KI-Lösungen im Unternehmenskontext: Ein Vergleich

Unternehmen stehen heute vor der Wahl zwischen zahlreichen KI-Lösungen – doch nicht alle erfüllen die hohen Anforderungen an Datenschutz, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit im B2B-Umfeld. Dieser Vergleich zeigt, worauf es ankommt.

Direkte Nutzung von Foundation Models z. B. ChatGPT, Google Gemini

Unternehmen, die direkt auf LLM‑Anbieter wie OpenAI ChatGPT oder Google Gemini setzen, profitieren von schnellem Zugriff auf neue Funktionen und einer hohen Modellqualität. Allerdings entstehen hohe Kosten, da professionelle Datenschutz‑Pläne (z. B. DPA) erst ab teureren Tarifen verfügbar sind. Für jede weitere Modell‑Integration ist ein eigener Account nötig, wodurch Verwaltung und Budget belastet werden. Zudem erfordert jede weitere Anwendung eine separate Datenschutzprüfung. Die Nutzer müssen sich zudem an unterschiedliche Weboberflächen gewöhnen, wodurch der Rollout und die Adaption erschwert wird.

  • schnellster Zugriff auf neue Features und Modelle
  • teilweise bereits in bestehenden Verträgen enthalten (bspw. Microsoft Copilot)
  • Datenschutzverträge fehlen in Basistarif
  • jedes Chatbot-Tool erfordert eigenen Account
  • für jede App zusätzlicher Datenschutz‑Check nötig
  • User-Adaption verschiedener Nutzer‑UIs nötig
  • volle Code-Kontrolle auf eigener On-Prem Umgebung durch interne Experten möglich
  • Weiterentwicklung profitiert von Open-Source Community
  • mangelnde Rollen‑ und Rechteverwaltung
  • eingeschränkte Skalierbarkeit aufgrund von geringen Rate-Limits

Open‑Source Weboberflächen selbst hosten

Ein selbst gehostetes Open‑Source‑Tool bietet unterschiedliche selbst durchzuführende Absicherungsmöglichkeiten für das interne Expertenteam, wird aber häufig durch hohen DevOps‑Aufwand für Installation und Updates teuer. Die laufenden Hosting‑ und Modellkosten sind schwer kalkulierbar. Meist lassen sich nur rudimentäre Rollen und Rechte im System verwalten. Skalierung stößt durch Rate‑Limits schnell an Grenzen. Zudem birgt ungeprüfter Code potenzielle Sicherheitsrisiken und erfordert erhöhte operative Sorgfalt, die in den meisten Unternehmen nicht zu stemmen ist.

Browser‑Plugins und Desktop-Add-Ons

Browser‑Plugins für LLM‑Zugriff erfordern Installation durch die Nutzer, was schwer zentral zu kontrollieren ist. Dadurch fördern sie Schatten‑IT, da Mitarbeitende weiterhin auf bspw. private Chatbot-Accounts zugreifen können. Der Datenschutz ist fraglich, da häufig Daten direkt in die Weboberfläche der Chatbot-Anbieter eingegeben und hochgeladen werden. Eine starke Abhängigkeit von zeitnahen Updates durch die Plugin‑Anbieter ist bei häufig auftretenden UI‑Änderungen der bekannten Chatbot-Anbieter gegeben, da die Add-Ons andernfalls nicht vollständig funktionsfähig sind. Zudem entstehen Usability‑Hürden durch unterschiedliche Webinterfaces.

  • zentrale Kontrolle durch eigene IT kaum möglich
  • Schatten-IT wird gefördert
  • umfangreiche und ständige Mitarbeiterschulungen zu Vielzahl an externer Tools nötig
  • Datenkontrolle intransparent
  • Abhängigkeit von zeitnahen Plugin‑Updates
  • Vielzahl an LLMs aus einer Hand
  • einheitliche Weboberfläche ermöglicht schnelle User-Adoption
  • nur Nutzerdaten sind nachvollziehbar geschützt
  • häufig komplexes Preis‑Schema je Modell
  • technische Basis-Features statt Fokus auf B2B-erprobte Features

LLM‑Aggregatoren mit mehreren angebundenen Modellen

Aggregatoren bündeln verschiedene Large Language Modelle, sichern aber oft nur die Nutzerdaten – nicht aber Anfragen durch die Nutzenden an die Modelle. Der Fokus liegt auf vermeintlich sicheren Server-Standorten: Data‑Residency wird meist auf EU‑Servern versprochen, das schützt allerdings nur Teile des Datenflusses (Stichwort „data at rest“). Die Preisstruktur ist komplex, da häufig Modelle in Preisgruppen unterschiedlich berechnet werden. Obwohl sie viele technische Features bieten, fehlt ihnen häufig der Fokus auf spezifische B2B‑Use‑Cases wie Rollen, Richtlinien oder Team‑Workflows.

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Pryvet nutzt fortschrittliche Pseudonymisierungstechniken und speichert alle Daten sicher in Deutschland. Unsere Sicherheitsmechanismen sorgen für den Schutz und die Pseudonymisierung sensitiver Informationen.

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Eine intuitive Oberfläche und ein hilfreicher Chatbot machen den Umgang mit Pryvet einfach und angenehm – für Experten und Anfänger gleichermaßen.

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