ChatGPT-Alternativen 2026: 10 KI-Assistenten im Vergleich

Nur 17,0 % der kleinen Unternehmen in der EU setzten 2025 KI-Technologien ein, bei den großen waren es 55,0 % – der Abstand von 38 Prozentpunkten ist die eigentliche Nachricht. Wer als Selbstständiger oder Mittelständler aufholen will, steht vor der Frage: ChatGPT oder etwas anderes? Ich habe zehn Alternativen anhand der Anbieterdokumentation verglichen – Preis, Serverstandort, Trainingsnutzung und die Frage, was Sie damit im Alltag erledigen.

Die Kurzfassung: welcher Assistent für welchen Zweck

Kein Anbieter gewinnt in allen fünf Disziplinen, die Unternehmen brauchen – Text, Zahlen, Recherche, lange Dokumente und Code. Die meisten Teams, die ich berate, kombinieren deshalb zwei Werkzeuge. Die folgenden Empfehlungen sind meine Einschätzung anhand der dokumentierten Produktmerkmale, kein eigenes Testergebnis.

Zur Einordnung: ChatGPT Business kostet laut OpenAI 20 USD pro Sitz und Monat bei Jahresabrechnung, 25 USD monatlich, für Teams von 2 bis 200 Personen. Die Consumer-Tarife waren auf der Preisseite nicht auslesbar – Zahlen dazu in meiner Übersicht zu den ChatGPT-Kosten.

Die zehn Alternativen im Steckbrief

Alle Angaben stammen von den Anbieterseiten, Abrufdatum 4. September 2026. Wo ein Anbieter keinen Preis öffentlich ausweist, steht das dort – eine geschätzte Zahl wäre schlechter als eine Lücke.

1. Claude (Anthropic, USA)

• Herkunft und Server: USA. Eine EU-Datenresidenz für claude.ai ließ sich nicht belegen; über AWS Bedrock laufen die neuesten Modelle in EU-Regionen nur über globales Cross-Region-Routing.
• Kostenlos nutzbar: ja, mit Sonnet und Haiku inklusive Websuche und Code-Ausführung.
• Preis: Pro 17 USD pro Monat bei Jahresabrechnung, 20 USD monatlich. Team Standard 20 USD pro Sitz ab zwei Personen, Enterprise ebenfalls 20 USD zzgl. API-Nutzung.
• Stärken: Stiltreue im Deutschen, lange Dokumente, Coding, Enterprise-Funktionen wie SCIM und Audit-Logs.
• Schwächen: keine belegte EU-Datenresidenz, Preise in USD, Team-Plan erst ab zwei Sitzen.
• Datenschutz: Für Team, Enterprise und API schließen die Commercial Terms Training auf Kundendaten aus, im Privattarif passiert nur nach aktiver Zustimmung etwas. Ein DPA ist Vertragsbestandteil.

Welcher Plan sich für wen lohnt, habe ich in meiner Aufstellung zu den Claude-Kosten aufgeschlüsselt.

2. Google Gemini (Google, USA)

• Herkunft und Server: USA. Für die Consumer-App gibt es keine EU-Residenz-Zusage; für Workspace gilt das Cloud Data Processing Addendum, konkrete EU-Speicherorte nennt der Privacy Hub nicht.
• Kostenlos nutzbar: ja, mit Gemini 3.6 Flash und begrenztem Zugriff auf Gemini 3.1 Pro.
• Preis: AI Plus 4,99 € pro Monat, AI Pro 21,99 €, AI Ultra ab 99,99 €. Die Workspace-Preise waren auf der deutschen Preisseite nicht bezifferbar.
• Stärken: günstigster Einstieg im Feld, enge Verzahnung mit Gmail, Docs und Drive, starke Multimodalität.
• Schwächen: unübersichtliche Tarifmatrix, intransparente Business-Preise, Consumer-App für Betriebsgeheimnisse ungeeignet.
• Datenschutz: In der Consumer-App liest geschultes Prüfpersonal einen Teil der Chats, Standardaufbewahrung 18 Monate; mit ausgeschalteter Aktivitätsspeicherung 72 Stunden ohne Training. Für Workspace sichert Google Trainingsverzicht ohne Erlaubnis zu.

