LLM-Strategie: Copilot, Claude oder ChatGPT?
Welches KI-Modell für welchen Zweck?
ISO 27001 · Microsoft Solution Partner
Die Frage ist längst nicht mehr, ob generative KI ins Unternehmen kommt - sondern welche, für wen und zu welchen Konditionen. Wer heute wahllos Lizenzen einkauft, zahlt doppelt: erst für ungenutzte Abos, dann für die Konsolidierung. Eine LLM-Strategie beantwortet die Frage systematisch.
Welches Problem löst eine LLM-Strategie?
In vielen Unternehmen ist KI-Nutzung bereits Realität - nur eben unkontrolliert: Beschäftigte nutzen private ChatGPT-Konten, Fachabteilungen testen Tools ohne Freigabe, sensible Daten landen in unbekannten Clouds. Gleichzeitig bleibt das Potenzial liegen, weil niemand verbindlich klärt, welche Werkzeuge erlaubt, bezahlt und geschult werden.
Eine LLM-Strategie schafft beides: klare Leitplanken für den sicheren Einsatz und eine fundierte Auswahl der Werkzeuge, die zu Ihren Aufgaben passen.
Die Kandidaten im Überblick
- Microsoft 365 Copilot: Stark überall dort, wo Ihre Daten ohnehin liegen - Outlook, Teams, Word, Excel, SharePoint. Voraussetzung ist eine aufgeräumte Microsoft-365-Umgebung mit sauberem Berechtigungskonzept; genau das prüft unser Copilot Readiness Assessment.
- Claude (Anthropic): Ausgeprägte Stärken bei langen Dokumenten, Analyse- und Schreibaufgaben sowie im Umgang mit komplexen Anweisungen.
- ChatGPT (OpenAI): Breites Ökosystem und hohe Bekanntheit in der Belegschaft; für Unternehmen relevant sind die Team- und Enterprise-Varianten mit vertraglich geregelter Datennutzung.
- Open-Source-Modelle (z. B. Gemma, Llama): Volle Kontrolle über Daten und Kosten, betrieben in Ihrer Umgebung - der Weg für sensible Daten und regulierte Branchen, siehe Self-Hosted KI.
Die Antwort ist selten "eines für alles". Praxistauglich ist meist ein Portfolio: ein Standardwerkzeug für die Breite, spezialisierte Modelle für einzelne Anwendungsfälle - und klare Regeln, was wohin darf.
Claude Code: KI in der Softwareentwicklung
Neben den Assistenten für die Breite der Belegschaft gibt es spezialisierte Werkzeuge für die Entwicklung. Claude Code arbeitet direkt in Repository und Terminal: Es liest bestehenden Code, ändert Dateien, führt Tests aus und dokumentiert Änderungen nachvollziehbar. Für Teams mit eigener Softwareentwicklung oder umfangreicher Skript- und Automatisierungslandschaft ist das häufig der Punkt mit dem schnellsten messbaren Effekt.
Wichtig ist der Rahmen: Repository-Zugriffe, Freigabeprozesse, Umgang mit Kunden- und Produktivdaten sowie die Frage, welche Modelle wo laufen dürfen. NMS richtet diesen Rahmen ein - inklusive Anbindung an die vorhandene Microsoft-365-Identität und, wo nötig, an selbst gehostete Modelle.
Wie NMS vorgeht
Bestandsaufnahme: Welche Aufgaben fallen an, welche Tools sind im Einsatz (offiziell und inoffiziell), welche Daten sind betroffen?
Bewertung und Auswahl: Modelle und Lizenzmodelle im Vergleich - bewertet nach Nutzen, Kosten, Datenschutz und Integrationsaufwand, herstellerneutral.
Leitplanken: Nutzungsrichtlinie, Datenklassifizierung und technische Absicherung, abgestimmt mit AI-Governance für Microsoft 365.
Roll-out mit Befähigung: Einführung in Wellen, begleitet von Schulungen, damit die Lizenzen auch Wirkung entfalten.
- Schritt 1 von 4BestandsaufnahmeWelche Aufgaben fallen an, welche Tools sind im Einsatz, welche Daten sind betroffen?
- Schritt 2 von 4Bewertung und AuswahlModelle und Lizenzmodelle im Vergleich, herstellerneutral bewertet.
- Schritt 3 von 4LeitplankenNutzungsrichtlinie, Datenklassifizierung und technische Absicherung.
- Schritt 4 von 4Roll-out mit BefähigungEinführung in Wellen, begleitet von Schulungen.
Erst wissen, was gebraucht wird, dann auswählen. Und Leitplanken stehen vor der Einführung, nicht danach.
Für wen lohnt sich das?
Für jedes Unternehmen, das mehr als eine Handvoll KI-Lizenzen einsetzen will - und für jedes, in dem heute schon ungeregelt mit KI gearbeitet wird. Je früher die Leitplanken stehen, desto günstiger wird der Weg.
Copilot oder ChatGPT - was ist besser für Unternehmen?
Das hängt davon ab, wo Ihre Arbeit stattfindet. Liegt der Alltag in Outlook, Teams und Office, spielt Microsoft 365 Copilot seine Integration aus. Für freie Text- und Analysearbeit sind Claude oder ChatGPT oft die stärkere Wahl. In der Praxis bewährt sich häufig eine Kombination mit klaren Einsatzregeln.
Was kostet Microsoft 365 Copilot?
Copilot wird pro Nutzer und Monat zusätzlich zur Microsoft-365-Lizenz abgerechnet; die Konditionen ändern sich regelmäßig. Wichtiger als der Listenpreis ist die Frage, welche Nutzergruppen tatsächlich profitieren - dafür liefert unsere Bestandsaufnahme die Entscheidungsgrundlage.
Dürfen Beschäftigte private KI-Konten beruflich nutzen?
Ohne Regelung ist das ein erhebliches Datenschutzrisiko: Eingaben können beim Anbieter gespeichert und verarbeitet werden. Eine Nutzungsrichtlinie plus freigegebene Unternehmenswerkzeuge löst das Problem - Verbote allein funktionieren erfahrungsgemäß nicht.
Brauchen wir für jede Abteilung ein eigenes KI-Tool?
Nein. Bewährt hat sich ein Standardwerkzeug für die Breite plus gezielte Ergänzungen für Spezialfälle (z. B. Entwicklung, Recht, Marketing). Das hält Kosten, Schulungsaufwand und Governance beherrschbar.
Lösungen in einer neuen Dimension.
Ein Gespräch genügt, um herauszufinden, wo IT, Microsoft Cloud und KI den Arbeitsalltag wirklich entlasten können.
Ihr Ansprechpartner: Jan Emmerich, Geschäftsführer