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Copilot, ChatGPT oder private KI?

Eine nüchterne Entscheidungshilfe für Unternehmen, die zwischen Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise und einer privaten KI-Plattform abwägen.

Sechs Dimensionen im Vergleich Ohne Marketing-Versprechen Von uns selbst gebaut und betrieben
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15 Minuten, vertraulich und unverbindlich.

Entscheidungsmatrix

Die drei Wege im direkten Vergleich.

Keine Abwertung der anderen Tools. Jeder Weg hat seinen Platz. Entscheidend ist, welche Datenklasse in welcher Umgebung verarbeitet werden darf und wer im Zweifel die Freigabe verantwortet.

Microsoft 365 Copilot

Office-Alltag im vorhandenen MS-Tenant.

Hosting
Microsoft-Cloud, EU-Region möglich
Tenancy
Geteilte Infrastruktur, separater Tenant
Umgang mit Unternehmensdaten
Per Default kein Modelltraining; Prompts bleiben laut Microsoft im Tenant
Rollen- und Freigabemodell
Microsoft-Entra-basiert, zentral gepflegt
Modellwahl
Von Microsoft vorgegeben
Typische Eignung
Office-Assistenz, Textarbeit, unkritische Recherchen

ChatGPT Enterprise

Allgemeine KI-Unterstützung mit AVV.

Hosting
US-amerikanische Infrastruktur
Tenancy
Geteilte Infrastruktur, separater Workspace
Umgang mit Unternehmensdaten
Per Default kein Modelltraining; AVV nach US-Recht
Rollen- und Freigabemodell
Tenant-Admin-Rollen, keine fachliche Freigabekette
Modellwahl
Von OpenAI vorgegeben
Typische Eignung
Allgemeine KI-Aufgaben außerhalb vertraulicher Unterlagen

Private KI (abi consulting)

Interne Fachworkflows unter eigener Governance.

Hosting
Verwaltete Private Cloud, hybrid oder on-premise
Tenancy
Dedizierte Umgebung exklusiv für das Unternehmen
Umgang mit Unternehmensdaten
Im Normalbetrieb keine Weitergabe an externe Modellanbieter; Rollen und Logs dokumentiert
Rollen- und Freigabemodell
Rollen- und Freigabemodell je Workflow, in Betriebsakte dokumentiert
Modellwahl
Open-Weight- und kommerzielle Modelle frei wählbar
Typische Eignung
Interne Fachworkflows mit vertraulichen Daten unter eigener Governance

Stand der Anbieteraussagen gemäß Herstellerdokumentation. Verbindliche Datenschutz- und Governance-Freigabe trefft ihr mit euren Datenschutz- und Compliance-Verantwortlichen.

Wann private KI die bessere Antwort ist

Copilot und ChatGPT Enterprise sind starke Werkzeuge. Bis zu einem Punkt.

Unternehmen mit wiederkehrenden Workflows auf vertraulichen oder regulierten Daten.

Passt

  • Vertrauliche Dokumente, Mandate, Verträge oder Kundendaten als Kern eurer Arbeit
  • Fachliche Freigabepfade, die im Copilot-/ChatGPT-Modell nicht abbildbar sind
  • Wunsch nach Modellwahl jenseits der Vorgaben eines einzelnen Anbieters
  • Anforderung, Rollen, Freigaben und Logs nachweisbar zu dokumentieren

Passt nicht

  • Ausschließlich Office-Assistenz und unkritische Textarbeit
  • Reine Allgemeinanwendungen ohne vertrauliche Datenklassen
  • Teams ohne Bereitschaft, ein internes Rollen- und Freigabemodell zu tragen
  • Budgeterwartung unter dem Audit-Einstieg (ab €4.500)

Unsicher? Im Erstgespräch ordnen wir gemeinsam ein, welcher Weg zu eurem Fall passt.

Vom Vergleich zum Betrieb

Drei Schritte, wenn private KI der richtige Weg ist.

Jeder Schritt endet mit einem abgenommenen Ergebnis. Kein Abonnement ohne Nachweis, dass der vorherige Schritt gehalten hat.

  1. 01

    Audit

    In 10 Tagen priorisieren wir Workflows und bewerten, welche Datenklassen überhaupt in eine private Plattform gehören und welche bei Copilot/ChatGPT bleiben dürfen.

  2. 02

    Start

    In 2 bis 8 Wochen steht die private KI-Plattform für die im Audit identifizierten Workflows. Co-Existenz mit Copilot und ChatGPT ist ausdrücklich vorgesehen.

  3. 03

    Betrieb

    Wir halten Modelle, Prompts, Rollen und Freigaben im laufenden Betrieb belastbar, mit festem Ansprechpartner und Monatsbericht.

Häufige Fragen

Noch offene Fragen?

Weil sie für Office-Assistenz, Textarbeit und unkritische Recherchen stark und günstig sind. Eine private KI lohnt sich dort, wo vertrauliche Unterlagen, fachliche Freigabepfade oder Modellunabhängigkeit gefordert sind. In der Praxis koexistieren die Tools: Copilot und ChatGPT für Office, private KI für Fachworkflows.

Microsoft dokumentiert, dass Prompts und Unternehmensdaten im Tenant bleiben und per Default nicht zum Modelltraining verwendet werden. Für Office-Arbeit ist das oft ausreichend. Sobald vertrauliche Mandate, Kundenakten oder regulierte Daten in den Workflow kommen, stellen sich Fragen zu Rollen, Freigabekette und Modellwahl, die Copilot nicht beantwortet. Die Bewertung treffen wir im Audit mit euren Datenschutz- und Compliance-Verantwortlichen.

Ja, Co-Existenz ist der Regelfall. Office-Assistenz bleibt im vorhandenen Microsoft- oder OpenAI-Setup, Fachworkflows mit vertraulichen Daten wandern in die private KI-Plattform. Das Rollen- und Freigabemodell definiert, welche Datenklasse in welcher Umgebung verarbeitet werden darf.

Je nach Deployment Open-Weight-Modelle (z. B. Llama- oder Mistral-Familien) auf eurer Infrastruktur oder kommerzielle Modelle (z. B. Claude, GPT) über freigegebene API-Wege mit vertraglich abgesicherten Bedingungen. Die Modellwahl wird im Audit je Workflow bewertet und in der Betriebsakte dokumentiert.

Workflows mit hohem Wiederholungsanteil auf vertraulichen Daten: Dokumentenauswertung (Mandate, Verträge, Bescheide), Reporting auf internen Datenquellen, Korrespondenzentwürfe mit Kunden- oder Mandatsbezug, Compliance-Nachweise. Im Audit priorisieren wir nach Aufwand, Nutzen und Datenschutzlage und benennen, wo die private KI den Unterschied macht und wo Copilot reicht.

In den meisten Fällen kein Umstieg, sondern eine Erweiterung. Copilot bleibt für Office, die private KI ergänzt für Fachworkflows. Der Aufwand steckt im Rollen- und Freigabemodell, das wir im Audit definieren, und im Start, der die Plattform und den ersten Kernworkflow live bringt. Zeitrahmen: 10 Tage Audit, 2 bis 8 Wochen Start.

Welcher Weg passt zu eurem Fall?

15 Minuten. Vertraulich. Wir ordnen im Gespräch ein, ob Copilot, ChatGPT, eine private KI oder eine Kombination zu eurer Lage passt.

Anton Brinckmann
Anton Brinckmann
Björn Wolke
Björn Wolke

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