Individuelle KI-Systeme
Aktualisiert: 30. September 2026Individuelle KI-Systeme die Ihre Daten kennen
- Standort Bayern · DACH-weit
- DSGVO-konform · AVV inklusive
- Antwort in 24h · Angebot nach dem Scoping
Fünf Schichten von Ihren Daten bis zur Anwendung
Die Reihenfolge zeigt den Weg einer Anfrage. Jede Schicht führt zu der Seite, auf der wir sie ausführlich beschreiben.
- Schicht 1
Ihre Daten
Wo das Wissen heute liegt
- Dokumente und Wikis
- ERP und CRM
- Tickets und Mails
- Schicht 2
Data-Hub
Durchsuchbar, mit Berechtigungen
- Anbindung der Quellen
- Suchindex (RAG)
- Antworten mit Quelle
- Schicht 3
Modell
Gehostet und angepasst
- Llama, Mistral, Qwen
- Frankfurt oder on-premises
- Fine-Tuning auf Ihre Sprache
- Schicht 4
Agenten und Automationen
Handeln statt nur antworten
- Agenten mit Werkzeugen
- Prozesse über mehrere Systeme
- Freigaben durch Menschen
- Schicht 5
Ihre Anwendung
Wo Ihr Team damit arbeitet
- Assistent im Intranet
- Funktion in Ihrer Software
- Schnittstelle für Partner
Jede Schicht einzeln oder alle zusammen
Die meisten Vorhaben beginnen mit einer Schicht und wachsen von dort.
KI-Data-Hub
Ihre Dokumente, Tickets und Geschäftsdaten in einer durchsuchbaren Schicht mit Quellenangabe und Berechtigungen.
Mehr erfahrenKI-Hosting
Llama, Mistral und Qwen in Frankfurt oder auf Ihrer Hardware, mit Betrieb, Monitoring und Modellwechsel.
Mehr erfahrenCustom AI Models
Fine-Tuning auf Ihre Fachsprache und Ihre Daten, wenn ein Standardmodell nicht genügt.
Mehr erfahrenKI-Agenten
Agenten, die mit Ihren Systemen arbeiten und Aufgaben Schritt für Schritt erledigen.
Mehr erfahrenKI-Automatisierung
Prozesse über mehrere Systeme hinweg, mit Freigabe durch Menschen an den richtigen Stellen.
Mehr erfahrenBaseGPT
Die fertige Plattform mit Hub, Modell und Oberfläche, on-premises oder in Frankfurt.
Mehr erfahrenChatGPT Business oder eigene KI-Integration per API
Seat-Produkte und ein eigener API-Layer lösen unterschiedliche Aufgaben. Die Matrix zeigt, was jede Seite mitbringt und was Sie dafür selbst übernehmen.
Seat-Produkte sind ChatGPT Business (bis 2025 ChatGPT Team) und ChatGPT Enterprise, Claude Team und Claude Enterprise sowie Microsoft 365 Copilot. Sie zahlen pro Nutzer und bekommen die Oberfläche, die Agenten und die Connectors des Herstellers. Ein eigener API-Layer verbindet eine Chat-Oberfläche oder Ihre Fachanwendungen mit den Modellen über deren Schnittstelle und läuft in Ihrer Umgebung.
Beide Wege sind funktional verschieden. Der Funktionsumfang der Seat-Produkte ändert sich von Monat zu Monat, deshalb steht über jedem Vergleich auf dieser Seite der Stand.
