Vertrieb und Angebote
Welche Ausführung passt zu dieser Anfrage? Was haben wir dem Kunden zuletzt angeboten? Das System sucht in Produktdaten, Preislisten und alten Angeboten und zeigt die Quelle.
Ratgeber · Stand Oktober 2026
Unternehmens-GPT: ein eigenes ChatGPT für Ihr Firmenwissen
Was ein Unternehmens-GPT ist, wofür Firmen es nutzen und worauf Sie bei Auswahl und Datenschutz achten sollten.
Kurz gesagt
- Ein Unternehmens-GPT ist ein KI-Assistent, der Fragen aus Ihren eigenen Unterlagen beantwortet: Handbücher, Produktdaten, Verträge, Richtlinien oder Tickets.
- Die Technik dahinter heißt meist RAG. Das System sucht zuerst die passenden Stellen in Ihren Dokumenten und formuliert daraus eine Antwort mit Quellenangabe.
- Anders als ein allgemeines KI-Tool kennt es Ihr Firmenwissen und hält sich an Ihre Zugriffsrechte.
- Die Datenschutzaufsicht hält technisch geschlossene Systeme ohne Training mit Ihren Daten für vorzugswürdig.
Was ist ein Unternehmens-GPT?
ChatGPT und ähnliche Werkzeuge wissen viel über die Welt, aber nichts über Ihr Unternehmen. Sie kennen weder Ihre Produkte noch Ihre Preise, Verträge oder internen Regeln. Fragen Sie trotzdem danach, bekommen Sie im besten Fall eine allgemeine Antwort, im schlechtesten eine erfundene.
Ein Unternehmens-GPT schließt diese Lücke. Es ist an Ihre eigenen Unterlagen angebunden und beantwortet Fragen daraus. Meist steckt dahinter ein Verfahren namens RAG (Retrieval-Augmented Generation): Das System sucht zuerst die passenden Textstellen und lässt das Sprachmodell dann nur auf dieser Grundlage antworten. Zu jeder Antwort zeigt es, aus welchem Dokument sie stammt.
Wie RAG im Detail funktioniert, erklären wir im Artikel RAG einfach erklärt.
Wofür Unternehmen es nutzen
Kundenservice
Antwortentwürfe auf Anfragen, gestützt auf Handbücher, FAQ und gelöste Tickets. Ein Mensch prüft und schickt ab.
Einarbeitung
Neue Mitarbeitende fragen nach Abläufen, Zuständigkeiten und Regeln, statt Kolleginnen und Kollegen zu unterbrechen.
Verträge und Richtlinien
Kündigungsfristen, Haftungsklauseln oder interne Vorgaben schnell finden. Mit Link auf die genaue Stelle im Dokument.
KI-Tool im Abo oder eigenes Unternehmens-GPT?
Für viele Aufgaben reicht ein fertiges KI-Tool mit Business-Tarif. Ein eigenes System lohnt sich, wenn viele Menschen regelmäßig Fragen zu Ihrem Firmenwissen haben, wenn die Daten in mehreren Systemen liegen oder wenn Zugriffsrechte und Serverstandort fest vorgegeben sind.
| KI-Tool im Abo | Eigenes Unternehmens-GPT | |
|---|---|---|
| Einrichtung | Sofort nutzbar | In Etappen, beginnend mit einem Pilot |
| Zugriff auf Firmenwissen | Je nach Tarif über hochgeladene Dateien oder Konnektoren | Angebunden an Ihre Ablagen und Systeme, laufend aktuell |
| Zugriffsrechte | Je nach Anbieter und Einrichtung | Ihre bestehenden Rechte gelten auch für die KI |
| Serverstandort | Je nach Anbieter und Vertrag | Deutschland, EU oder auf eigenen Servern |
| Antworten | Allgemein, Quellen je nach Einrichtung | Aus Ihren Unterlagen, mit Quellenangabe |
| Anpassung | Im Rahmen des Produkts | Abläufe, Tonalität und Regeln nach Ihren Vorgaben |
Die Angaben zu fertigen Tools sind allgemein gehalten. Was genau enthalten ist, hängt vom Anbieter und Tarif ab.