3. Microsoft Copilot (Microsoft, USA)

• Herkunft und Server: USA, aber die beste dokumentierte EU-Lage im Feld: Microsoft 365 Copilot unterliegt der EU Data Boundary. Ausnahme: Modelle, die Anthropic als Subprozessor bereitstellt.
• Kostenlos nutzbar: teilweise. Copilot Chat ist in berechtigten Microsoft-365-Abos enthalten, der Zugriff auf Organisationsdaten über Graph erfordert eine Bezahllizenz.
• Preis: Business 15,60 € pro Nutzer und Monat im Jahresabo, 21,84 € monatlich, jeweils zzgl. MwSt., nur als Add-on zu einem Basis-Abo. Der Privatkundenpreis ist nicht beziffert.
• Stärken: Rechenzentren unter anderem in Deutschland, tiefe Integration in Word, Excel, Outlook und Teams, Nutzung vorhandener Graph-Berechtigungen.
• Schwächen: nur mit Microsoft-365-Unterbau sinnvoll, Kosten pro Kopf summieren sich, Qualität hängt an der Datenhygiene.
• Datenschutz: Eingaben, Antworten und Graph-Daten werden nicht zum Training der Basismodelle genutzt; AV-Vertrag über das Data Protection Addendum.

4. Perplexity (Perplexity AI, USA)

• Herkunft und Server: USA, keine EU-Datenresidenz belegt. Die Datenschutzerklärung bezeichnet die Dienste sogar als „designed for users in the United States only" und nennt für EU-Nutzer weder Speicherorte noch Übermittlungsmechanismen.
• Kostenlos nutzbar: ja, mit Quellenangaben bei begrenzter Tagesnutzung.
• Preis: Pro 20 USD pro Monat oder 200 USD im Jahr, Max 200 USD monatlich. Für Enterprise gibt es kein öffentliches Sitzplatzmodell.
• Stärken: bester Recherche-Workflow im Feld, jede Aussage mit anklickbarer Quelle, mehrere Fremdmodelle in einem Abo.
• Schwächen: schwächste dokumentierte EU-Datenschutzlage, kein transparenter Business-Preis, für Langtext und Code ungeeignet.
• Datenschutz: Im Consumer-Tarif findet Training statt, abschaltbar in den Kontoeinstellungen. Für Enterprise wirbt der Anbieter mit Trainingsverzicht und SOC 2 Type II; ein einsehbares DPA war nicht auffindbar.

5. Le Chat (Mistral AI, Frankreich)

• Herkunft und Server: Frankreich – der europäischste der großen Anbieter. Ein pauschales EU-Residenz-Versprechen fehlt trotzdem: Mistral priorisiert Dienstleister in der EU, nutzt aber auch andere und stützt diese Transfers auf Standardvertragsklauseln nach Art. 46 DSGVO.
• Kostenlos nutzbar: ja, mit begrenzten Nachrichten und Websuchen.
• Preis: Pro 14,99 USD pro Monat, Team 24,99 USD pro Nutzer bei 50 USD Mindestumsatz. Euro nennt die Preisseite nur als „equivalent pricing" ohne exakten Betrag.
• Stärken: europäischer Anbieter unter EU-Recht, günstigster Privattarif der großen Chat-Anbieter, offene Modelle unter Apache 2.0, Self-Hosting vorgesehen.
• Schwächen: Training standardmäßig aktiv, Mindestumsatz im Team-Plan, kleineres Ökosystem als Microsoft oder Google.
• Datenschutz: Ein- und Ausgaben werden standardmäßig zum Modelltraining verwendet, gestützt auf berechtigtes Interesse. Widerspruch ist im Konto möglich, laut Anbieter aber technisch begrenzt. Ein Data Processing Addendum steht im Legal Center bereit.