| Kriterium | Seat-Produkt (Business, Team, Enterprise) | Eigener API-Layer |
|---|---|---|
| Kosten | Fester Preis pro Nutzer und Monat, unabhängig davon, wie viel jemand arbeitet. Gut planbar, bei vielen Gelegenheitsnutzern teuer. | Verbrauch nach Token plus Einrichtung und Betrieb des Layers. Günstig bei ungleich verteilter Nutzung, planbar über Budgets pro Nutzergruppe. |
| Oberfläche und Funktionen | Ausgereifte Oberfläche des Herstellers mit Desktop- und Mobil-Apps. Neue Funktionen wie Agenten, Deep Research oder Sprachmodus stehen sofort bereit. | Open-Source-Oberfläche oder Ihre eigene Anwendung mit Chat, Dateien und Bildverständnis. Neue Herstellerfunktionen kommen später oder gar nicht dazu. |
| SSO und Nutzerverwaltung | SAML-SSO ab den Business- und Team-Plänen. SCIM und feine Rollen gibt es meist erst im Enterprise-Plan. | Anmeldung über Ihr Identitätssystem (etwa Entra ID, Google Workspace oder Keycloak), Gruppen und Rollen nach Ihrer Struktur. |
| Governance | Admin-Konsole des Herstellers, Umfang je nach Plan. Die Regeln gelten innerhalb des Produkts. | Eigene Regeln pro Gruppe: welche Modelle, welches Budget, welche Datenquellen. Dieselben Regeln gelten für Automationen. |
| Logging und Audit | Audit-Logs und Compliance-Schnittstellen gibt es bei den meisten Anbietern erst im Enterprise-Plan. | Protokollierung in Ihrer Umgebung mit Aufbewahrung nach Ihren Vorgaben. Die Auswertung richten Sie oder wir ein. |
| MCP und Tools | Hersteller-Connectors für verbreitete SaaS-Dienste. Eigene MCP-Server je nach Plan und Freigabe durch den Admin. | Eigene Tools und MCP-Server, auch zu internen Systemen ohne öffentliche Schnittstelle. Aufbau und Pflege gehören zum Projekt. |
| Datenquellen | Anbindung an Microsoft 365, Google Drive, Slack und ähnliche Dienste. Interne Fachsysteme bleiben meist außen vor. | ERP, CRM, DMS und Datenbanken über einen Data-Hub, der die Berechtigungen der Quellsysteme übernimmt. |
| Datenresidenz | EU-Datenresidenz hängt von Anbieter und Plan ab und ist häufig dem Enterprise-Plan vorbehalten. | Wählbar: Modell-API in einer EU-Region, ein EU-Rechenzentrum oder ein selbst gehostetes Modell auf Ihrer Hardware. |
| Anbieterbindung und Modellwahl | Modelle eines Herstellers. Chats, Projekte und Einstellungen liegen in dessen Produkt. | Mehrere Modelle nebeneinander, Wechsel per Konfiguration. Die Bindung verlagert sich auf die eigene Plattform und ihren Betrieb. |
| Automatisierung | Agenten und geplante Aufgaben innerhalb des Produkts, angestoßen von Nutzern. | Modelle arbeiten auch ohne Chat: im Workflow, per Webhook, im ERP-Prozess oder nachts im Batch. |
| Wartung | Betrieb und Updates übernimmt der Hersteller. Sie verwalten Nutzer und Einstellungen. | Updates, Monitoring, Sicherheit und Modellwechsel brauchen laufende Betreuung durch Ihr Team oder durch uns. |
Stand: September 2026. Funktionsumfang je Plan nach den öffentlichen Angaben von OpenAI, Anthropic und Microsoft; Details unterscheiden sich zwischen Business-, Team- und Enterprise-Plänen.
Standard-SaaS, eigener Layer oder beides
Die Entscheidung folgt aus Nutzungsmuster, Datenquellen und dem Betrieb, den Sie tragen möchten.
