Wo steht der Mittelstand bei generativer KI?

Der Hype um ChatGPT & Co. hat das Thema Künstliche Intelligenz mit Wucht auf die Agenda gebracht – auch im Mittelstand. Doch noch hinkt die praktische Nutzung hinterher. Eine Bitkom-Umfrage zeigt: Erst 9 % der deutschen Unternehmen nutzen generative KI produktiv, weitere 18 % planen den Einsatz [1]. Rund ein Drittel der Mittelständler (bis 500 Mitarbeitende) testet oder pilotiert KI-Lösungen, und knapp jedes zehnte Unternehmen hat KI bereits implementiert [2]. Gleichzeitig hat etwa ein Viertel konkrete KI-Projekte in den nächsten 12 Monaten geplant [2]. Die Bereitschaft zu investieren ist groß: Über die Hälfte der Firmen will ihre Ausgaben für generative KI im kommenden Jahr deutlich steigern – 40 % der Unternehmen sogar um mindestens 40 % [3]. Drei von vier Unternehmen sehen KI generell als Chance für das eigene Geschäft [4].

Allerdings herrscht auch Zurückhaltung. Laut Bitkom haben sich 23 % der Unternehmen bewusst gegen den Einsatz generativer KI entschieden, und 28 % haben das Thema bislang nicht einmal aufgegriffen [1]. Historisch verlief die Adaption langsam: 2021 nutzten 11 % der deutschen Betriebe KI, 2023 waren es 12 % [5] – kaum Fortschritt trotz aller Diskussionen. Doch 2024 kam Bewegung in den Markt: Mittlerweile beschäftigen sich 57 % der Unternehmen aktiv mit KI [4] und 20 % setzen KI-Anwendungen ein (Vorjahr: 15 %) [4].

Im Mittelstand wächst das Bewusstsein, dass man KI nicht ignorieren darf, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Generative KI wird als „nächste große Sache“ gehandelt – aber viele mittelständische Firmen fragen sich noch: Wie lassen sich die Chancen heben, ohne dabei unnötige Risiken einzugehen?

Was bremst die Einführung von KI im Mittelstand?

Ganz oben steht die rechtliche Unsicherheit: 82 % der Unternehmen sorgen sich über künftige regulatorische Einschränkungen bei KI [6]. Fast die Hälfte der Entscheider nennt Datenschutz- und Urheberrechtsfragen als größte Hemmnisse für den KI-Einsatz [7]. Insbesondere der bevorstehende EU AI Act lässt viele zögern – man weiß nicht genau, „was man darf und was nicht“, so ifo-Experte Oliver Falck [8]. Diese Unsicherheit führt dazu, dass KI-Projekte lieber aufgeschoben werden, bis klarere Leitplanken bestehen.

Auch technische und organisatorische Barrieren spielen eine Rolle. Viele Mittelständler haben keine ausreichende Datenbasis, um KI effektiv zu trainieren oder einzusetzen [9]. Daten liegen oft unstrukturiert vor oder in Silos – qualitativ hochwertige, zugängliche Daten fehlen, was den Nutzen von KI einschränkt. Zudem mangelt es an Infrastruktur und Ressourcen: Rund 29 % der Unternehmen geben an, es fehle an Rechenkapazität oder Fachkräften für generative KI [10].

Besonders stark wirkt die KI-Kompetenzlücke: „Das Haupthindernis sind mangelnde Fähigkeiten im Umgang mit KI unter den Mitarbeitern“, betont Prof. Falck vom ifo-Institut [8]. Diese Einschätzung teilen viele: 28 % der Unternehmen bemängeln fehlendes Know-how in der Belegschaft [10], und laut PwC fühlen sich nur 33 % der Beschäftigten gut in Sachen generative KI ausgebildet [11]. Ein weiteres Viertel schätzt die eigenen Kenntnisse sogar als mangelhaft ein.

Dazu kommen kulturelle Vorbehalte. In der Belegschaft existieren Ängste vor Veränderung und Jobverlust: 46 % der Arbeitnehmer fürchten eine missbräuchliche Verwendung von KI, 22 % haben Sorge, durch KI „abgehängt und nutzlos“ zu werden [11]. Diese Ängste bremsen die Akzeptanz, wenn sie nicht aktiv adressiert werden.

