Ein Mitarbeiter möchte Texte mit ChatGPT erstellen, ein anderer arbeitet bereits mit Gemini in Google Workspace und für umfangreiche Dokumente wird Claude vorgeschlagen. Schnell entsteht die Frage: Welches KI-Tool sollten wir im Unternehmen eigentlich verwenden? Eine pauschale Antwort wie „Modell X ist das beste“ hilft dabei wenig. Entscheidend sind die konkreten Aufgaben, vorhandenen Systeme, benötigten Datenzugriffe, Administrationsmöglichkeiten und Regeln des Unternehmens.
1. Warum Unternehmen nicht einfach das „beste KI-Modell“ suchen sollten
Öffentliche Vergleiche konzentrieren sich häufig auf Benchmarks, neue Modellversionen oder einzelne Tests. Für eine betriebliche Entscheidung reicht das nicht aus.
Ein Modell kann bei einer bestimmten Aufgabe sehr gute Ergebnisse liefern und trotzdem schlecht zum Unternehmen passen, wenn beispielsweise:
- die benötigten Unternehmensdaten nicht sinnvoll eingebunden werden können
- Mitarbeiter ständig Informationen zwischen verschiedenen Systemen kopieren müssen
- notwendige Administrations- oder Berechtigungsfunktionen fehlen
- der gewählte Tarif nicht zu den Anforderungen an Datenverarbeitung und Kontrolle passt
- die Ergebnisse bei der konkreten Aufgabe zu häufig manuell korrigiert werden müssen
- ein vorhandenes Unternehmenssystem bereits einen sinnvoll integrierten KI-Arbeitsablauf bietet
Die bessere Ausgangsfrage lautet deshalb nicht:
„Welche KI ist die beste?“
Sondern:
„Welche Aufgabe möchten wir verbessern, welche Informationen werden dafür benötigt und unter welchen Bedingungen darf das System damit arbeiten?“
2. Welche Aufgaben soll der KI-Assistent tatsächlich unterstützen?
Bevor Anbieter verglichen werden, sollten einige reale Arbeitssituationen gesammelt werden.
Zum Beispiel:
- lange Dokumente zusammenfassen und vergleichen
- E-Mails vorbereiten
- Besprechungen oder Notizen strukturieren
- Tabellen und Daten analysieren
- Informationen recherchieren und Quellen prüfen
- Entwürfe für Angebote oder interne Dokumente vorbereiten
- Informationen aus Unternehmensdateien finden
- wiederkehrende Arbeitsabläufe unterstützen
- Code oder technische Dokumentation bearbeiten
Diese Aufgaben benötigen nicht automatisch dasselbe Werkzeug.
Wer hauptsächlich mit E-Mails, Dokumenten und Unternehmensdateien arbeitet, hat möglicherweise andere Anforderungen als ein Team, das umfangreiche Recherche, Datenanalyse, Entwicklung oder automatisierte Workflows benötigt.
3. ChatGPT, Gemini und Claude praktisch vergleichen
Alle drei Systeme entwickeln sich schnell und überschneiden sich in vielen Anwendungsfällen. Texte erstellen, Dokumente analysieren, Fragen beantworten und Informationen strukturieren sind deshalb allein keine ausreichenden Unterscheidungsmerkmale.
Für Unternehmen ist häufig relevanter, in welcher Arbeitsumgebung das System eingesetzt werden soll.
| Situation | Was sollte geprüft werden? |
|---|---|
| ChatGPT | Passt der eigenständige KI-Arbeitsbereich mit Datei-, Analyse-, Recherche- und verfügbaren Unternehmensintegrationen zu den vorgesehenen Aufgaben? |
| Gemini | Ist das Unternehmen bereits stark in Google Workspace organisiert und entsteht ein praktischer Vorteil durch die Integration in vorhandene Workspace-Arbeitsabläufe und Daten? |
| Claude | Passen die verfügbaren Arbeits-, Dokument-, Integrations- und Administrationsfunktionen des benötigten Claude-Tarifs zum konkreten Prozess? |
| Mehrere Systeme | Gibt es tatsächlich unterschiedliche Aufgaben, die den zusätzlichen Administrations-, Schulungs- und Kontrollaufwand mehrerer Werkzeuge rechtfertigen? |
Diese Tabelle ist bewusst keine Rangliste. Funktionen können sich ändern und ihre Relevanz hängt vom konkreten Unternehmen ab.
