company-gpt
A compliantly operated GenAI foundation for everyday work — less tool chaos, more adoption.
concrete. not abstract.
- Platform selection driven by compliance and use case
- Hookup to internal knowledge sources (RAG)
- Roles, permissions and governance setup
- Adoption support and team training
company-gpt as a knowledge engine
Answers are delivered instead of hunted for; teams reclaim time for what actually matters.
end of shadow ai
An approved, secure platform instead of personal ChatGPT accounts.
department assistants
Preconfigured assistants per department, grounded in the right sources.
We pick the stack by use case and compliance — not by hype. Typical for this service:
discovery
Use case, data situation, systems and target KPIs. No workshop theatre — we talk to the people who'll actually use it.
concept
Scope, architecture, effort and risks on a single page. A clear decision instead of a deck graveyard.
build
Iterative, runnable from week 1. Production stack from day one, no throwaway prototypes.
handover & enablement
Clean handover, documentation, team enablement. You run it — or we run it for you.
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.
- 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.
let's talk about company-gpt.
30 minutes, no pitch deck. We look at your concrete case and tell you honestly whether — and how — it's worth doing.