Auch auf Führungsebene besteht Nachholbedarf: Nur ein Drittel der Firmen hat bereits eine konkrete Strategie für generative KI entwickelt [12]. Ohne klare Ziele und Rückhalt aus der Geschäftsführung bleiben KI-Initiativen oft Stückwerk. Viele Unternehmen setzen KI bislang nur punktuell in einzelnen Prozessen ein – etwa im Kundenservice oder Marketing – anstatt sie ganzheitlich zu integrieren [13].

Kurz gesagt: Rechts- und Datenschutzfragen, technische Voraussetzungen, mangelnde Kompetenzen und kulturelle Bedenken bilden eine komplexe Gemengelage, die den Mittelstand aktuell noch zurückhaltend agieren lässt.

Langdock im Fokus: Was bietet die Plattform – und wie senkt sie Einstiegshürden?

Angesichts der genannten Herausforderungen gewinnt eine Plattform wie Langdock im Mittelstand stark an Relevanz. Langdock ist eine KI-Plattform aus Deutschland, die speziell für Unternehmen entwickelt wurde, um generative KI sicher, skalierbar und datenschutzkonform nutzbar zu machen [14]. Im Kern verspricht Langdock, den Zugang zu großen Sprachmodellen wie GPT-4 oder Llama 2 über eine zentrale, DSGVO-konforme Plattform zu ermöglichen – ohne dass sensible Unternehmensdaten in eine US-Cloud abfließen [15].

Ein zentraler Vorteil: Unternehmen können Langdock auf eigenen Servern oder in ihrer privaten Cloud betreiben. Alternativ steht eine Cloud-Version mit Hosting ausschließlich in der EU zur Verfügung [15]. Damit erfüllt die Plattform genau die Anforderungen, die viele Mittelständler heute an moderne KI-Software stellen: Datensouveränität, DSGVO-Konformität und volle Kontrolle über die Nutzung.

Darüber hinaus bietet Langdock eine ganze Suite produktiver Funktionen, die weit über eine einfache Chat-Oberfläche hinausgehen:

• Chat – ein intuitiver KI-Chat für Mitarbeitende, vergleichbar mit ChatGPT, jedoch intern kontrolliert und bei Bedarf mit firmenspezifischen Daten angereichert.
• Assistants – konfigurierbare, rollenspezifische KI-Assistenten, z. B. für Vertrieb, HR oder Support. Diese lassen sich in wenigen Minuten erstellen und auf interne Wissensquellen trainieren [16].
• Search – semantische Volltextsuche über unternehmensinterne Daten wie PDFs, Wikis oder E-Mails – für viele Mittelständler ein direkter Produktivitätsschub.
• Agents – Low-Code-KI-Workflows mit Human-in-the-LoopLogik, etwa zur Beantwortung von Support-Anfragen oder zur Textautomatisierung in Prozessen [16].
• API – einheitliche Schnittstelle zu verschiedenen Sprachmodellen (OpenAI, Mistral, Anthropic, Open Source), ideal für Integration in bestehende Systeme [16].

Besonders wichtig: Langdock ist modellagnostisch. Unternehmen können selbst entscheiden, ob sie GPT-4, Claude, Mistral oder ein Open-Source-Modell wie Llama 2 nutzen möchten [15]. Dadurch entsteht kein Vendor-Lock-in – eine zentrale Anforderung vieler Mittelständler, die langfristig flexibel bleiben wollen.

Was Langdock ebenfalls auszeichnet, ist der Fokus auf Zusammenarbeit: Teams können ihre Prompts und Ergebnisse teilen, gemeinsam Assistenten entwickeln und so Wissen rund um KI im Unternehmen systematisch aufbauen. Das fördert Akzeptanz und reduziert die Hürde, sich mit generativer KI aktiv auseinanderzusetzen.

Die Plattform ist bereits in mehr als 150 Unternehmen im Einsatz – darunter namhafte Mittelständler und Konzerne wie Merck, Forto oder HeyJobs. Merck hat Langdock sogar konzernweit für 63.000 Mitarbeitende ausgerollt [17].

Durch seine Kombination aus Sicherheit, Flexibilität und Usability bietet Langdock dem Mittelstand genau das, was viele suchen: einen souveränen, pragmatischen Einstieg in generative KI, ohne die Kontrolle über Daten und Prozesse abzugeben.