OpenAI beschreibt ChatGPT Business beispielsweise als gemeinsamen Workspace mit zentraler Administration sowie Funktionen für Arbeit mit Dateien, Datenanalyse, Recherche und Verbindungen zu internen Werkzeugen. Für Business-Daten gilt nach Angaben von OpenAI standardmäßig, dass sie nicht zum Training der Modelle verwendet werden.
OpenAI: ChatGPT für Unternehmen
Google positioniert Gemini innerhalb von Google Workspace unter anderem für Arbeitsabläufe in Gmail, Docs, Drive und Meet. Welche Funktionen tatsächlich verfügbar sind, hängt von Workspace-Edition, Lizenz und Administratoreinstellungen ab.
Anthropic bietet Claude ebenfalls für Teams und Unternehmen an. Vor einer Auswahl sollten die aktuell verfügbaren Funktionen, Integrationen, Administrationsmöglichkeiten und Bedingungen des konkret vorgesehenen Tarifs geprüft werden.
4. Welche Daten und Konten werden verwendet?
Für Unternehmen ist nicht nur entscheidend, welches Modell verwendet wird. Ebenso wichtig ist, mit welchem Konto, Tarif und administrativen Rahmen Mitarbeiter das System nutzen.
Ein privater Account und ein verwalteter Business- oder Enterprise-Arbeitsbereich sind nicht automatisch gleich zu behandeln.
Bei ChatGPT Business verwendet OpenAI nach eigener aktueller Dokumentation Workspace-Daten standardmäßig nicht zum Training seiner Modelle. OpenAI nennt außerdem zentrale Administration und weitere Sicherheits- und Datenschutzfunktionen für seine Business-Produkte.
OpenAI: Enterprise-Datenschutz
Google beschreibt für berechtigte Workspace-Nutzer ebenfalls Schutzmechanismen auf Unternehmensebene. Nach aktueller Google-Dokumentation werden Inhalte bei entsprechender Workspace-Nutzung nicht ohne Erlaubnis zum Training außerhalb der Domain verwendet. Verfügbarkeit und Schutzumfang hängen jedoch von Lizenz und konkreter Nutzung ab.
Google Workspace: Privacy Hub für generative KI
Auch Anthropic veröffentlicht eigene Bedingungen und Datenschutzinformationen für kommerzielle Produkte. Diese sollten für den konkret vorgesehenen Tarif und Anwendungsfall geprüft werden.
Unabhängig vom Anbieter sollte ein Unternehmen vor der Einführung mindestens klären:
- Welche Mitarbeiter dürfen das System nutzen?
- Welche Konto- oder Workspace-Art wird eingesetzt?
- Welche Unternehmensdaten dürfen verarbeitet werden?
- Welche Daten dürfen ausdrücklich nicht eingegeben werden?
- Welche externen Systeme oder Datenquellen werden verbunden?
- Wer darf solche Verbindungen freigeben?
- Welche Aufbewahrungs- und Administrationsmöglichkeiten gelten?
- Welche Ergebnisse benötigen eine menschliche Prüfung?
Eine ausführlichere Prüfung der Eingaben behandeln wir in Welche Unternehmensdaten darf ich in ChatGPT eingeben? 8 Fragen vor der Nutzung.
5. Welche bestehenden Systeme spielen bei der Auswahl eine Rolle?
Ein KI-Assistent ist für Unternehmen häufig dann besonders nützlich, wenn Mitarbeiter nicht ständig Informationen manuell zwischen verschiedenen Anwendungen übertragen müssen.
Deshalb sollte die bestehende Systemlandschaft in die Entscheidung einbezogen werden.
Fragen Sie beispielsweise:
- Arbeitet das Unternehmen überwiegend mit Google Workspace oder anderen Office-Systemen?
- Wo liegen relevante Dokumente und internes Wissen?
- Welche CRM-, Support- oder Projektmanagementsysteme werden verwendet?
- Soll die KI nur auf manuell hochgeladene Dateien zugreifen oder auf freigegebene Unternehmensquellen?
- Werden später automatisierte Prozesse oder API-Verbindungen benötigt?
- Welche Berechtigungen darf ein KI-System in verbundenen Anwendungen erhalten?