Standard-SaaS
Ein Seat-Produkt passt, wenn …
- die meisten Nutzer täglich und intensiv mit KI arbeiten
- Ihr Team die neuesten Herstellerfunktionen sofort nutzen möchte
- Ihre Daten in Microsoft 365, Google Workspace oder gängigen SaaS-Diensten liegen
- niemand im Haus eine eigene Plattform betreuen soll
Eigener Layer
Ein eigener API-Layer passt, wenn …
- viele Mitarbeitende KI nur gelegentlich brauchen
- ERP, CRM oder interne Datenbanken angebunden werden sollen
- Protokollierung, Datenresidenz oder Modellwahl in Ihrer Hand liegen sollen
- KI auch in Automationen ohne Chat-Fenster arbeiten soll
Hybrid
Beides zusammen passt, wenn …
- eine kleine Gruppe die Herstellerfunktionen täglich braucht
- die breite Belegschaft über den eigenen Layer arbeitet
- Automationen und Fachsysteme ohnehin über die API laufen
Beispielrechnung für 50 Mitarbeitende
Annahmen: 10 Vielnutzer und 40 Gelegenheitsnutzer. Ein Seat kostet in diesem Beispiel 25 € pro Nutzer und Monat, was grob einem Standard-Seat der Business- und Team-Pläne entspricht. Der Tokenverbrauch liegt bei etwa 15 € pro Vielnutzer und 2 € pro Gelegenheitsnutzer im Monat; mit großen Modellen und langen Dokumenten kann er deutlich höher sein.
| Variante | Pro Monat | Rechnung |
|---|---|---|
| Alle Mitarbeitenden mit Seat | 1.250 € | 50 × 25 € |
| Alle über den eigenen API-Layer | 230 € plus Betrieb | 10 × 15 € + 40 × 2 € Tokenverbrauch |
| Hybrid | 330 € plus Betrieb | 10 Seats + 40 Gelegenheitsnutzer über die API |
Die Differenz trägt die Einrichtung und den laufenden Betrieb des Layers, also Hosting, Updates, Monitoring und Support. Erst was danach übrig bleibt, ist eine Einsparung. Arbeiten alle Nutzer täglich intensiv, nähert sich der Tokenverbrauch dem Seat-Preis, und das Seat-Produkt ist die günstigere Wahl.
Alle Beträge sind Beispielannahmen in Euro, netto. Die Hersteller führen ihre Listenpreise in US-Dollar, staffeln nach Plan und Zahlweise und ändern sie regelmäßig. Bitte prüfen Sie die aktuellen Preise beim jeweiligen Anbieter; wir rechnen Ihr Szenario gern mit Ihren Zahlen durch.
Ein Anwendungsfall, ein erster Schritt
Wenn Ihr Team viel Zeit mit Suchen verbringt, beginnen Sie mit dem Data-Hub. Wenn Daten das Haus nicht verlassen sollen, ist das KI-Hosting der Anfang. Wenn ein wiederkehrender Ablauf über mehrere Systeme läuft, lohnt sich zuerst die Automatisierung.
Wenn Sie ChatGPT oder Claude nutzen möchten, binden wir die Modelle per API an Ihre Systeme an: in ERP, CRM oder Helpdesk, mit Anmeldung über Ihr Identitätssystem und einem Verbrauchsbudget pro Nutzergruppe. Diese Anbindung ist eine Variante der Modellschicht und lässt sich später gegen ein selbst gehostetes Modell tauschen. Ob sie neben oder statt Seat-Lizenzen sinnvoll ist, zeigt der Vergleich Seats oder eigener Layer.
Eine Einordnung Ihrer Ausgangslage bekommen Sie im KI-Strategie-Audit. Alle weiteren Bausteine zeigt die Seite unserer KI-Agentur für den Mittelstand.
Was ist Individuelles KI-System?
Ein individuelles KI-System verbindet mehrere Bausteine zu einer Lösung für Ihren Anwendungsfall: eine Datenschicht, die Ihr Unternehmenswissen durchsuchbar macht, ein Sprachmodell, das auf Ihrer Infrastruktur läuft und auf Ihre Fachsprache abgestimmt sein kann, sowie Agenten und Automationen, die damit Aufgaben erledigen. Anders als Software von der Stange folgt es Ihren Daten, Ihren Berechtigungen und Ihren Abläufen.
