Privat gehören KI-Tools längst zum Alltag: Frage eintippen, Antwort bekommen, weiterarbeiten. Ob Reiseplanung, Kochrezept oder ein Anlagetipps, ChatGPT & Co. haben die Art verändert, wie wir an Informationen kommen.
Im Arbeitskontext sieht es oft anders aus. Dort sind solche Tools häufig noch nicht verfügbar oder zumindest nicht in der Qualität, die man privat gewohnt ist. Dabei liegt der Nutzen auf der Hand: Firmeninternes Wissen, per Chatoberfläche jederzeit für jeden verfügbar. Keine Suche durch Ordnerstrukturen, kein "Frag mal den Kollegen, der das weiß", kein PDF-Handbuch mit 200 Seiten.
Die eigentliche Frage ist nur: Was ist das richtige Setup? Und: wie bleiben unsere Daten sicher? Die Möglichkeiten sind vielfältig und reichen vom selbst betriebenen internen LLM über Microsoft Copilot und Enterprise-Search-Anbieter bis zu Custom GPTs oder einem Enterprise-Ready-KI-Assistenten, wie dem von Elephant. Jede Option hat ihre Berechtigung. Hier der Überblick.
Option 1: Das eigene interne LLM
Die Maximallösung: Das Unternehmen betreibt ein eigenes Sprachmodell (meist ein Open-Source-Modell wie Llama oder Mistral) auf eigener Infrastruktur oder in einer privaten Cloud und verbindet es selbst mit den internen Datenquellen.
Stärken: Maximale Kontrolle über Daten und Modellverhalten. Nichts verlässt die eigene Infrastruktur. Für stark regulierte Branchen oder besonders sensible Daten oft das entscheidende Argument. Volle Flexibilität bei Anpassungen.
Schwächen: Der Aufwand ist enorm. Es braucht ein eigenes Team für Aufbau und Betrieb, die Anbindung der Wissensquellen (Stichwort RAG-Pipeline) muss selbst entwickelt und gepflegt werden, und die Antwortqualität hängt komplett von der eigenen Umsetzung ab. Ohne kontinuierliche Weiterentwicklung veraltet das Setup schnell. Realistisch ist das eine Option für Konzerne mit eigener KI-/IT-Abteilung, nicht für den Mittelstand.
Option 2: Microsoft 365 Copilot
Für Unternehmen, die ohnehin im Microsoft-Ökosystem leben, die naheliegende Wahl: Copilot greift auf E-Mails, Teams-Chats, SharePoint und Office-Dokumente zu und beantwortet Fragen direkt in den vertrauten Anwendungen.
Stärken: Tiefe Integration in Outlook, Teams, Word & Co. Keine neue Oberfläche, zentrale Administration über die bestehende Microsoft-Umgebung, etablierte Compliance-Strukturen.
Schwächen: Copilot ist so gut wie die Datenhygiene im eigenen Microsoft-Tenant – und die ist selten gut. Veraltete SharePoint-Ablagen und wild gewachsene Berechtigungen schlagen direkt auf die Antwortqualität durch. Wissen außerhalb von Microsoft (andere Tools, Fachsysteme) bleibt außen vor. Vor allem aber setzt Copilot einen Desktop-Arbeitsplatz mit Microsoft-Lizenz voraus. Mitarbeitende ohne eigenen Office-Arbeitsplatz – also gerade Frontline-Teams – erreicht man damit kaum.
Option 3: Enterprise-Search-Anbieter
Anbieter wie Glean oder vergleichbare Lösungen verbinden sich mit den Tools im Unternehmen (Drive, Confluence, Slack, CRM …), indexieren die Inhalte und legen eine KI-Chat-Oberfläche darüber.
Stärken: Sehr breite Abdeckung über viele Systeme hinweg, oft ausgereifte Berechtigungslogik (jeder sieht nur, was er sehen darf), gute Antwortqualität durch spezialisierte Such-Infrastruktur.
Schwächen: Diese Lösungen sind für den Knowledge Worker am Schreibtisch gebaut und entsprechend bepreist. Die Kosten pro Nutzer sind typischerweise sehr hoch. Der Rollout ist ein echtes IT-Projekt (Konnektoren, Berechtigungen, Governance). Und der Wert steht und fällt damit, dass das Wissen bereits sauber in den angebundenen Tools liegt.
Option 4: Chatbots & Custom GPTs
Der schnelle Weg: Mit ChatGPT (Custom GPTs), einem einfachen Chatbot-Baukasten oder ähnlichen Tools lädt man Dokumente hoch und hat innerhalb von Stunden einen funktionierenden Assistenten für ein abgegrenztes Thema.