Dabei gilt: Eine verfügbare Integration ist noch kein Grund, sie zu aktivieren.
Je mehr Systeme verbunden werden, desto wichtiger werden Berechtigungen, Datenzugriff und die Frage, welche Aktionen ein KI-System selbst ausführen darf.
Bei Prozessen mit externen Inhalten – beispielsweise eingehenden E-Mails, Dokumenten oder Webseiten – müssen zusätzlich Sicherheitsrisiken wie manipulierte Anweisungen in diesen Inhalten berücksichtigt werden.
6. Beispiel: Welches System passt zu einem mittelständischen Dienstleister?
Fiktives Beispiel: Ein Dienstleistungsunternehmen mit 25 Mitarbeitern möchte KI nicht flächendeckend „einführen“, sondern zunächst drei konkrete Arbeitsprobleme testen.
| Aufgabe | Ausgangssituation | Was wird im Pilot geprüft? |
|---|---|---|
| E-Mail-Entwürfe | Das Team arbeitet bereits vollständig in Google Workspace. | Ob eine Integration in den bestehenden Arbeitsablauf gegenüber Kopieren in ein separates KI-System tatsächlich Zeit und Arbeitsschritte reduziert. |
| Fachliche Recherche | Mitarbeiter vergleichen regelmäßig aktuelle externe Informationen und Quellen. | Qualität der Recherche, Nachvollziehbarkeit der Quellen, Korrekturaufwand und benötigte Arbeitszeit. |
| Umfangreiche Dokumente | Lange Unterlagen müssen analysiert und Unterschiede herausgearbeitet werden. | Ob relevante Informationen zuverlässig gefunden werden und wie häufig Mitarbeiter Ergebnisse korrigieren oder nachprüfen müssen. |
Das Unternehmen testet nicht die Frage „Welche KI ist insgesamt am intelligentesten?“, sondern dieselben realen Aufgaben unter vergleichbaren Bedingungen.
Vor dem Test werden außerdem festgelegt:
- welche Daten für den Pilot verwendet werden dürfen
- welche Ergebnisse fachlich überprüft werden müssen
- wie lange eine Aufgabe heute ohne KI benötigt
- wie viel Nachbearbeitung mit KI entsteht
- welche Fehler nicht akzeptabel sind
- welche zusätzlichen Lizenz- oder Prozesskosten entstehen
Nach dem Pilot kann das Ergebnis beispielsweise lauten, dass ein System für eine Aufgabe gut passt, für eine zweite kein ausreichender Vorteil entsteht und eine dritte Aufgabe mit einem anderen Werkzeug besser in den bestehenden Prozess integriert werden kann.
Auch die Entscheidung, für eine bestimmte Aufgabe vorerst keine KI einzusetzen, ist ein gültiges Ergebnis.
Das Beispiel ist fiktiv. Es behauptet weder einen Produktvorteil noch ein Ergebnis eines Kubertino-Kundenprojekts.
7. Wie lassen sich ChatGPT, Gemini und Claude sinnvoll testen?
Ein Vergleich wird aussagekräftiger, wenn die Systeme nicht mit beliebigen Demo-Prompts, sondern mit wiederholbaren Aufgaben aus dem eigenen Unternehmen getestet werden.
- Drei bis fünf reale Aufgaben auswählen: Aufgaben verwenden, die regelmäßig Zeit kosten oder Fehler verursachen.
- Erwartetes Ergebnis definieren: Vorher festlegen, was ein brauchbares Resultat enthalten muss.
- Zulässige Testdaten festlegen: Keine vertraulichen oder personenbezogenen Daten ungeprüft in verschiedene Systeme kopieren.
- Gleiche Ausgangslage schaffen: Vergleichbare Informationen und Anforderungen verwenden.
- Ergebnis fachlich prüfen: Nicht nur Sprachqualität, sondern Richtigkeit und Vollständigkeit bewerten.
- Nacharbeit messen: Dokumentieren, wie viel menschliche Korrektur erforderlich war.
- Arbeitsweg berücksichtigen: Zusätzliche Uploads, Kopieren, Berechtigungen und Systemwechsel mitbewerten.
- Kosten einbeziehen: Lizenz, Nutzung, Einrichtung und laufenden Kontrollaufwand betrachten.