6. DeepSeek (DeepSeek, China)

• Herkunft und Server: Volksrepublik China. Die Datenschutzerklärung ist eindeutig: Erhebung, Verarbeitung und Speicherung finden in China statt, und einen Angemessenheitsbeschluss der EU-Kommission gibt es dafür nicht.
• Kostenlos nutzbar: ja, über den Web-Chat.
• Preis: vom Anbieter nicht öffentlich ausgewiesen. Weder ein beziffertes Abo noch Token-Preise waren abrufbar – ich nenne hier bewusst keine Zahl.
• Stärken: leistungsfähige Modelle, offene Gewichte in Teilen frei verfügbar, starke Coding- und Mathematikfähigkeiten.
• Schwächen: Speicherung in China, kein greifbarer AV-Vertrag, Widerspruch gegen Training nur per E-Mail.
• Datenschutz: Daten werden zum Modelltraining verwendet. Ein Opt-out besteht, wird aber per E-Mail ausgeübt, nicht per Schalter im Produkt. Für betriebliche Daten in Deutschland ist der Cloud-Dienst damit kaum darstellbar.

7. Grok (xAI, USA)

• Herkunft und Server: USA, verbunden mit der Plattform X. Eine EU-Datenresidenz-Zusage war nicht auffindbar.
• Kostenlos nutzbar: ja, „free to try", Umfang nicht beziffert.
• Preis: Der Consumer-Preis für SuperGrok ist vom Anbieter nicht öffentlich ausgewiesen. Belegt sind nur die API-Preise: 2,00 USD pro Million Input-Token und 6,00 USD pro Million Output-Token bei 500.000 Token Kontextfenster.
• Stärken: sehr großes Kontextfenster, wettbewerbsfähige API-Preise, Bild-, Video- und Sprachgenerierung aus einer Hand.
• Schwächen: intransparente Consumer-Preise, kaum belegbare Datenschutzdokumentation.
• Datenschutz: Auf den Herstellerseiten fand sich keine Aussage zur Trainingsnutzung. Das ist keine Entwarnung, sondern eine offene Frage – vor einem Einsatz beim Anbieter klären.

8. Meta AI und Llama-basierte Dienste (Meta, USA)

• Herkunft und Server: USA, keine EU-Datenresidenz-Zusage auffindbar. Meta AI ist seit März 2025 in Facebook, Instagram, WhatsApp und Messenger verfügbar.
• Kostenlos nutzbar: ja, als kostenloser Assistent positioniert.
• Preis: vom Anbieter nicht öffentlich ausgewiesen; ein Bezahltarif war nicht genannt. Für Unternehmen zählen ohnehin die Infrastrukturkosten für den Eigenbetrieb von Llama-Modellen.
• Stärken: niedrigste Einstiegshürde, in genutzten Messengern vorhanden, Llama-Modelle mit offenen Gewichten für eigenes Hosting.
• Schwächen: kein Geschäftskundenrahmen, kein AV-Vertrag, Vermischung von Privat- und Arbeitskontext.
• Datenschutz: Meta trainiert seit April 2025 auf öffentlichen Inhalten erwachsener EU-Nutzer und auf Interaktionen mit Meta AI. Widerspruch ist über ein Formular möglich; private Nachrichten bleiben ausgenommen, solange Nutzer sie nicht selbst teilen.

9. Aleph Alpha (Deutschland) – und Langdock als praktikable Alternative

• Herkunft und Server: deutsches Unternehmen mit Standorten in Heidelberg, Berlin, Bayreuth und München, das seine Modelle nach eigener Darstellung auf europäischer Infrastruktur betreibt.
• Kostenlos nutzbar: nein, ein Self-Service-Free-Tier war nicht auffindbar.
• Preis: vom Anbieter nicht öffentlich ausgewiesen. Die Website verweist auf Kontaktformulare, der Preis entsteht im Vertriebsgespräch.
• Stärken: deutscher Anbieter, europäische Infrastruktur, Fokus auf Behörden und regulierte Branchen.
• Schwächen: kein Selbstbedienungsprodukt für kleine Teams, keine transparenten Preise, schwer vergleichbar.
• Datenschutz: auf der abgerufenen Seite nicht dokumentiert. Ein AV-Vertrag ist beim Enterprise-Modell zu erwarten, aber im Vertrag zu klären, nicht zugesagt.