Antworten zu Aufbau, Infrastruktur und Kosten
Was ist ein individuelles KI-System?
Ein individuelles KI-System besteht aus mehreren Schichten, die zu Ihrem Unternehmen passen: eine Datenschicht, die Ihr Wissen durchsuchbar macht, ein Sprachmodell, das auf Ihrer Infrastruktur läuft und Ihre Fachsprache versteht, und Agenten oder Automationen, die damit arbeiten. Eine fertige Software von der Stange deckt meist nur eine dieser Schichten ab.
Brauche ich alle Schichten?
Nein. Viele Vorhaben beginnen mit dem Data-Hub, weil er sofort Nutzen bringt und jede Antwort belegt. Ein eigenes Modell kommt dazu, wenn Daten das Haus nicht verlassen sollen oder die Fachsprache es verlangt. Agenten und Automationen setzen darauf auf. Jede Schicht lässt sich einzeln beauftragen und später ergänzen.
Wo fangen wir an?
Bei einer Frage, die Ihr Team heute Zeit kostet. Daraus ergibt sich, welche Daten gebraucht werden, ob ein selbst gehostetes Modell nötig ist und welcher Ablauf sich automatisieren lässt. Im ersten Gespräch sortieren wir das gemeinsam, und Sie bekommen danach einen Vorschlag für einen ersten, überschaubaren Schritt.
Läuft das System auf unserer Infrastruktur?
Auf Wunsch ja: auf Ihrer Hardware, in Ihrem Kubernetes-Cluster oder im Rechenzentrum eines deutschen Anbieters in Frankfurt. Wo das Modell laufen soll, entscheiden Sie. Eine Anbindung an Modelle über eine API ist ebenfalls möglich, wenn Ihre Vorgaben das zulassen.
Können Sie auch ChatGPT oder Claude in unsere Systeme integrieren?
Ja. Wir binden ChatGPT und Claude per API an ERP, CRM, Helpdesk oder Ihre eigene Software an, mit Anmeldung über Ihr Identitätssystem, Protokollierung und einem Verbrauchsbudget pro Nutzergruppe. Die Modelle werden nach Verbrauch abgerechnet. Wenn Daten das Haus nicht verlassen sollen, tauschen wir das Modell später gegen ein selbst gehostetes aus, ohne dass Ihre Anwendungen angepasst werden müssen.
ChatGPT Business oder ein eigener API-Layer: was passt zu uns?
Das hängt davon ab, wie Ihr Team KI nutzt und woran sie angebunden sein soll. ChatGPT Business (früher ChatGPT Team), Claude Team oder Microsoft 365 Copilot bringen eine ausgereifte Oberfläche, Agenten und Connectors des Herstellers mit und passen, wenn die meisten Nutzer täglich damit arbeiten. Ein eigener API-Layer bietet diese Herstellerfunktionen nicht vollständig, dafür eigene Datenquellen, Protokollierung in Ihrer Umgebung, freie Modellwahl und Automationen. Er rechnet sich vor allem bei vielen Gelegenheitsnutzern, wenn die Differenz Einrichtung und Betrieb trägt. Häufig passt eine Kombination aus beidem.
Wem gehört das Ergebnis?
Ihnen. Das gilt für den Code der Anbindungen, die Konfiguration und angepasste Modellgewichte. Auf Kundendaten wird kein Modell trainiert, das anderen zur Verfügung steht.
Was kostet ein individuelles KI-System?
Das hängt an Datenmenge, Zahl der Quellen, Modellgröße und Betrieb. Jede Schicht bekommen Sie nach dem Scoping zum Festpreis, wenn Sie das möchten. Für eine erste Einordnung genügt ein Gespräch über Ihren Anwendungsfall.
Welche Aufgabe soll Ihre KI als Erstes übernehmen?
Erzählen Sie uns, wo Ihr Team heute Zeit verliert. Wir sortieren die Schichten mit Ihnen und schlagen einen ersten, überschaubaren Schritt vor.