Die Ausgangslage: Drei Plattformen, ein Problem
Jede zweite KI-Einführung, die wir im Mittelstand begleiten, beginnt mit derselben Frage: „Langdock, Copilot oder ChatGPT – welche nehmen wir?“ Die Frage klingt nach einem Feature-Vergleich, ist aber in Wahrheit eine Frage nach Governance, Integration und Unternehmensstrategie.
Dieser Beitrag vergleicht die drei Plattformen entlang der Kriterien, die in der Praxis zählen – nicht entlang von Benchmark-Scores, die in Medien zitiert werden.
DSGVO im Detail: Was heißt „datenschutzkonform“ eigentlich?
Der Begriff „DSGVO-konform“ wird von allen drei Anbietern genutzt, meint aber nicht dasselbe. Drei Kriterien entscheiden:
- Hosting-Ort der Verarbeitung: Wo werden die Prompts und Antworten physisch verarbeitet? In der EU? In den USA? Oder pro Modell unterschiedlich?
- Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV): Gibt es einen echten AVV nach Art. 28 DSGVO – mit deutschem Vertragspartner, deutscher Gerichtsbarkeit, konkretem SLA?
- Modell-Training: Werden die eingegebenen Daten zur Weiterentwicklung der Modelle genutzt? Oder explizit ausgeschlossen?
Nur wenn alle drei Punkte sauber beantwortet werden können, ist eine Plattform für personenbezogene Daten geeignet.
Langdock im Profil
Stärken:
- Hosting exklusiv in Deutschland (Frankfurt)
- Deutscher AVV mit der Langdock GmbH als Vertragspartner
- Modell-Marktplatz: GPT-4, Claude, Mistral, Llama – je nach Workspace wählbar
- Kein Training auf Eingabedaten, vertraglich zugesichert
- Preis: pro Nutzer und Monat, transparent
Grenzen:
- Geringere Integration in Office-Stacks als Microsoft
- Eigenständige App, keine tiefe Einbettung in Word oder Excel
- Für Teams, die 100% in Microsoft 365 arbeiten, ein Medienbruch
Typischer Einsatz: DSGVO-sensible Branchen – Kanzleien, Steuerberater, Kliniken, Verwaltungen. Außerdem Unternehmen, die verschiedene Modelle testen wollen, bevor sie sich festlegen.
Microsoft Copilot im Profil
Stärken:
- Tiefe Integration in Outlook, Teams, Word, Excel, PowerPoint
- EU Data Boundary: Verarbeitung innerhalb der EU möglich (muss aktiv konfiguriert werden)
- Unternehmenskontext aus Graph API: Mails, Meetings, SharePoint-Dateien
- Abrechnung über bestehende Microsoft-Lizenzverträge
- Lizenzen pro Nutzer und Monat über den Volume Licensing oder CSP-Partner
Grenzen:
- Funktioniert nur sinnvoll innerhalb der Microsoft-Welt
- DSGVO-Compliance hängt von korrekter Einrichtung ab (EU Data Boundary, Tenant-Region, Admin Center)
- Modellwahl eingeschränkt: GPT-4o der OpenAI-Infrastruktur auf Azure
- Lizenzkosten setzen sich aus mehreren Bausteinen zusammen (Microsoft 365 Base + Copilot Add-on)
Typischer Einsatz: Unternehmen, die bereits vollständig in Microsoft 365 arbeiten und die KI als Produktivitäts-Layer über ihrer bestehenden Arbeit nutzen wollen.
ChatGPT Enterprise im Profil
Stärken:
- Zugriff auf das aktuellste GPT-Modell, häufig Wochen vor den Wettbewerbern
- Unbegrenzte Nutzung, keine Drosselung nach Volumen
- Shared Workspaces und Custom GPTs für Teams
- Admin-Console mit SSO, SCIM und Audit-Log
Grenzen:
- Vertragspartner ist OpenAI (Irland-Niederlassung)
- Server-Standorte primär außerhalb der EU (USA), EU-Option in Ausbau
- Für strenge deutsche DSGVO-Interpretationen oft zusätzlicher Aufwand für Datenschutzfolgenabschätzung
- Preislich im oberen Segment pro Sitz und Monat
Typischer Einsatz: Explorativ arbeitende Teams, Product-Entwicklung, Research-Abteilungen – überall dort, wo die Fähigkeit des aktuellsten Modells wichtiger ist als maximale DSGVO-Strenge.