Vergleich: Langdock vs. Microsoft Copilot vs. ChatGPT Enterprise

Generative KI-Lösungen für Unternehmen gibt es mittlerweile einige – besonders Microsoft Copilot und ChatGPT Enterprise zählen zu den prominentesten Optionen auf dem Markt. Doch wie schlagen sich diese Lösungen im Vergleich zu Langdock, wenn man speziell die Bedürfnisse des deutschen Mittelstands betrachtet? Der Fokus liegt hier auf fünf zentralen Aspekten: Datenschutz, Anpassbarkeit, Hosting, Kosten und Integrationstiefe.

Datenschutz & Datenhaltung

Für deutsche Mittelständler ist Datenschutz ein zentrales Thema.

Hier sticht Langdock heraus: Die Plattform bietet Hosting in Deutschland oder der EU, lässt sich auf Wunsch on-premises betreiben und verspricht vollständige Datenhoheit – inklusive Verschlüsselung und vertraglich abgesicherter Datenverarbeitung nach DSGVO [14][15]. Alle Inhalte bleiben in der Hoheit des Unternehmens, es findet keine Trainingsnutzung von Nutzerdaten statt. Das gibt vielen Datenschutzbeauftragten die notwendige Sicherheit für eine Freigabe.

Microsoft 365 Copilot hingegen wird über Azure betrieben und speichert Daten standardmäßig ebenfalls innerhalb der EU – allerdings bleiben die Daten innerhalb des Microsoft-Ökosystems, was für viele Mittelständler eine gewisse Blackbox darstellt [19]. Zwar verspricht Microsoft, keine Inhalte für Modelltraining zu nutzen, aber US-amerikanisches Cloud-Hosting unterliegt theoretisch dem US Cloud Act. Gleiches gilt für ChatGPT Enterprise: Auch hier werden keine Daten für das Training verwendet, und OpenAI arbeitet an einer EU-Datenregion – aber Stand jetzt ist der Betrieb nicht vollständig kontrollierbar, was manche Unternehmen verunsichert [20].

Fazit: In puncto Datenschutz und Datenresidenz bietet Langdock die höchste Transparenz und Kontrolle – ein klarer Vorteil gegenüber den US-basierten Plattformen.

Anpassbarkeit und Modellwahl

Während Microsoft Copilot und ChatGPT fest an bestimmte Modelle gebunden sind (GPT-4 bzw. GPT-4 Turbo), geht Langdock einen modellagnostischen Weg. Unternehmen können je nach Use Case entscheiden, welches Modell zum Einsatz kommt: OpenAI, Mistral, Anthropic, Claude, Open-Source – oder sogar ein eigenes Modell auf interner Hardware [15][16]. Das ist besonders für Firmen relevant, die unterschiedliche Anforderungen und Sicherheitsstufen haben. Beispiel: Für sensitive HR-Anfragen nutzt man ein internes LLM, für kreative Texte ein externes Modell wie GPT-4.

Zudem können bei Langdock eigene Prompts, Assistants und Agents erstellt werden – mit individuellen Vorgaben, internen Wissensquellen und Rollenrechten [16]. Dadurch lässt sich generative KI gezielt auf eigene Prozesse anpassen – vom Recruiting über die Buchhaltung bis zur Kundenbetreuung. Microsoft Copilot bietet zwar Automatisierung innerhalb der Office-Welt, aber kaum Möglichkeiten zur Modellkonfiguration oder Datenanbindung außerhalb von Microsoft Graph [19]. ChatGPT wiederum ist extrem mächtig in der reinen Textgenerierung, aber für den unternehmensspezifischen Einsatz braucht es eigene API-Integrationen und Engineering-Ressourcen [20].

Langdock bietet hier einen niedrigschwelligen Mittelweg: per No-Code/Low-Code Assistenten und Schnittstellen die Anpassung an eigene Use Cases, ohne teure Eigenentwicklung.

Hosting & technische Kontrolle

Langdock kann entweder als SaaS-Lösung in einer EU-Cloud oder on-premises in der eigenen Infrastruktur betrieben werden [14][15]. Diese Wahlmöglichkeit ist im Mittelstand besonders wichtig – viele Betriebe in regulierten Branchen (z. B. Gesundheitswesen, Finanzen) benötigen eigene Hosting-Optionen oder hybride Modelle.

Microsoft Copilot hingegen wird ausschließlich über Azure betrieben, eigene Hosting-Optionen sind nicht vorgesehen. Auch ChatGPT Enterprise ist ein reiner Cloud-Dienst, dessen Serverstandorte zwar anpassbar werden sollen, aber nie vollständig vom Kunden selbst kontrolliert werden können [20].

