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tokynstudio
service

company-gpt

Eine compliant betriebene GenAI-Grundlage für den Arbeitsalltag — weniger Tool-Chaos, mehr Adoption.

01 / leistung
was wir konkret tun

konkret. nicht abstrakt.

  • Plattform-Auswahl nach Compliance & Use Case
  • Anbindung interner Wissensquellen (RAG)
  • Rollen, Rechte & Governance-Setup
  • Adoption-Begleitung & Schulung der Teams
02 / use cases
typische use cases

company-gpt als wissensmotor

Antworten werden geliefert statt gesucht; Teams gewinnen Zeit für das Wesentliche.

schluss mit schatten-ki

Eine freigegebene, sichere Plattform statt privater ChatGPT-Accounts.

fachabteilungs-assistenten

Vorkonfigurierte Assistenten je Abteilung auf den richtigen Quellen.

03 / stack
tech-stack & tools

Wir wählen den Stack nach Use Case und Compliance — nicht nach Hype. Typisch bei diesem Service:

04 / vorgehen
so läuft es ab
01

discovery

Use Case, Datenlage, Systeme und Ziel-KPIs aufnehmen. Kein Workshop-Theater — wir reden mit den Leuten, die es nutzen.

02

konzept

Scope, Architektur, Aufwand und Risiken auf einem Blatt. Klare Entscheidung statt Foliengrab.

03

build

Iterativ, lauffähig ab Woche 1. Production-Stack von Anfang an, keine Wegwerf-Prototypen.

04

handover & enablement

Saubere Übergabe, Doku, Enablement des Teams. Ihr betreibt es selbst — oder wir betreiben es für euch.

vergleich
plattform-gegenüberstellung

welche plattform passt zu euch?

Neutral eingeordnet, nicht verkauft. Die richtige Wahl hängt von Microsoft-Bindung, Compliance-Anforderungen und eurem Use-Case-Mix ab — nicht vom Anbieter mit dem lautesten Marketing.

langdock

Stärken
Modell-agnostisch (OpenAI, Anthropic, Azure), schnelle Einführung, Assistenten & RAG out of the box.
Ideale Zielgruppe
KMU/Mittelstand ohne tiefe Microsoft-Bindung, die schnell eine governte GenAI-Plattform brauchen.
Daten / Hosting
EU-Hosting verfügbar, kein Training auf Kundendaten — vertraglich zusicherbar.
Integrationen
Wissensquellen-Upload, API, gängige SaaS-Konnektoren.
Typische Limitierungen
Weniger tief in M365 verzahnt als Copilot; Funktionsumfang entwickelt sich schnell.

microsoft copilot (m365)

Stärken
Native Verzahnung mit Teams, Outlook, Word, Excel, SharePoint; Daten bleiben im M365-Tenant.
Ideale Zielgruppe
Unternehmen mit konsequenter Microsoft-365-Landschaft und vorhandener Lizenzbasis.
Daten / Hosting
Verarbeitung im Microsoft-365-Mandanten, EU-Data-Boundary möglich.
Integrationen
Tiefste Integration in den Microsoft-Stack; Graph-Connectors für weitere Quellen.
Typische Limitierungen
Lizenzkosten pro Nutzer, Modellauswahl eingeschränkt, Mehrwert stark von M365-Datenqualität abhängig.

claude enterprise

Stärken
Sehr starke Reasoning-Qualität, großes Kontextfenster, klare Enterprise-Daten-Policy.
Ideale Zielgruppe
Teams mit anspruchsvollen Analyse-/Dokument-Use-Cases und hohem Qualitätsanspruch.
Daten / Hosting
Kein Training auf Kundendaten, Enterprise-Kontrollen; Region je nach Vertrag.
Integrationen
API-first, Projekte & Wissensanbindung; Ökosystem schlanker als M365.
Typische Limitierungen
Single-Vendor-Modell, weniger Office-native Integration, eigenständiges Tooling nötig.
wann passt was?
  • Tief in Microsoft 365 verankert, Lizenzen vorhanden → Microsoft Copilot.
  • Modell-Flexibilität, schnelle plattformweite Einführung, kein M365-Lock-in → Langdock.
  • Höchster Qualitätsanspruch bei Analyse/Dokumenten, API-zentrisch → Claude Enterprise.
  • Unklar? → Wir bewerten Compliance, Use-Case-Mix und Bestandssysteme im Erstgespräch und entscheiden datenbasiert.
05 / faq
häufige fragen

nächster schritt

reden wir über company-gpt.

30 Minuten, kein Pitch-Deck. Wir schauen uns euren konkreten Fall an und sagen ehrlich, ob und wie es sich lohnt.