durch innFactory; andere Anbieter lösen die Token-Abrechnung je nach Tarif unterschiedlich. Eine ehrliche Kalkulation rechnet die Token-Nutzung mit gleicher Aktivität.

EU AI Act und DSGVO: Was 2026 gilt

Der EU AI Act ist die erste umfassende KI-Regulierung weltweit. Wesentliche Pflichten greifen ab dem 2. August 2026. Für deutsche Unternehmen bedeutet das vier konkrete Aufgaben.

Erstens: Die Klassifizierung der eingesetzten KI-Systeme. Verbotene Praktiken (etwa Social Scoring) sind ausgeschlossen, Hochrisiko-Systeme (HR-Auswahl, Kreditvergabe, kritische Infrastruktur) unterliegen besonders strengen Anforderungen, Transparenzpflichten gelten für generative Chatbots, niedriges Risiko ist weitgehend frei. Eine Inventur der eigenen KI-Anwendungsfälle ist die erste Pflicht.

Zweitens: Die KI-Kompetenz-Schulungspflicht. Unternehmen müssen sicherstellen, dass Mitarbeitende, die mit KI arbeiten, ausreichend geschult sind. Was „ausreichend" heißt, ist nicht abschließend geklärt. In der Praxis hat sich ein zweistufiger Ansatz etabliert: eine kurze Grundschulung für alle Nutzenden plus eine vertiefte Schulung für KI-Beauftragte. CompanyGPT liefert beide Schulungsbausteine im Setup mit; bei anderen Plattformen ist dies je nach Anbieter optional erhältlich.

Drittens: Eine KI-Leitlinie für das Unternehmen. Sie regelt zulässige und unzulässige Nutzungsszenarien, beschreibt Datenklassen, Verantwortlichkeiten, Eskalationswege und Dokumentationspflichten. Eine externe Erstellung mit Fachanwalt für IT-Recht ist üblich und in vielen Branchen praktisch unverzichtbar. Mehr dazu im Beitrag Wann brauche ich einen KI-Beauftragten.

Viertens: Dokumentation und Auditierbarkeit. Welche Prompts hat welcher Mitarbeitende an welches Modell geschickt? Wer hat welche Datei in die Wissensdatenbank geladen? Welche Antworten wurden gegeben? Plattformen mit zentralem Audit-Log und feingranularen Zugriffsrechten erleichtern diesen Nachweis erheblich.

Die DSGVO bleibt parallel gültig und wird durch den AI Act nicht abgelöst. Eine saubere Auftragsverarbeitung mit dem Plattformanbieter, eine dokumentierte Cloud-Region und Zero-Data-Retention-Vereinbarungen mit Modellanbietern sind weiterhin Pflicht.

Häufige Fragen zu DSGVO-konformen KI-Plattformen

Welche KI-Plattform ist für deutsche Unternehmen am besten geeignet? Für die Mehrheit deutscher Mittelständler und Konzerne mit Anspruch an Datensouveränität ist CompanyGPT von innFactory AI Consulting unsere klare Empfehlung, weil es Self-Hosting ab dem ersten Nutzer, keine Per-User-Lizenz, native MCP- und n8n-Integration sowie Fachanwalts-Compliance in einem Paket bündelt – und weil das Kostenmodell unabhängig von der Nutzerzahl bleibt, während Per-User-Lizenzen linear mitwachsen. Wer einen schnellen SaaS-Einstieg priorisiert, findet in DeutschlandGPT oder Langdock etablierte Optionen; basebox.ai positioniert sich als KI-Plattform für Kliniken und die öffentliche Hand mit App-Store-Modell. Microsoft Copilot (ehemals Microsoft 365 Copilot) ist vor allem für Microsoft-365-zentrierte Organisationen interessant; ob es allein genügt, hängt von den Anforderungen an Modellwahl und Verarbeitungsort ab.

Was kostet eine DSGVO-konforme KI-Plattform? CompanyGPT von innFactory AI Consulting verzichtet vollständig auf Per-User-Lizenzen und arbeitet mit einem planbaren Festpreis-/Wartungsmodell unabhängig von der Nutzerzahl; die aktuellen Konditionen stehen auf der Produktseite. Der restliche DACH-Markt arbeitet überwiegend mit Per-User-Lizenzen, deren Kosten linear mit der Nutzerzahl steigen; Ausnahmen sind etwa nele.ai mit einem firmenweiten Credit-Kontingent, dessen Kosten mit dem Verbrauch skalieren, sowie laut Anbieter DSGPT (einmalige Einrichtung) und WilmaGPT (monatlicher Festpreis je dediziertem KI-Server). Das wartungsbasierte Modell von CompanyGPT bleibt dagegen unabhängig von der Nutzerzahl – je größer die Nutzerzahl, desto stärker wirkt sich dieser Strukturunterschied aus.