Langdock gibt dem Mittelstand also eine echte Entscheidungshoheit über den technischen Betrieb – das erleichtert auch die Zustimmung von IT-Abteilungen und Betriebsräten.

Kosten & Lizenzstruktur

Microsoft verlangt für M365 Copilot derzeit ca. 30 US-Dollar pro Nutzer und Monat, zusätzlich zu bestehenden Microsoft-Lizenzen [21]. Für kleine und mittlere Unternehmen ist das durchaus ein spürbarer Kostenfaktor – insbesondere wenn alle Nutzerlizenzen aktiviert werden müssen. ChatGPT Enterprise wird individuell bepreist, orientiert sich aber laut Marktbeobachtungen an ähnlichen Werten (20–40 $ pro User/Monat), bei größeren Volumen mit Rabattstaffel [20].

Langdock liegt im Vergleich bei rund 25 € pro Nutzer und Monat (im Business-Plan) [22]. Es gibt keine Mindestlizenzanzahl und man kann klein starten, etwa nur mit einem Team oder einer Abteilung. Das ist für Mittelständler, die KI schrittweise einführen wollen, ein großer Vorteil. Ein zusätzlicher Pluspunkt: Durch das „Bring your own model“-Prinzip können eigene API-Zugänge (etwa zu OpenAI) oder Open-Source-Modelle verwendet werden – was Kosten spart und Flexibilität erhöht [15][16].

Zudem sind Hidden Costs bei Langdock seltener – während Microsoft-Umgebungen ggf. zusätzliche Beratung und Upgrades auf höherpreisige Office-Lizenzen erforderlich machen, ist Langdock weitgehend unabhängig von Drittlizenzen.

Integrationstiefe & Schnittstellen

Microsoft Copilot funktioniert hervorragend innerhalb der eigenen Tools – etwa Word, Excel, Teams. Es kann E-Mails beantworten, Präsentationen bauen oder Besprechungen zusammenfassen [19]. Doch außerhalb des Microsoft-Ökosystems wird es schwierig: Schnittstellen zu Drittanwendungen, CRM- oder ERP-Systemen fehlen oder sind aufwändig zu konfigurieren.

Langdock hingegen ist als Integrationsplattform konzipiert: Die semantische Suche funktioniert übergreifend über Dokumente, E-Mails, Wikis, Ticketsysteme – je nachdem, was angebunden ist [16]. Auch ERP- oder CRM-Systeme können per Agent-Logik integriert werden. Für Mittelständler mit gewachsener IT-Landschaft ist diese Schnittstellenoffenheit ein enormer Vorteil. Gleichzeitig bleibt das Ganze steuerbar, da Langdock Rollen- und Rechtemanagement sowie SSO-Integration unterstützt – ideal für organisierte, kontrollierte KI-Einführung.

Praxiserfahrung: Langdock im eigenen Einsatz (Stärken & Schwächen)

Seit mehreren Monaten nutzen wir in unserem Team Langdock aktiv – intern wie auch bei Kundenprojekten. Der Einsatz erfolgt bewusst im sogenannten „All-Source-Modell“: Wir kombinieren unterschiedliche KI-Modelle (z. B. GPT-4, Claude, Mistral, lokale Modelle) je nach Anwendungsfall und ergänzen sie durch eigene Wissensquellen. Das bedeutet konkret: Für schnelle Standardaufgaben nutzen wir günstige, lokale Modelle, für komplexere Aufgaben greifen wir auf leistungsfähigere externe Modelle zurück – alles über dieselbe Plattformoberfläche. Dadurch können wir Leistung, Geschwindigkeit und Kosten je nach Use Case optimieren, ohne dass die Anwenderinnen und Anwender zwischen Tools wechseln müssen.

Einführung & erste Schritte

Der Einstieg in Langdock verlief bei uns überraschend unkompliziert. Die Plattform wurde in wenigen Tagen auf einer dedizierten EU-Instanz bereitgestellt. Unsere IT konnte mit minimalem Aufwand den Single Sign-On per Microsoft Azure konfigurieren, sodass sich alle Mitarbeitenden mit ihrem Firmenaccount anmelden konnten. Bereits in der ersten Woche wurden die ersten Assistants konfiguriert – z. B. für Angebotsentwürfe im Vertrieb und Textprüfungen im Marketing.

Besonders hilfreich war, dass Langdock bereits Templates und Best-Practice-Prompts mitliefert. Das erleichtert gerade mittelständischen Teams ohne KI-Vorerfahrung den Einstieg. Im Vergleich zu vorherigen Experimenten mit ChatGPT im Browser – wo viele sich „allein gelassen“ fühlten – entstand hier schnell ein Gefühl von Kontrolle und Übersicht.

