Ihre Mitarbeiter nutzen ChatGPT.
Wissen Sie, wohin die Daten gehen?

Ein Verbot hilft nicht, die Mitarbeitenden nutzen ChatGPT dann privat weiter, nur ohne Ihr Wissen. Was hilft, ist eine Alternative, die genauso bequem ist und unter Ihrer Kontrolle läuft: eine zentrale Plattform mit Rollen, Rechten und Nutzungsprotokollen, auf der die Modelle in Deutschland betrieben werden. Genau dafür haben wir den KI-Workplace gebaut, produktiv in Tagen, mit Anbindung an Ihre eigenen Dokumente.

Sichere KI-Lösung für Unternehmen entdecken

Mit einem Business- oder Enterprise-Tarif lässt sich einiges regeln: OpenAI bietet dafür einen Auftragsverarbeitungsvertrag an und nutzt Eingaben nicht zum Training. Was bleibt, ist der Betreiber: Auch mit Datenresidenz in der EU ist OpenAI ein US-Unternehmen, für das der CLOUD Act gilt, den Drittlandbezug muss Ihr Datenschutzbeauftragter für jede Datenkategorie bewerten. Für personenbezogene und vertrauliche Daten reicht das vielen Unternehmen nicht, deshalb betreiben wir die Modelle auf Infrastruktur in Frankfurt unter deutschem Recht.

Drei Dinge, in dieser Reihenfolge. Erstens KI-Kompetenz sicherstellen: Seit Februar 2025 verlangt Artikel 4, dass alle Mitarbeitenden, die KI einsetzen, dafür geschult sind, dokumentiert. Zweitens Zuständigkeit klären: Ein KI-Beauftragter ist nicht vorgeschrieben, aber jemand muss das KI-Inventar führen und jede Anwendung einer Risikoklasse zuordnen. Drittens prüfen, ob eine Ihrer Anwendungen als Hochrisiko-System gilt, dafür gelten die strengsten Pflichten. Unser Governance-Framework liefert Inventar und Klassifizierung als Vorlage, das Readiness-Assessment zeigt, wo Sie stehen.

KI-Readiness prüfen

Selten an den Modellen. Die Piloten scheitern an Daten, die in Silos liegen, an fehlender Governance, die den Rollout blockiert, dazu an Kosten, die niemand vorher kalkuliert hat. Vermeiden lässt sich das, wenn die Reihenfolge stimmt: erst die Dokumente und Datenquellen anbinden, dann Regeln und Rechte festlegen, dann ausrollen, auf einer Plattform, die vom Chat bis zu ML-Pipelines mitwächst. Unsere drei Ansätze folgen dem Reifegrad: KI-Workplace für den Einstieg, Readiness-Assessment für die Strategie, Managed KI-Infrastruktur für skalierte Workloads.

Das entscheiden die Daten und der Workload. Generative KI mit Kundendaten, Verträgen oder Personalunterlagen gehört auf eine Plattform unter deutschem Recht, für Banken und Versicherer kommen über DORA noch Anforderungen an die Auslagerung dazu. GPU-intensives Training eigener Modelle kann dagegen auf Managed Azure oder AWS besser aufgehoben sein. Bei uns schließt sich das nicht aus: Sovereign AI in Frankfurt für die sensiblen Anwendungen, Hyperscaler für die Rechenlast, ein Team und eine Compliance-Basis für beides.

Bei fertigen Werkzeugen zahlen Sie je Nutzer, bei eigener Infrastruktur für GPU-Rechenzeit, API-Aufrufe und Speicher, bei Abrechnung nach Token schwankt die Rechnung mit jedem Quartal. Unser KI-Workplace kostet einen Festpreis je Nutzer und Monat, zwischen 10 und 18 € je nach Anzahl, tagesgenau abgerechnet, monatlich kündbar, ohne Token-Zähler. Für Kommunen und öffentliche Träger gibt es das Kommunenpaket: 149 € im Monat je Instanz, unbegrenzt viele Nutzer, Zahlung auf Rechnung. Wer eigene Modelle betreiben will, bekommt die Managed KI-Infrastruktur ebenfalls zum Festpreis je Umgebung.

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