„Eigenen Assistenten bauen oder dem Team einfach ChatGPT geben?“ – das ist eine der ersten Fragen, die wir hören. Die Antwort lautet nicht „immer eigen“ (das wäre Verkauf, keine Beratung). Sie lautet: Es kommt darauf an, was dir wichtig ist – und die Kriterien lassen sich auflisten und berechnen.
Wann eine fertige Lösung ausreicht
#Fertige Tools sind großartig und reichen oft aus. Wähle sie, wenn:
- du generische Hilfe brauchst (Schreiben, Brainstorming, Code) ohne Zugriff auf eure Daten,
- es auf Zeit ankommt – Inbetriebnahme dauert Tage, nicht Wochen,
- der Umfang klein und vorhersehbar ist und die Kosten pro Nutzer akzeptabel sind,
- du den Assistenten nicht mit eigenen Systemen integrieren oder besondere RODO-Anforderungen erfüllen musst.
Daran ist nichts Verwerfliches – das ist ein vernünftiger Start. Das Problem beginnt, wenn die Anforderungen über das hinauswachsen, was fertige Lösungen leisten können.
Wann ein eigener Assistent gewinnt
#Eine eigene Lösung macht Sinn, wenn mindestens einer dieser Anforderungen auftritt:
- Antworten aus eurem Wissen – der Assistent soll eure Dokumente, Angebote, Prozesse kennen (RAG mit Zitaten), nicht „aus dem Internet“ antworten.
- Datenkontrolle und Compliance – PII maskiert vor der Cloud, sensible Pfade lokal, Daten dürfen das Land nicht verlassen.
- Integration mit Systemen – CRM, E-Mail, Datenbanken, Agent, der Aktionen nach Allow-Liste und Human-Gate ausführt.
- Kosten im großen Maßstab – bei hohem, konstantem Traffic bietet eine eigene Lösung (über Router auf eigener Infrastruktur) vorhersehbare Kosten statt steigender Rechnungen pro Nutzer.
- Kein Lock-in – wir gestalten es so, dass der Modellanbieter gewechselt werden kann, nie umgekehrt.
Entscheidungstabelle
#| Kriterium | Eigen | Fertig (SaaS) |
|---|---|---|
| Antworten aus eurem Wissen (RAG) | Vollständig | Teilweise |
| Datenkontrolle / Residenz | Vollständig | Teilweise |
| Integration mit Systemen | Vollständig | Teilweise |
| Zeit bis zur Inbetriebnahme | Langsam | Schnell |
| Startkosten | Mittel | Niedrig |
| Kosten im großen Maßstab | Niedrig | Hoch |
| Unabhängigkeit vom Anbieter | Hoch | Niedrig |
Die vollständige, interaktive Version (4 Sprachen, zitierfähig) findest du im Vergleich.
Es ist kein „Entweder-oder“ für immer
#Der häufigste gute Weg ist hybrid und schrittweise: Beginne mit einem fertigen Tool dort, wo es ausreicht (schneller Wert), und baue einen eigenen Assistenten für einen Prozess, bei dem eure Daten und Integration zählen. Genau das ist die Logik eines Pilotprojekts: die kleinste Änderung mit der größten Hebelwirkung, dann Erweiterung. Was im konkreten Fall die richtige Wahl ist, zeigt die Stack-Auswahl, und den ROI berechnest du im ROI-Rechner.
Live ausprobieren
#Beschreibe deinen Fall, und das Modell hilft bei der ersten Einschätzung, ob eine fertige Lösung ausreicht oder ob sich ein eigener Assistent lohnt (Playground: PII maskiert, keine Retention):
FAQ
#Ist ein eigener Assistent teurer als ChatGPT/Copilot?
#Am Anfang meistens ja – fertige Lösungen haben niedrige Einstiegskosten. Aber im großen Maßstab kehrt sich das um: Lösungen pro Nutzer/Nachricht steigen mit dem Traffic, während eigene auf eigener Infrastruktur vorhersehbare Kosten haben. Der Break-even-Punkt hängt von der Anzahl der Nutzer und Nachrichten ab – berechne ihn im ROI-Rechner.
Kann ich mit einer fertigen Lösung beginnen und später auf eine eigene umsteigen?
#Ja, und das ist oft der beste Weg. Du beginnst mit einer fertigen Lösung dort, wo sie ausreicht, und baust einen eigenen Assistenten für einen Prozess, bei dem eure Daten und Integration zählen. Hybrid ist die Norm, kein Kompromiss.
Warum kennt ein fertiger Chatbot nicht unsere Daten?
#Weil er „aus dem Gedächtnis“ des Modells antwortet, nicht aus euren Dokumenten. Damit er euer Wissen kennt, braucht es RAG – Suche in eurer Datenbank und Antworten mit Zitaten. Genau das macht ein eigener Assistent, während fertige Lösungen das nur teilweise und ohne Datenkontrolle umsetzen.
Was ist mit RODO bei fertigen Tools?
#Bei fertigen SaaS-Lösungen hast du begrenzte Kontrolle darüber, wo und wie Daten verarbeitet werden. Bei einer eigenen Lösung maskierst du PII vor der Cloud, sensible Pfade bleiben lokal, und alles wird von Anfang an unter RODO und AI Act gestaltet. Wenn sensible Daten verarbeitet werden, entscheidet das oft die Wahl.