Kollaboration & Wissensmanagement

Ein unterschätzter, aber extrem hilfreicher Aspekt ist die Zusammenarbeit in Teams: In Langdock können Prompts, Chats und Assistenten geteilt und gemeinsam weiterentwickelt werden. Mitarbeitende sehen, wie Kolleg:innen mit KI arbeiten, lernen voneinander, verbessern gemeinsam Prompts – ein echter Lern- und Reifeprozess. Wir haben z. B. eine teamübergreifende Prompt-Bibliothek aufgebaut, die bei der Einarbeitung neuer Mitarbeitender sehr hilfreich ist.

Zusätzlich nutzen wir die Funktion „Search“, um interne Dokumente und Wikis durchsuchbar zu machen. So können z. B. Fragen wie „Wie war das bei Angebot X im März 2023 geregelt?“ oder „Welche Abrechnungslogik gilt für Projekt Y?“ direkt in natürlicher Sprache gestellt werden – die KI liefert die passende Antwort, samt Referenz auf die relevante Textstelle im Dokument. Das spart interne Rückfragen, reduziert E-Mail-Pingpong und erhöht die Selbstständigkeit im Team.

Akzeptanz & Change Management

Natürlich war nicht jeder sofort begeistert. Manche Kolleg:innen hatten Bedenken bei der Nutzung von KI, z. B. wegen Datenschutz oder weil sie „nicht die Kontrolle abgeben“ wollten. Diese Sorgen konnten wir durch Transparenz, Schulung und klare Spielregeln auflösen. Wir haben bewusst einen Leitfaden zur KI-Nutzung erstellt – inklusive Beispielen, wo die KI gut funktioniert und wo nicht.

Der wichtigste Erfolgsfaktor war dabei, dass die Geschäftsführung KI zur Chefsache erklärt hat. Wir haben gemeinsam realistische Ziele definiert (z. B. 10 % Zeitersparnis bei Routineaufgaben), Erfolge regelmäßig geteilt und die Plattform als „Hilfe, nicht Ersatz“ positioniert. Das hat die Akzeptanz deutlich erhöht – inzwischen nutzen rund 80 % unserer Mitarbeitenden Langdock zumindest gelegentlich, 40 % sogar täglich.

Grenzen & kritische Punkte

Trotz aller Begeisterung sehen wir auch Einschränkungen:

• Qualitätssicherung bleibt Pflicht: Auch Langdock nutzt Sprachmodelle, die mitunter halluzinieren oder fehlerhafte Antworten liefern. Wir haben daher klar geregelt, dass KI-generierte Texte niemals ungeprüft nach außen gehen. Besonders bei rechtlichen, finanziellen oder sensiblen Inhalten bleibt der Mensch in der Verantwortung.
• Technischer Aufwand bei On-Prem-Integration: Wer Langdock auf eigenen Servern betreiben will, braucht Know-how in Infrastruktur, Monitoring und Modellbetrieb. Für Mittelständler ohne interne IT-Abteilung kann das eine Hürde sein – hier ist ggf. externe Unterstützung oder die Nutzung der EU-Cloud-Variante ratsam.
• UI und Updates: Die Plattform wird aktiv weiterentwickelt. Das bringt viele Vorteile – neue Funktionen, bessere Performance – erfordert aber auch, dass man regelmäßig Updates nachvollzieht. Manche UI-Elemente wirken noch „jung“ und könnten intuitiver sein, aber der Support reagiert schnell und offen auf Verbesserungsvorschläge.
• Schulungsbedarf für „gute Prompts“: Gerade für Fachabteilungen ist es wichtig zu verstehen, wie man gute Eingaben formuliert, um passende Antworten zu bekommen. Wir haben intern kleine Prompt-Workshops durchgeführt – ein Aufwand, der sich auszahlt, aber mitgedacht werden muss.

Fazit: Langdock als Einstieg in generative KI – Chancen und Grenzen

Für mittelständische Unternehmen, die sich dem Thema generative KI öffnen wollen, bietet Langdock aktuell eine besonders geeignete Plattform, um strukturiert, sicher und pragmatisch erste Schritte zu machen. Die Plattform adressiert systematisch jene Hemmnisse, die den Mittelstand bislang zurückhaltend agieren lassen:

• Datensouveränität durch Hosting in der EU oder On-Premises-Optionen,
• Flexibilität durch Auswahl verschiedener Modelle und modularer Funktionsumfang,
• Kollaboration durch geteilte Assistenten und Prompts,
• Kostenkontrolle durch eigene Modellanbindung und planbare Lizenzstruktur,
• Niedrige Einstiegshürden durch intuitive Oberfläche und rollenbasierte Assistenten.