Stärken: Minimaler Aufwand, minimale Kosten, sofort einsatzbereit. Ideal, um intern zu testen, ob das Konzept "Wissen per Chat" im eigenen Unternehmen ankommt.
Schwächen: Skaliert nicht. Dokumente müssen manuell aktuell gehalten werden, es gibt kein sauberes Rechte- und Rollenkonzept, keine Analyse, welche Fragen gestellt werden, und je nach Setup ist die Datenschutz-Frage heikel (wo landen die hochgeladenen Firmendokumente?). Für den Piloten super, als unternehmensweite Lösung ein Wartungs- und Compliance-Risiko.
Option 5: Enterprise-Ready-KI-Assistent
Die fünfte Kategorie sind spezialisierte Plattformen, die einen KI-Assistenten als fertiges Produkt liefern: Wissensquellen anbinden oder Dokumente zentral pflegen, Rechte und Rollen verwalten, DSGVO-konformer Betrieb und Funktionen, die für die tatsächliche Zielgruppe gebaut ist.
Genau hier setzen wir mit Elephant an, mit einem bewussten Fokus: Frontline-Teams. Also Mitarbeitende im Außendienst, im Service, in der Montage, auf dem Shopfloor oder im Field Sales – Menschen ohne Schreibtisch, ohne Office-Lizenz, oft ohne Zeit für lange Dokumente. Der Assistent beantwortet Fragen mobil und direkt im Arbeitsalltag ("Wie war nochmal das Drehmoment bei diesem Modell?"), greift auf das zentral gepflegte Firmenwissen zu und zeigt über die Frage-Analyse gleich, wo Wissenslücken und Schulungsbedarf bestehen.
Stärken: Schnell eingeführt ohne eigenes IT-Projekt, gebaut für Nutzergruppen, die klassische Tools nicht erreichen, Rechte- und Datenschutzkonzept inklusive, und das Wissen liegt an einem Ort statt über zehn Tools verteilt.
Schwächen: Auch hier gilt Ehrlichkeit: Wer primär Knowledge Worker am Desktop mit Wissen aus Microsoft Tools versorgen will, ist bei Copilot vermutlich besser aufgehoben. Ein spezialisierter Assistent spielt seine Stärke dort aus, wofür er gebaut ist.
Der Vergleich auf einen Blick
Wie ihr euch entscheidet
Drei Fragen bringen euch schneller zur Antwort als jeder Feature-Vergleich:
1. Wer soll den Assistenten nutzen? Knowledge Worker am Desktop oder Teams in der Fläche? Das ist die wichtigste Weiche. Ein Tool, das die Zielgruppe im Alltag nicht erreicht, bringt nichts – egal wie gut die Technik ist.
2. Wo liegt euer Wissen heute? Sauber gepflegt in Microsoft oder verteilten SaaS-Tools? Dann sprechen Copilot oder Enterprise Search dafür. Verstreut über PDFs, Schulungsunterlagen und Köpfe? Dann braucht ihr eine Lösung, die das Wissen erst zentralisiert und nicht nur durchsuchbar macht.
3. Wie viel Projekt könnt und wollt ihr stemmen? Eigenes LLM heißt Monate bis Jahre, Enterprise Search heißt ein ordentliches IT-Projekt, ein fertiger Assistent heißt Wochen, ein Custom GPT heißt einen Nachmittag mit den jeweils beschriebenen Konsequenzen.
Fazit
Firmenwissen per Chat verfügbar zu machen ist keine Frage des Ob mehr, sondern des Wie. Es gibt nicht das eine richtige Setup – es gibt das richtige Setup für eure Zielgruppe, eure Datenlage und eure Ressourcen. Wer Desktop-Teams im Microsoft-Kosmos versorgt, fährt mit Copilot gut. Wer viele Tools verbinden will, schaut auf Enterprise Search. Wer erst mal testen will, startet mit einem Custom GPT.
Und wer Frontline-Teams erreichen will – die Kolleginnen und Kollegen, die den Laden draußen am Laufen halten und von den meisten dieser Lösungen schlicht nicht erreicht werden – für den haben wir Elephant gebaut. Sprecht uns gern an.
Ihr wollt eure Frontline-Teams wirklich erreichen?
Seht euch an, wie der Elephant KI-Assistent Firmenwissen mobil zu Kolleginnen und Kollegen ohne Schreibtisch bringt, DSGVO-konform und ohne eigenes IT-Projekt.