- Entscheidung pro Aufgabe treffen: Nicht automatisch einen einzigen Anbieter für sämtliche Prozesse bestimmen.
Für häufige Prozesse kann eine einfache Bewertungsmatrix helfen.
| Kriterium | Prüffrage |
|---|---|
| Ergebnisqualität | Ist das Resultat fachlich brauchbar? |
| Fehler | Welche Fehler treten auf und welche davon wären geschäftlich kritisch? |
| Nachbearbeitung | Wie viel menschliche Arbeit bleibt nach der KI-Ausgabe? |
| Integration | Wie viele zusätzliche Arbeitsschritte entstehen? |
| Datenzugriff | Kann der benötigte Zugriff kontrolliert und angemessen begrenzt werden? |
| Administration | Lassen sich Nutzer, Berechtigungen und Einstellungen passend verwalten? |
| Kosten | Steht der tatsächliche Nutzen im Verhältnis zu Lizenz-, Nutzungs- und Prozesskosten? |
Wenn zusätzlich nutzungsabhängige API-Kosten oder automatisierte Prozesse geplant sind, sollten diese separat kalkuliert werden. Unser Beitrag Was kostet KI im Unternehmen? Tokens und laufende Kosten richtig einschätzen zeigt dafür ein konkretes Rechenmodell.
8. Welche Fehler sollten Unternehmen bei der Auswahl vermeiden?
Ein öffentliches Ranking entscheidet die Softwareauswahl
Benchmarks können technische Unterschiede zeigen. Sie bilden aber nicht automatisch Ihren Arbeitsprozess, Ihre Daten, Ihre Mitarbeiter und Ihre Systemlandschaft ab.
Consumer- und Business-Nutzung werden gleich behandelt
Datennutzung, Administration und verfügbare Kontrollen können von Konto, Tarif und Anbieter abhängen. Deshalb sollte nicht nur der Produktname dokumentiert werden, sondern auch die tatsächlich eingesetzte Variante.
Jeder Mitarbeiter wählt sein eigenes Werkzeug
Das kann zu unkontrollierten Accounts, unterschiedlichen Regeln und schwer nachvollziehbaren Datenflüssen führen. Unternehmen sollten zumindest festlegen, welche Systeme für welche Daten und Aufgaben freigegeben sind.
Drei KI-Assistenten werden eingeführt, obwohl einer ausreichen würde
Mehr Auswahl bedeutet auch mehr Lizenzen, Schulung, Administration und Kontrollaufwand. Mehrere Systeme sollten einen konkreten zusätzlichen Nutzen haben.
Die Entscheidung wird nur nach Antwortqualität getroffen
Ein etwas besser formulierter Text kann weniger wichtig sein als kontrollierter Datenzugriff, passende Integration oder deutlich weniger manuelle Arbeitsschritte.
Ein erfolgreicher Test wird sofort zum automatisierten Prozess
Ein Assistent, der unter menschlicher Kontrolle gute Entwürfe erstellt, ist noch nicht automatisch geeignet, selbstständig geschäftliche Entscheidungen oder externe Aktionen auszuführen.
9. Eine einfache Entscheidungshilfe
Vor einer größeren Einführung sollten Unternehmen diese Fragen beantworten können:
- Welche konkrete Aufgabe soll verbessert werden?
- Wie wird diese Aufgabe heute erledigt?
- Welche Informationen benötigt die KI dafür?
- Wo liegen diese Informationen?
- Welcher Account und Tarif soll verwendet werden?
- Welche Daten dürfen verarbeitet werden?
- Welche Integration spart tatsächlich Arbeit?
- Welche Fehler sind akzeptabel und welche nicht?
- Wo muss ein Mensch kontrollieren oder entscheiden?
- Wie messen wir, ob der neue Prozess wirklich besser ist?
Wenn diese Fragen noch nicht beantwortet werden können, ist die Entscheidung zwischen ChatGPT, Gemini und Claude häufig noch zu früh.
Nicht das stärkste Modell entscheidet, sondern der passendere Prozess
ChatGPT, Gemini und Claude können sich funktional überschneiden und verändern sich schnell. Eine dauerhafte Rangliste wäre deshalb für Unternehmen wenig belastbar.
Wichtiger ist, die Entscheidung von der eigenen Arbeit aus zu treffen: Welche Aufgabe soll besser werden, welche Daten werden benötigt, wo liegen diese Daten, welche Kontrolle ist erforderlich und wie viel menschliche Nacharbeit bleibt?