Im Vergleich zu Microsoft Copilot oder ChatGPT Enterprise ist Langdock nicht nur eine technologische, sondern auch eine kulturell-organisatorische Alternative, die besonders gut zu den typischen Rahmenbedingungen im Mittelstand passt: heterogene IT-Landschaft, hohes Sicherheitsbedürfnis, limitiertes KI-Know-how und zugleich wachsendes Interesse an Innovation [6][14][15].

Zugleich zeigt die eigene Praxiserfahrung: Die Plattform kann produktive Mehrwerte liefern – wenn sie begleitet eingeführt wird. Wer KI nur „einführt“, wird scheitern. Wer KI einbettet – in Prozesse, Schulungen, Verantwortung – kann gewinnen. Unsere Empfehlung lautet daher:

Jetzt starten – aber mit Augenmaß.

Klein anfangen, Erfolge messen, intern verankern – und dabei auf Tools setzen, die Sicherheit und Wachstum vereinen. Genau hier spielt Langdock seine Stärken aus.

Kritisch bleibt, wie bei jeder generativen KI: Verlässlichkeit der Ergebnisse, rechtliche Bewertung von Outputs, interne Governance. Langdock nimmt viele technische Hürden ab, aber das ethisch-strategische Denken muss jedes Unternehmen selbst leisten.

Dennoch: Für den Mittelstand ist Langdock in der aktuellen Marktlandschaft eine der robustesten, verständlichsten und datenschutzfreundlichsten Optionen, um den Wandel zu gestalten – mit einem klaren Kompass zwischen Chancen und Verantwortung.

Quellen:

[1] Bitkom (2024): Deutsche Unternehmen zögern bei ChatGPT & Co. | Presseinformation

[2] KPMG (2024): Generative KI in der deutschen Wirtschaft – Frankfurt Main Finance

[3] KPMG (2024): Deutsche Unternehmen planen erhebliche Investitionen in KI

[4] Bitkom (2024): Erstmals beschäftigt sich mehr als die Hälfte der Unternehmen mit KI

[5] Statistisches Bundesamt / FAZ (2023): KI-Nutzung in Unternehmen stagniert trotz ChatGPT-Hype

[6] Bitkom (2024): Wie entwickelt sich der Einsatz von KI in Unternehmen?

[7] msg (2024): Über 80 % der Unternehmen planen intensiveren Einsatz generativer KI

[8] Tagesschau (2024): AI Act – Wie lang die Leine für ChatGPT und Co. wird

[9] KI im Unternehmen – Praxisleitfaden (2024): KI im Mittelstand: Warum Unternehmen Partner brauchen

[10] ZEW / DATEV (2024): Generative KI erreicht die Chefetagen – DATEV magazin

[11] PwC (2024): KI im Arbeitsalltag – Repräsentative Studie unter Beschäftigten

[12] KPMG (2024): Deutsche Unternehmen planen erhebliche Investitionen in KI

[13] Bitkom (2024): Deutsche Unternehmen zögern bei ChatGPT & Co.

[14] Langdock (2024): Produktübersicht & Unternehmensprofil https://langdock.com

[15] TechCrunch (2024): Langdock lets enterprises securely run LLMs like GPT-4 or Llama 2

[16] Langdock (2024): Funktionserläuterung auf der Plattform & Launch-Pitch (LinkedIn)

[17] Langdock (2024): Referenzbericht Merck / LinkedIn-Update zur Plattformnutzung

[18] Bitkom (2024): KI im Mittelstand – Vertrauensstudie zu generativen KI-Anbietern

[19] Microsoft (2024): Microsoft 365 Copilot: Datenschutz und Compliance Whitepaper

[20] OpenAI (2024): ChatGPT Enterprise – Feature Übersicht und Preisstruktur (Produktseite)

[21] Microsoft (2024): Offizielle Preisankündigung zu M365 Copilot

[22] Langdock (2024): Preisübersicht auf Anfrage / Business-Plan öffentlich kommuniziert

[23] Eigene Erfahrungen (2024–2025): Langdock-Einsatz in der Praxis