Wer EU-Hosting mit fertigem Produkt und transparentem Preis sucht, findet in Langdock die konkretere Option: sieben Tage Test, danach 25 € pro Nutzer und Monat, Hosting laut Anbieter in der EU, über 40 Modelle inklusive Claude und Gemini. Weil dort auch US-Modelle laufen, prüfen Sie die Kette dahinter separat.

10. Ollama und Open WebUI (selbst gehostet)

• Herkunft und Server: Open-Source-Projekte. Der Betrieb erfolgt dort, wo Sie installieren – deutscher Server oder eigenes Notebook. Open WebUI läuft ausdrücklich auch vollständig offline.
• Kostenlos nutzbar: ja, lokal unbegrenzt; Kosten nur für Hardware und Betrieb.
• Preis: 0 € lokal. Der optionale Cloud-Dienst Ollama Pro beginnt bei 20 USD pro Monat; für die Enterprise Edition von Open WebUI ist kein Preis öffentlich ausgewiesen.
• Stärken: maximale Datenhoheit, keine Lizenzkosten, volle Kontrolle über Modelle, Logs und Aufbewahrung.
• Schwächen: Betriebsaufwand, Hardwarekosten für GPUs, kein Support ohne Enterprise-Vertrag. Offene Modelle liegen bei anspruchsvollen Aufgaben nach meiner Einschätzung weiter hinter den kommerziellen Spitzenmodellen.
• Datenschutz: Lokal verlässt nichts die Maschine, es gibt kein Training durch Dritte und keinen Auftragsverarbeiter. Sobald Open WebUI gegen eine Cloud-API läuft, gelten wieder die Regeln des jeweiligen Anbieters.

Vergleichstabelle: Preis, Land, EU-Daten

Die Übersicht fasst zusammen, was sich belegen lässt. „Nicht öffentlich ausgewiesen" heißt nicht „kostenlos", sondern: Der Anbieter nennt öffentlich keinen Preis.

Vier Anbieter fehlen im Diagramm, weil sie keinen öffentlichen Monatspreis nennen: DeepSeek, Grok, Meta AI und Aleph Alpha. Null Euro einzuzeichnen wäre eine Aussage, die die Quellen nicht hergeben.

Datenschutz: der Abschnitt, der den Unterschied macht

Bei Kunden entscheidet selten die Textqualität, sondern die Frage, ob die Lösung durch die Datenschutzprüfung kommt. Drei Befunde sind ausschlaggebend.

• Microsoft 365 Copilot hat die am besten dokumentierte EU-Lage. EU-Verkehr bleibt laut Microsoft innerhalb der EU Data Boundary, die EU und EFTA umfasst und Rechenzentren unter anderem in Deutschland einschließt; seit dem 1. März 2024 ist Copilot als abgedeckte Workload in den Product Terms geführt. Die Einschränkung gehört dazu: Von Anthropic als Subprozessor bereitgestellte Modelle sind davon nicht erfasst.
• Mistral Le Chat trainiert standardmäßig auf Ihren Eingaben. Das überrascht viele, die Le Chat gerade wegen der europäischen Herkunft wählen. Ein- und Ausgaben werden laut Datenschutzerklärung zum Modelltraining verwendet, gestützt auf berechtigtes Interesse. Der Widerspruch im Konto ist eine aktive Handlung und laut Anbieter technisch begrenzt.
• DeepSeek speichert in China, und dafür gibt es keinen Angemessenheitsbeschluss. Die Datenschutzerklärung nennt die Volksrepublik China ausdrücklich als Speicherort, auf der Liste der Angemessenheitsbeschlüsse der EU-Kommission steht China nicht. Ohne AV-Vertrag und ohne Transfergrundlage ist der Cloud-Dienst für personenbezogene Daten praktisch nicht darstellbar.

Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO

Wer einen Cloud-Assistenten einsetzt und dabei personenbezogene Daten verarbeitet, braucht einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Er muss schriftlich oder elektronisch vorliegen und mindestens Weisungsgebundenheit, Vertraulichkeit, Sicherheitsmaßnahmen, Unterstützung bei Betroffenenrechten, Löschung nach Vertragsende und Kontrollrechte regeln; Unterauftragsverarbeiter brauchen eine Genehmigung. Die Datenschutzkonferenz bestätigt das in ihrer Orientierungshilfe vom 6. Mai 2024 ausdrücklich für KI-Anwendungen.

Belegbar verfügbar sind AV-Verträge bei Anthropic, Google, Microsoft und Mistral. Bei Perplexity, Grok, DeepSeek, Meta AI und Aleph Alpha war kein öffentliches Dokument auffindbar – vor Vertragsschluss anfordern. Für Übermittlungen in die USA gilt: Der Angemessenheitsbeschluss zum EU-US Data Privacy Framework vom 10. Juli 2023 deckt selbstzertifizierte US-Unternehmen ab. Ob ein Anbieter zertifiziert ist, schlagen Sie einzeln nach; ist er es nicht, brauchen Sie Standardvertragsklauseln plus Transfer Impact Assessment.

Trainingsnutzung abschalten

Die Datenschutzkonferenz fordert, Trainingsfunktionen und die Speicherung von Eingabehistorien standardmäßig zu deaktivieren. Bei mehreren Anbietern ist das eine aktive Handlung, kein Automatismus.

Betriebsrat und KI-Verordnung

Zwei Pflichten werden regelmäßig übersehen. Erstens die Mitbestimmung: Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG bestimmt der Betriebsrat mit, wenn technische Einrichtungen eingeführt werden, die zur Überwachung von Verhalten oder Leistung geeignet sind. Die objektive Eignung genügt – KI-Assistenten mit Nutzungsprotokollen fallen darunter. Binden Sie den Betriebsrat früh ein und schließen Sie eine Betriebsvereinbarung zu Anwendungsfällen, Protokollierung, Aufbewahrungsfristen und Schulungen.

Zweitens die KI-Verordnung. Artikel 4 verpflichtet seit dem 2. Februar 2025 auch Betreiber von KI-Systemen, die KI-Kompetenz ihres Personals zu fördern – wer einen Assistenten betrieblich einsetzt, ist Betreiber. Die pragmatische Mindestumsetzung ist eine dokumentierte Schulung plus Nutzungsrichtlinie. Ab dem 2. Dezember 2026 kommt die Kennzeichnungspflicht für synthetische Inhalte nach Artikel 50 hinzu.

Fünf Testaufgaben, an denen sich die Assistenten unterscheiden

Marketingversprechen sind austauschbar, Aufgaben nicht. Die folgenden fünf trennen die Werkzeuge zuverlässiger als jede Featureliste. Wichtig: Ich habe keine eigenen Messungen durchgeführt. Was hier steht, ist eine Einschätzung anhand der dokumentierten Produktmerkmale – keine Punktzahl, kein Benchmark.

• Deutscher Werbetext: drei Headline-Varianten plus 60 Wörter Fließtext, Siezform verpflichtend. Worauf achten: natürliches Deutsch, keine erfundenen Förderbeträge, wirklich unterschiedliche Varianten. Einschätzung: Claude und Le Chat sind hier typischerweise stark, Gemini neigt zu generischem Marketington, Perplexity ist die falsche Werkzeugklasse.
• Datenanalyse: eine CSV mit 18 Monaten Umsatz auswerten, Saisonalität von Trend trennen, Rechenwege offenlegen. Worauf achten: Wird gerechnet oder geschätzt? Einschätzung: Anbieter mit echter Code-Ausführung sind im Vorteil, Copilot punktet, wenn die Daten ohnehin im eigenen Tenant liegen.
• Recherche mit Quellen: Förderprogramme mit Träger, Förderhöhe, Stichtag, Quelllink und Abrufdatum. Worauf achten: funktionierende Links und ehrliche Lücken statt Halluzinationen. Einschätzung: Perplexity ist dafür am direktesten gebaut, Gemini mit Deep Research und Claude mit Websuche sind Alternativen. Quellen trotzdem selbst öffnen.
• Langes Dokument: einen 60-seitigen Rahmenvertrag zusammenfassen, Fristen tabellarisch auflisten, drei nachteilige Klauseln mit Ziffer zitieren. Worauf achten: korrekte Ziffern, keine Verluste am Dokumentende. Einschätzung: Claude ist für lange Dokumente besonders geeignet, Grok bringt mit 500.000 Token technisch viel Platz mit. Bei vertraulichen Verträgen ist die Anbieterwahl aber zuerst eine Datenschutzfrage.
• Code oder Formel: eine Excel-Formel für den rollierenden Drei-Monats-Durchschnitt, danach dasselbe als Python-Funktion mit Tests. Worauf achten: Läuft die Formel? Werden Randfälle behandelt? Einschätzung: Claude ist für Code besonders positioniert, DeepSeek gilt als stark – aus Datenschutzgründen aber nur selbst gehostet. Für Excel hat Copilot den Heimvorteil.