Worauf es beim Datenschutz ankommt
Die Datenschutzkonferenz unterscheidet offene und geschlossene KI-Systeme. In geschlossenen Systemen bleiben die Daten in einer abgegrenzten Umgebung, nur ein bestimmter Personenkreis hat Zugriff, und Eingaben werden nicht zum Training verwendet. Solche Systeme hält sie aus Datenschutzsicht für vorzugswürdig.
Außerdem empfiehlt sie, zu prüfen, ob Ein- und Ausgaben zum Training genutzt werden, und betriebliche statt private Accounts bereitzustellen. Entscheidungen mit Rechtswirkung für Personen dürfen nach Art. 22 DSGVO grundsätzlich nicht allein die KI treffen.
Für unsere Systeme heißt das: Server in Deutschland oder der EU, auf Wunsch On-Premise. Kein Training mit Ihren Daten. Zugriffsrechte gelten auch für die KI, und Zugriffe werden protokolliert.
Quelle: Datenschutzkonferenz: Orientierungshilfe Künstliche Intelligenz und Datenschutz (6. Mai 2024)
So bauen wir ein Unternehmens-GPT
- 1
Use Case festlegen
Welche Fragen soll das System beantworten, für wen, und woran messen wir den Erfolg? Wir sammeln dafür echte Fragen aus dem Alltag.
- 2
Datenquellen prüfen
Welche Ablagen gehören dazu, wie aktuell sind sie, und wer darf was sehen? Veraltete oder doppelte Dokumente sortieren wir vorher aus.
- 3
Pilot mit echten Daten
Eine erste Version für eine Abteilung. Ihr Team testet sie mit den gesammelten Fragen, wir verbessern Suche und Antworten.
- 4
Ausbauen und betreiben
Weitere Quellen und Abteilungen anbinden, die Qualität laufend prüfen und Daten aktuell halten.
Mehr zu Leistungsumfang und Sicherheit finden Sie auf unserer Seite Unternehmens-GPT & RAG.
Ein Beispiel aus der Praxis
Beispiel · keine Kundenergebnisse
Technischer Kundendienst eines Maschinenbauers
Der Kundendienst bekommt täglich Fragen zu Ersatzteilen und Fehlermeldungen. Die Antworten stehen in Handbüchern, Ersatzteillisten und alten Servicetickets, verteilt auf mehrere Ablagen.
Das Unternehmens-GPT durchsucht diese Quellen gemeinsam. Auf die Frage nach einer Fehlermeldung schlägt es die passende Stelle im Handbuch vor, nennt ähnliche gelöste Tickets und verlinkt beides. Der Mitarbeiter prüft und antwortet dem Kunden.
Wichtig: Neue Handbuchversionen ersetzen alte automatisch, und Preise sieht nur, wer sie auch heute schon sehen darf.
Was ein Unternehmens-GPT kostet
Das hängt vor allem von drei Dingen ab: wie viele Datenquellen angebunden werden, wie viele Menschen das System nutzen und welche Schnittstellen nötig sind. Dazu kommen laufende Kosten für Hosting und Sprachmodell.
Wir setzen solche Projekte in Etappen um und beginnen mit einem abgegrenzten Pilot. Den Festpreis nennen wir nach der Analyse, bevor Kosten entstehen. Beratung zur Einführung von KI kann gefördert werden, einen Überblick gibt unsere Seite Förderung.
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Quellen
- Datenschutzkonferenz: Orientierungshilfe Künstliche Intelligenz und Datenschutz (6. Mai 2024)
- Lewis u. a. (2020): Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Stand: 26. Oktober 2026. Dieser Ratgeber ist keine Rechtsberatung. Das Beispiel ist illustrativ und beschreibt kein konkretes Kundenprojekt.
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