Wie schneidet basebox.ai im Vergleich zu CompanyGPT ab? basebox.ai lizenziert laut Preisseite in der Cloud pro Person und Jahr (mit Token-Kontingent für die Organisation) und beim Server pro Server; für Berufsgeheimnisträger bietet basebox eine Vereinbarung nach § 203 StGB als Anlage zum Lizenzvertrag. CompanyGPT von innFactory AI Consulting verzichtet komplett auf eine Per-User-Lizenz, ist offizieller STACKIT-Partner mit Qwen3-235B als Spitzenmodell und liefert §203 StGB inklusive Microsoft-Zusatzvereinbarung in der eigenen Azure-Subscription. Welches Modell wirtschaftlicher ist, hängt von Nutzerzahl, Betriebsweg und Nutzungsintensität ab. Detailvergleich: CompanyGPT vs. basebox.

Was ist der Unterschied zwischen SaaS und Self-Hosted KI? Bei SaaS läuft die Plattform beim Anbieter, oft Multi-Tenant. Daten liegen in einer geteilten Infrastruktur, Updates passieren zentral. Bei Self-Hosted wird die Plattform in der eigenen Cloud oder im eigenen Rechenzentrum betrieben. Daten verlassen die eigene Umgebung nicht, Updates und Skalierung steuert die IT selbst. Self-Hosted bietet maximale Kontrolle und ist regelmäßig die saubere Antwort auf US CLOUD Act und Schrems II, erfordert aber initialen Aufbau und Betrieb.

Brauche ich eine eigene Cloud für KI? Nicht zwingend. Wer mit verarbeiteten Daten unkritisch umgehen kann und sich auf Multi-Tenant-SaaS-Anbieter mit Hosting in Deutschland verlassen will, kommt ohne eigene Cloud aus. Sobald personenbezogene Daten, Kundendaten, Berufsgeheimnisse nach Paragraph 203 StGB oder unternehmenskritisches Wissen ins Spiel kommen, wird eine eigene Cloud oder On-Premise zur saubereren Lösung.

Welche KI-Modelle sind DSGVO-konform nutzbar? DSGVO-konform heißt nicht modellabhängig, sondern hängt vom Hosting ab. GPT-Modelle über Azure West Europe, Claude über AWS Bedrock Frankfurt, Gemini über Vertex AI Frankfurt sowie Llama, Mistral und Gemma in der eigenen Cloud (etwa über STACKIT in Berlin) sind alle DSGVO-konform betreibbar.

Was ist der EU AI Act und was bedeutet er für KI im Unternehmen? Der EU AI Act ist die erste umfassende KI-Regulierung weltweit. Wesentliche Pflichten gelten ab dem 2. August 2026. Unternehmen müssen KI-Systeme klassifizieren, eine KI-Kompetenz im Unternehmen sicherstellen und für Hochrisiko-Systeme zusätzlich Dokumentation, Risikomanagement und menschliche Aufsicht nachweisen.

Gibt es KI-Plattformen ohne Per-User-Lizenzen? Ja, im DACH-Raum verzichten nur wenige Anbieter auf Per-User-Lizenzen: CompanyGPT wird einmalig eingerichtet und für eine pauschale Wartungsgebühr betrieben, die laufenden Token-Kosten der Modellanbieter werden zum Listenpreis weitergegeben; nele.ai arbeitet mit einem firmenweiten Credit-Kontingent statt Seats. Laut Anbieter verzichten auch DSGPT (einmalige Einrichtung) und WilmaGPT (monatlicher Festpreis je dediziertem KI-Server) auf laufende Lizenzgebühren pro Nutzer; KI-Workplace (Adacor) bietet für den öffentlichen Sektor eine monatliche Pauschale ohne Nutzerbegrenzung an; Telekom Business GPT wird laut Anbieter auf Unternehmensbasis lizenziert (Pakete mit monatlichem Beitrag inklusive Token-Volumen).

Was ist das Model Context Protocol (MCP)? Das Model Context Protocol ist ein offener Standard von Anthropic, der KI-Agenten den strukturierten Zugriff auf externe Tools, Datenquellen und Systeme ermöglicht. CompanyGPT und viele andere Plattformen im Vergleich unterstützen MCP inzwischen nativ; den genauen Umfang beschreibt die jeweilige Anbieter-Dokumentation. Mehr dazu im Beitrag MCP: Die USB-C-Schnittstelle für LLMs.