Wenn Sie das sauber machen wollen: identischer Prompt in allen Werkzeugen, dreimal wiederholt, blind bewertet nach vorab festgelegten Kriterien – Korrektheit, Sprachqualität, Belegbarkeit, Zeitaufwand. Testdatum und Modellversion notieren, weil beides in drei Monaten anders aussieht.

Selbst hosten: wann sich das lohnt

Ein eigenes Modell auf eigener Hardware ist datenschutzrechtlich die einfachste Konstellation: kein Auftragsverarbeiter, kein Drittlandtransfer, kein Training durch Dritte. Praktisch heißt das meist Ollama als Laufzeitumgebung, Open WebUI als Oberfläche und ein offenes Modell.

Der Weg lohnt sich unter drei Bedingungen. Erstens: Sie verarbeiten regelmäßig Daten, die das Haus nicht verlassen dürfen – Mandantenakten, Patientendaten, Rezepturen. Zweitens: Es gibt eine IT-Zuständigkeit für Updates, Backups und Sicherheit; ohne die wird aus dem Souveränitätsprojekt ein Sicherheitsrisiko. Drittens: Das Team ist groß genug, dass eine GPU günstiger ist als laufende Lizenzen von 15 bis 25 € pro Kopf.

Einplanen müssen Sie: einen Server mit ausreichend Grafikspeicher, Wartungsaufwand, keinen Herstellersupport ohne Enterprise-Vertrag – und ein Qualitätsthema, denn offene Modelle liegen bei anspruchsvollen Aufgaben nach meiner Einschätzung weiter hinter den Spitzenmodellen. Der Mittelweg, den ich häufig empfehle: sensible Aufgaben lokal, alles andere in einem Geschäftskundentarif mit AV-Vertrag. Open WebUI führt beides zusammen, weil es beliebige OpenAI-kompatible Schnittstellen anspricht.

Die Eurostat-Zahlen zeigen, warum das Thema für kleine Betriebe drängt: Große Unternehmen sind mehr als dreimal so weit. Ein Wert speziell für Deutschland war nicht ausgewiesen, im EU-Durchschnitt lag der Anteil bei 20,0 %. Der Vorsprung liegt selten am Modell, sondern an Einführung, Schulung und Regeln.

In fünf Schritten auswählen

1. Anwendungsfälle aufschreiben, bevor Sie Anbieter vergleichen. Drei bis fünf konkrete Aufgaben aus Ihrem Alltag, mit dem Zeitaufwand, den sie heute kosten. Ohne diese Liste vergleichen Sie Features statt Nutzen.
2. Datenschutzbedarf klären. Werden personenbezogene Daten oder Betriebsgeheimnisse verarbeitet? Danach entscheidet sich, ob ein Free-Konto reicht, ob es ein Geschäftskundentarif mit AV-Vertrag sein muss oder nur eine selbst gehostete Lösung infrage kommt.
3. Zwei Kandidaten mit denselben Aufgaben testen. Nehmen Sie die fünf Testaufgaben aus diesem Beitrag, geben Sie beiden Werkzeugen identische Prompts und lassen Sie zwei Kollegen blind bewerten. Zwei Wochen reichen.
4. Rahmen schaffen, bevor Sie ausrollen. AV-Vertrag unterschreiben, Training abschalten, Nutzungsrichtlinie erlassen, betriebliche Accounts anlegen, Betriebsrat beteiligen.
5. Schulen und jährlich nachprüfen. Die Schulung ist seit Februar 2025 Pflicht und zugleich der wirksamste Hebel. Setzen Sie sich eine Jahreswiedervorlage: Anbieterbedingungen ändern sich schneller als Verträge.