Die Entscheidungsmatrix aus der Praxis
Diese Matrix nutzen wir als Ausgangspunkt in jedem Strategie-Gespräch:
Datenschutz ist kritisch + wenig Microsoft-Nutzung → Langdock Bereits tief in Microsoft 365 + Datenschutz sauber konfigurierbar → Microsoft Copilot Produkt-Innovation + Top-Modell-Zugriff + Datenschutz konfigurierbar → ChatGPT Enterprise Mehrere Modelle testen, bevor entschieden wird → Langdock (Modell-Marktplatz)
Häufiger Fehler: Kosten zuerst zu vergleichen
Wer den Vergleich bei den Listenpreisen startet, vergleicht Äpfel mit Birnen. Microsoft Copilot ist zusätzlich zur Microsoft-365-Lizenz. Langdock ist statt einer Microsoft-KI. ChatGPT Enterprise ist zusätzlich zu allem, aber mit höchster Modellqualität.
In der Gesamtrechnung (TCO) sind die drei Tools nicht linear vergleichbar. Entscheidend ist, welche Tools das Team bereits nutzt und welche Aufgaben tatsächlich beschleunigt werden sollen.
Unsere Empfehlung für den Mittelstand
Die meisten deutschen Mittelständler, die wir beraten, kommen zu einer Kombination: Langdock als Team-KI für die Breite + eine begrenzte Zahl Copilot-Lizenzen für die Power-User in Vertrieb und Management. So wird die Office-Produktivität dort gehoben, wo sie den größten Hebel hat, und die Team-KI bleibt für alle zugänglich und datenschutzkonform.
Häufig gestellte Fragen
Muss ich mich zwischen Langdock, Copilot und ChatGPT für immer entscheiden?
Nein, die meisten Unternehmen fahren eine Kombination. Langdock als Breiten-KI, Copilot als Office-Layer für Power-User. Ein sauberer Vergleich über 3 Monate Pilotphase beantwortet die Frage für die eigene Organisation meist eindeutig.
Das hängt vollständig vom Team und Einsatzzweck ab. Pro Kopf liegen alle drei in einem ähnlichen Korridor. Der TCO-Unterschied entsteht durch Lizenzen, die ohnehin vorhanden sind (Microsoft 365) oder eben nicht. Wir rechnen in jedem Beratungsgespräch einen individuellen TCO-Vergleich durch. Welche Plattform ist die günstigste?
Nein. Die EU Data Boundary muss aktiv konfiguriert werden, der Tenant braucht eine EU-Region, und die Copilot-Nutzung muss in der Datenschutzdokumentation als externes KI-Tool aufgeführt werden. Wir begleiten diese Einrichtung in jedem Copilot-Projekt. Ist Copilot automatisch DSGVO-konform, weil Microsoft ein EU-Rechenzentrum hat?
Ja. Prompts sind Plattform-unabhängige Texte und lassen sich ohne Anpassung übertragen. Unterschiede entstehen bei plattformspezifischen Features wie Custom GPTs oder Assistants. Für den reinen Prompt-Workflow ist die Migration in einer Stunde erledigt. Kann ich meine bestehenden Prompts von ChatGPT nach Langdock übertragen?
In der Regel 4 bis 6 Wochen. Woche 1–2: Einrichtung und Schulung. Woche 3–6: echte Arbeit mit dem Tool, Dokumentation der Anwendungsfälle und Zeitersparnis. Am Ende steht eine belastbare Empfehlung mit Zahlen, nicht mit Bauchgefühl. Wie lange dauert ein Pilotprojekt zur Entscheidung?
Nächste Schritte
Wer den Vergleich nicht im luftleeren Raum führen, sondern mit echten Use Cases aus dem eigenen Unternehmen validieren möchte: Wir begleiten Pilotprojekte für alle drei Plattformen und liefern am Ende eine Entscheidungsvorlage mit Zeit- und Kosten-Daten aus dem eigenen Team.