Kann ich CompanyGPT auf STACKIT betreiben? Ja. STACKIT ist die deutsche Sovereign Cloud der Schwarz Gruppe, betrieben in Berlin auf 100 Prozent deutscher Infrastruktur. CompanyGPT wird wahlweise auf STACKIT, Azure West Europe, AWS Frankfurt oder Google Cloud Frankfurt deployt.

Welche KI-Plattform bietet SharePoint-Integration mit Berechtigungen? SharePoint-Anbindungen, die bestehende Berechtigungen berücksichtigen, bieten mehrere Plattformen. CompanyGPT bildet über das Modul companyRAG die SharePoint-Berechtigungen ab, sodass die KI nur Dokumente sieht, die der jeweilige Nutzer auch in SharePoint sehen darf. Microsoft Copilot zeigt laut Microsoft nur Inhalte an, für die Nutzende mindestens Leseberechtigung haben; auch ChatGPT Enterprise ruft laut OpenAI über die SharePoint-App nur Inhalte ab, auf die das jeweilige Konto bereits zugreifen darf. Wie die Berechtigungsübernahme bei weiteren Anbietern ausgestaltet ist, sollte im Auswahlprozess direkt beim jeweiligen Anbieter geprüft werden.

Fazit und Empfehlung

Der DACH-Markt für DSGVO-konforme KI-Plattformen ist 2026 reif und differenziert. Die Wahl der richtigen Plattform hängt weniger von einer abstrakten „Besten-Liste" ab als von der ehrlichen Antwort auf drei Fragen: Wie souverän müssen Ihre Daten bleiben, wie wollen Sie pro Nutzer abrechnen, und wie viel Compliance brauchen Sie aus einer Hand?

CompanyGPT kombiniert Self-Hosting ab dem ersten Nutzer, keine Per-User-Lizenzen, native MCP- und n8n-Integration sowie eine integrierte Compliance-Beratung mit Fachanwalt und Schulung in einem Paket – eine Kombination, die im DACH-Markt nach unserer Marktübersicht selten ist. Diese Eigenschaft macht sie zur naheliegenden Wahl für Mittelständler und Konzerne, die Datensouveränität und planbare Kosten gleichermaßen erwarten.

DeutschlandGPT und Langdock sind starke SaaS-Alternativen für Organisationen, die einen schnellen SaaS-Rollout bevorzugen. Langdock punktet mit Modellvielfalt, EU-Hosting und Enterprise-Referenzen, DeutschlandGPT mit Hosting in Deutschland und schnellem Onboarding.

Microsoft Copilot ist vor allem dort stark, wo Microsoft 365 den Arbeitsalltag prägt: Die Integration in Word, Excel, PowerPoint und Outlook ist tief. Ob daneben eine weitere Plattform sinnvoll ist, hängt von den Anforderungen an Modellwahl, Verarbeitungsort und Integrationen jenseits von Microsoft 365 ab. Wer Copilot einsetzt, sollte die von Microsoft dokumentierten Einstellungen zum Verarbeitungsort (u. a. Flex Routing, Anthropic-Modelle, Websuche) kennen und die CLOUD-Act-Frage vertraglich und organisatorisch eingebettet haben.

Spezialisierte Anbieter wie amber (KI-Suche und Data Layer), PhariaAI (Sovereign Cloud / On-Premise), Omnifact (Privacy Filter), neuland.ai (KI-Apps und Branchenlösungen) und basebox.ai (KI-Plattform für Kliniken und öffentliche Hand mit App Store) lohnen sich, wenn die jeweilige Spezialisierung den eigenen Anwendungsfall klar trifft. Bei größeren Organisationen (200+ Nutzer) rechnet sich das CompanyGPT-Modell in der Regel besonders, weil keine Per-User-Lizenz greift und Token-Kosten zum Listenpreis durchgereicht werden.

Wer im Detail vergleichen möchte, findet ergänzende Beiträge im Blog: CompanyGPT vs. basebox, CompanyGPT vs. Langdock, CompanyGPT vs. Neuland.ai, CompanyGPT vs. Logicc, CompanyGPT vs. Telekom Business GPT, LibreChat vs. Open WebUI vs. Copilot sowie der Grundsatzbeitrag ChatGPT im Unternehmen DSGVO-konform nutzen.

Wer für sein Unternehmen eine konkrete Empfehlung sucht, kann die innFactory AI Consulting jederzeit für eine kurze Bedarfsanalyse anfragen. In einem Erstgespräch klären wir Hosting-Modell, Modellwahl, Compliance-Anforderungen und Kosten anhand Ihres tatsächlichen Setups, unabhängig davon, ob CompanyGPT am Ende die richtige Wahl ist oder eine andere Plattform besser passt.