Für eine Aufgabe kann die enge Verbindung zur vorhandenen Software entscheidend sein. Für eine andere zählen Recherche, Dokumentarbeit oder ein bestimmter kontrollierter Workflow stärker. Und manchmal reicht das bereits vorhandene Werkzeug völlig aus.
So wird aus der Frage „Welche KI sollen wir kaufen?“ eine wesentlich nützlichere Frage: „Welcher Arbeitsprozess wird mit welchem Werkzeug tatsächlich besser?“
Häufige Fragen zu ChatGPT, Gemini und Claude im Unternehmen
Welches ist das beste KI-Tool für Unternehmen: ChatGPT, Gemini oder Claude?
Das lässt sich nicht allgemein beantworten. Die Systeme überschneiden sich in vielen Funktionen und verändern sich regelmäßig. Für eine Unternehmensentscheidung sollten konkrete Aufgaben, vorhandene Software, benötigte Datenzugriffe, Administrationsmöglichkeiten, Ergebnisqualität, Kontrollaufwand und Kosten gemeinsam betrachtet werden.
Ist Gemini automatisch die beste Wahl, wenn wir Google Workspace nutzen?
Nein. Die vorhandene Workspace-Integration kann für bestimmte Arbeitsabläufe ein wichtiger Vorteil sein. Ob dieser Vorteil für Ihre konkreten Aufgaben entscheidend ist, sollte jedoch praktisch getestet werden. Andere Anforderungen können zu einer anderen Entscheidung führen.
Dürfen Unternehmen vertrauliche Daten in ChatGPT, Gemini oder Claude eingeben?
Das sollte nicht allein anhand des Produktnamens entschieden werden. Relevant sind unter anderem Account- und Tarifart, Vertragsbedingungen, Anbieterfunktionen, Unternehmensregeln, Art der Daten und der konkrete Verarbeitungszweck. Besonders bei personenbezogenen oder vertraulichen Informationen sollte der Prozess vor der Nutzung geprüft werden.
Brauchen wir für alle Mitarbeiter denselben KI-Assistenten?
Nicht zwingend. Unterschiedliche Aufgaben können unterschiedliche Anforderungen haben. Gleichzeitig erhöht jedes zusätzliche System den Aufwand für Lizenzen, Administration, Schulung und Regeln. Mehrere Werkzeuge sollten deshalb einen nachvollziehbaren zusätzlichen Nutzen haben.
Sollten wir verschiedene KI-Systeme parallel testen?
Ein begrenzter Vergleich kann sinnvoll sein, wenn dieselben realen Aufgaben unter vergleichbaren Bedingungen getestet werden. Dabei sollten nicht nur die Antworten, sondern auch Fehler, Nachbearbeitung, Integration, Datenzugriff, Administration und Kosten bewertet werden.
Kann ein KI-Assistent direkt auf unsere Unternehmensdaten zugreifen?
Je nach Anbieter, Tarif und vorhandener Integration können Unternehmensquellen eingebunden werden. Ein technisch möglicher Zugriff sollte jedoch nicht automatisch freigegeben werden. Berechtigungen, Datenumfang, Zweck und Sicherheitsrisiken sollten vor einer Verbindung geprüft werden.
Sollten wir sofort einen KI-Agenten statt eines normalen Assistenten einsetzen?
Nicht allein deshalb, weil Agenten mehr Schritte selbstständig ausführen können. Für viele Unternehmen ist es sinnvoller, zunächst einen begrenzten Assistentenprozess mit menschlicher Kontrolle zu testen. Erst wenn Aufgabe, Daten, Fehlerfälle und Kontrollpunkte verstanden sind, sollte zusätzliche Autonomie geprüft werden.
Wie oft sollte die Entscheidung für ein KI-Tool überprüft werden?
Es gibt keinen festen allgemeinen Zeitraum. Eine erneute Prüfung ist insbesondere sinnvoll, wenn sich Aufgaben, Anbieterfunktionen, Tarife, Integrationen, interne Systeme oder Anforderungen an Datenverarbeitung wesentlich verändern. Ein funktionierender Prozess sollte jedoch nicht nur wegen jeder neuen Modellankündigung umgestellt werden.