Häufige Fragen

Welche KI ist besser als ChatGPT?

Es gibt kein „besser" für alle Aufgaben, sondern ein Besser pro Anwendungsfall. Für Recherche mit belegten Quellen ist Perplexity gebaut, für lange deutsche Texte und Code ist Claude positioniert, und wer Microsoft 365 nutzt, fährt mit Copilot am praktischsten. Diese Zuordnung ist eine Einschätzung anhand der dokumentierten Produktmerkmale, kein Testergebnis.

Gibt es eine deutsche Alternative zu ChatGPT?

Ja, aber anders als viele erwarten. Aleph Alpha aus Heidelberg entwickelt spezialisierte Sprachmodelle für Unternehmen und Behörden, hat aber keinen Selbstbedienungs-Chat und keine öffentlichen Preise. Greifbarer für kleine Teams ist Langdock mit EU-Hosting ab 25 € pro Nutzer und Monat, am konsequentesten ein offenes Modell auf einem eigenen Server in Deutschland.

Welche KI-Alternative ist DSGVO-konform?

DSGVO-Konformität ist keine Eigenschaft des Werkzeugs, sondern des Einsatzes. Am besten dokumentiert ist die EU-Lage bei Microsoft 365 Copilot: EU-Verkehr bleibt laut Microsoft innerhalb der EU Data Boundary, Eingaben werden nicht zum Training von Basismodellen genutzt. Konform wird die Nutzung aber erst durch AV-Vertrag, geklärten Drittlandtransfer, abgeschaltetes Training, Nutzungsrichtlinie und Schulung.

Welche ChatGPT-Alternative ist kostenlos?

Kostenlose Einstiegskonten gibt es bei Claude, Google Gemini, Perplexity, Le Chat, DeepSeek, Grok und Meta AI. Microsofts Copilot Chat ist in berechtigten Microsoft-365-Abos ohne Aufpreis enthalten, der Zugriff auf Unternehmensdaten erfordert jedoch eine Bezahllizenz. Dauerhaft und unbegrenzt kostenlos ist nur der lokale Betrieb offener Modelle über Ollama.

Was kostet ein KI-Assistent für ein kleines Unternehmen?

Rechnen Sie mit rund 15 bis 25 € beziehungsweise USD pro Person und Monat. Belegt sind Stand 4. September 2026: Microsoft 365 Copilot Business 15,60 € pro Nutzer und Monat im Jahresabo zzgl. MwSt., Claude Team 20 USD pro Sitz, Le Chat Team 24,99 USD pro Nutzer bei 50 USD Mindestumsatz, Langdock Business Standard 25 €. Für ein Fünf-Personen-Team sind das grob 900 bis 1.500 € im Jahr.

Werden meine Eingaben zum Training verwendet?

Das hängt vom Anbieter und vom Tarif ab. In den Geschäftskundentarifen schließen Anthropic, Microsoft, Google Workspace und Perplexity Enterprise das Training auf Kundendaten aus. In den Privattarifen ist das Bild anders: Bei Mistral Le Chat werden Ein- und Ausgaben laut Datenschutzerklärung standardmäßig zum Training genutzt, bei DeepSeek ist ein Widerspruch nur per E-Mail möglich.

Was muss ich vor der Einführung im Betrieb rechtlich erledigen?

Fünf Dinge: einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO schließen, den Drittlandtransfer klären, die Trainingsnutzung abschalten und eine Nutzungsrichtlinie erlassen, den Betriebsrat beteiligen und die Belegschaft schulen. Die Schulungspflicht folgt aus Artikel 4 der KI-Verordnung und gilt für Betreiber von KI-Systemen seit dem 2. Februar 2025.