Ein privates ChatGPT für Unternehmen ist ein KI-Assistent, der Fragen von Mitarbeitern auf Grundlage der Firmendokumente beantwortet. Was die Leute dort eingeben, landet weder in öffentlichen Tools noch im Training fremder Modelle. Und Ihre Mitarbeiter nutzen KI höchstwahrscheinlich schon, oft über private Konten. Die Frage lautet also nicht „erlauben oder nicht?“, sondern „wie bekommen wir das unter Kontrolle?“. Unten finden Sie drei Umsetzungsvarianten, Fragen an den Dienstleister und die ersten Schritte.
Inhaltsverzeichnis
Warum ist es riskant, Firmendaten in das öffentliche ChatGPT einzufügen?
Text, der in ein kostenloses Konto eingefügt wird, verlässt das Unternehmen. Er kann gespeichert oder auf eine Weise genutzt werden, auf die Sie keinerlei Einfluss haben. Was landet dort? Meist Verträge, Kundendaten, Angebote und Quellcode, weil jemand schnell etwas zusammenfassen oder verbessern will. Niemand protokolliert das. Das Unternehmen weiß nicht einmal, was abgeflossen ist. Und das Recht macht hier keine Ausnahmen: Die DSGVO gilt auch für personenbezogene Daten, die von Modellen verarbeitet werden, wie der Europäische Datenschutzausschuss in seiner Stellungnahme zum Datenschutz bei KI-Modellen erläutert hat. Womit anfangen? Meiner Meinung nach mit schriftlichen Regeln für die KI-Nutzung, noch bevor Sie überhaupt ein Tool auswählen.
Privates ChatGPT für Unternehmen: drei Umsetzungsvarianten
Es gibt drei Optionen: ein Business-Konto mit Vertrag, eine eigene Anwendung über die API oder ein lokal betriebenes Modell. Jede verteilt Kontrolle, Kosten und Aufwand anders:
- Business-Konto mit Vertrag - Sie starten am schnellsten, und die Bedingungen der Datenverarbeitung stehen schwarz auf weiß im Vertrag. Dafür haben Sie wenig Einfluss auf Integrationen mit Ihren Firmensystemen.
- Anwendung über die API - eigene Oberfläche, Berechtigungen pro Abteilung und Anbindung an CRM, Intranet oder Dokumentendatenbank. Eine gute Wahl, wenn der Assistent mit Live-Daten arbeiten soll.
- Lokales Modell - die Daten verlassen Ihre Infrastruktur nicht. Allerdings steigen die Hardwareanforderungen, und Sie brauchen ein Team, das das Ganze betreibt.
Was entscheidet über die Wahl? Die Sensibilität der Daten, die Anforderungen der Branche, das Budget für Infrastruktur und die Zahl der Systeme, mit denen der Assistent kommunizieren soll.
Wie funktioniert ein KI-Assistent auf Firmendaten und woher kommen seine Antworten?
Der Assistent lernt nicht aus Ihren Dokumenten. Bei jeder Frage sucht er passende Abschnitte und baut erst daraus die Antwort. Diese Methode heißt RAG (Retrieval-Augmented Generation, also durch Suche gestützte Generierung). Was bringt das in der Praxis? Das Wissen ist aktuell, sobald eine Datei hinzugefügt wird, das Modell erfindet seltener etwas, und der Nutzer kann auf die Quelle klicken und selbst prüfen, woher die Antwort stammt. Berechtigungen funktionieren wie im Dateisystem: Ein Mitarbeiter bekommt nur Antworten aus Dokumenten, auf die er ohnehin Zugriff hat. Ausführlicher schreiben wir darüber, wann ein Chatbot RAG braucht. Nach diesem Prinzip arbeitet unser Ragable (SaaS oder On-Premise), das bei jeder Antwort die Quellen zitiert.
Welche Fragen sollten Sie dem Dienstleister vor der Einführung stellen?
Ein guter Dienstleister sagt Ihnen ohne Umschweife, wo die Daten verarbeitet werden, wer Zugriff darauf hat und wie man die Quelle einer Antwort prüft. Bevor Sie den Vertrag unterschreiben, fragen Sie:
- Wo läuft das Modell physisch und wo liegt die Dokumentendatenbank?
- Werden unsere Daten zum Training irgendeines Modells verwendet?
- Wie funktionieren Berechtigungen, Anmeldung und Protokollierung der Anfragen?
- Nennt jede Antwort das Dokument, aus dem sie stammt?
- Wie aktualisieren wir Dokumente und wie schnell sieht der Assistent die Änderungen?
- Wer betreibt das System nach der Einführung?
- Schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag ab?
Wann sollten die Alarmglocken läuten? Wenn Sie auf die Frage nach dem Speicherort der Daten nur Allgemeinplätze hören. Oder wenn jemand Ergebnisse verspricht, aber kein Pilotprojekt vorschlägt.
Womit beginnt man die Einführung eines KI-Assistenten im Unternehmen?
Mit einem einzigen Prozess, der einen klaren Dokumentenbestand und ein messbares Problem hat, nicht mit dem ganzen Unternehmen auf einmal. Eine Reihenfolge, die sich bewährt: zuerst einen Bereich wählen (Kundenservice, interne Dokumentation oder Abläufe), dann die Dateien aufräumen, denn veraltete Versionen liefern veraltete Antworten. Danach die Entscheidung für eine Variante und ein Pilotprojekt mit einer kleinen Nutzergruppe. Die Antworten anhand echter Fragen bewerten, nicht anhand von Fragen, die für die Demo ausgedacht wurden. Und erst dann weitere Abteilungen. Klären Sie parallel mit Ihren Mitarbeitern, was in KI-Tools eingegeben werden darf und welche Tools überhaupt genutzt werden dürfen.
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Häufige Fragen
Reicht ein Business-Konto bei ChatGPT, um die Daten zu schützen?
Das hängt von den Vertragsbedingungen ab und davon, wie sensibel die Daten sind, die Sie verarbeiten wollen. Ein Business-Konto regelt die rechtliche Seite, verbindet den Assistenten aber nicht von selbst mit Ihren Systemen und vergibt keine Berechtigungen nach Abteilungen. Bei besonders schützenswerten Daten ist eine eigene Anwendung oder ein lokales Modell die bessere Wahl.
Kann ein KI-Assistent ohne Internet auf dem Firmenserver laufen?
Ja. Das ist die Variante mit lokalem Modell, also eine On-Premise-Installation. Dokumente und Anfragen bleiben dann bei Ihnen. Sie brauchen nur die passende Hardware und Leute, die sich um Updates und Sicherheit kümmern.
Wie lange dauert die Einführung von ChatGPT auf Firmendaten?
Das hängt vor allem vom Zustand der Dokumente und von der Zahl der zu integrierenden Systeme ab. Eine aufgeräumte Wissensdatenbank und ein einzelner Bereich? Dann kann es schnell losgehen. Umfangreiche Integrationen verlängern die Arbeiten. Deshalb beginnt man am besten mit einem Pilotprojekt, das den tatsächlichen Projektumfang zeigt.
