Wir nutzen täglich eine enorme Vielzahl von Tools, Programmen, LLMs und Cloud-Services. Viele dieser Werkzeuge stammen von wenigen großen und überwiegend US-amerikanischen Anbietern. Das hat in der Praxis bisher gut funktioniert, wirft aber trotzdem Fragen... » weiterlesen
Autor:in
Philipp Wiens
Wir nutzen täglich eine enorme Vielzahl von Tools, Programmen, LLMs und Cloud-Services. Viele dieser Werkzeuge stammen von wenigen großen und überwiegend US-amerikanischen Anbietern. Das hat in der Praxis bisher gut funktioniert, wirft aber trotzdem Fragen auf: Wie abhängig sind wir von einzelnen Anbietern? Wo werden unsere Daten verarbeitet? Und welche Alternativen gibt es, die stärker auf unsere europäischen Werte wie Datenschutz, Transparenz und offene Standards setzen?
In unserer Serie „Digitale Souveränität: Tool-Check“ stellen wir regelmäßig Softwarelösungen vor, die in diesem Kontext relevant sind. Für jedes Tool ordnen wir ein, was es kann, für wen es sich eignet und wie es sich im Vergleich zu den etablierten US-Plattformen positioniert. Dabei geht es nicht um ein pauschales „europäisch ist immer besser“, sondern um eine sachliche Einordnung der jeweiligen Stärken, Schwächen und Trade-offs, damit du und dein Unternehmen informierte Entscheidungen treffen könnt.
Heute in der Übersicht: Langdock, die multifunktionale KI-Plattform.
Langdock ist eine KI-Plattform, die als Anwendungsschicht zwischen Unternehmen und den KI-Modellen verschiedener Anbieter sitzt. Statt an einen oder viele einzelne Modellanbieter gebunden zu sein, können Nutzer:innen aus über 40 Modellen von sechs Anbietern wählen, darunter OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, Flux und DeepSeek. Die Plattform umfasst Funktionen für KI-Chat, individuelle Assistenten (Agents), Workflow-Automatisierung, Integrationen mit über 55 bestehenden Business-Tools und eine einheitliche API.
Langdock wird standardmäßig in der EU auf Microsoft Azure gehostet, ist ISO-27001-zertifiziert sowie SOC-2-Type-II-auditiert und positioniert sich damit gezielt als DSGVO-konforme Alternative zu US-basierten KI-Plattformen. Das Unternehmen wurde 2023 in Berlin gegründet und hat inzwischen über 5.000 Unternehmen und mehr als 100.000 monatlich aktive Nutzer:innen gewonnen.
Langdock deckt viele typische KI-Anwendungsfälle im Unternehmensalltag ab und kann in unterschiedlichen Szenarien eingesetzt werden.
Im Chat lassen sich Texte erstellen, Daten analysieren, Recherchen durchführen und Bilder generieren. Integriert sind unter anderem eine Echtzeit-Websuche, ein Deep-Research-Modul und ein Datenanalyst für CSV-, Excel- und Google-Sheets-Auswertungen mit Diagrammerstellung.
Mit Agents lassen sich wiederkehrende Aufgaben ohne Programmierkenntnisse automatisieren. Man definiert Instruktionen, wählt ein Modell, fügt Wissensquellen hinzu und konfiguriert Aktionen. Ein Agent kann beispielsweise Textentwürfe auf Markenkonformität prüfen oder interne Wissensdatenbanken durchsuchen.
Über Workflows lassen sich komplexere Prozesse visuell per Drag-and-Drop automatisieren, inklusive Zeitplänen, Bedingungen, Schleifen und Human-in-the-Loop-Schritten für manuelle Freigaben. Ähnlich wie man es von Tools wie n8n und Zapier bereits kennt.
Gerade in Organisationen, in denen Teams mit verschiedenen KI-Modellen arbeiten und gleichzeitig zentrale Kontrolle über Datenschutz, Berechtigungen und Nutzung behalten möchten, spielt die Plattform ihre Stärke aus. Die über 55 Integrationen mit Tools wie Confluence, SharePoint, Google Drive, Slack, HubSpot, Salesforce oder Jira ermöglichen dabei den Zugriff auf bestehendes Unternehmenswissen direkt aus der Plattform heraus. Auch Vektor-Datenbanken wie Pinecone können problemlos angebunden werden. Langdock bietet aber auch interne Lösungen, wie einen Wissensordner für bis zu 100 Dokumente.
Zugriffsrechte können je Tool und Funktion individuell und schrittweise vergeben werden, was die KI-Nutzung im Unternehmen sehr kontrolliert ermöglicht. Auch eine Prompt Bibliothek wird zur Verfügung gestellt.
Langdock steht exemplarisch für einen Ansatz, bei dem eine KI-Plattform nicht von einem einzelnen US-Konzern kontrolliert wird. Stattdessen basiert das Angebot auf Modellagnostik und europäischem Hosting.
Ein zentraler Aspekt ist dabei die Datenhaltung. Langdock wird standardmäßig auf Microsoft Azure in EU-Rechenzentren betrieben. Admins können konfigurieren, welche KI-Modelle Mitarbeitende nutzen dürfen, und dabei auf ausschließlich EU-gehostete Modelle beschränken.
Kundendaten werden nicht für das Training von KI-Modellen verwendet. Diese Garantie ist vertraglich abgesichert und wird durch die Nutzung des Azure OpenAI Service auch technisch gewährleistet.
Auch die Zertifizierungen sind aus europäischer Sicht relevant. Langdock ist ISO-27001-zertifiziert und SOC-2-Type-II-auditiert. Das Unternehmen agiert als Auftragsverarbeiter gemäß Art. 28 DSGVO, ein Auftragsverarbeitungsvertrag wird automatisch mit Vertragsschluss wirksam. Verschlüsselung erfolgt mit AES-256 at rest und TLS 1.2+ in transit.
Für Organisationen, die maximale Kontrolle über ihre Infrastruktur benötigen, stehen verschiedene Deployment-Optionen bereit: vom Standard-Multi-Tenant-SaaS über dediziertes Single-Tenant-SaaS (ab 1.000 Nutzer:innen) und Bring Your Own Cloud (ab 2.000) bis hin zu On-Premise via Helm Charts auf Kubernetes (ab 5.000). Dadurch bleibt die Kontrolle über Daten und Infrastruktur weitgehend im eigenen Haus.
Der Vergleich ist weniger eine Frage von „besser oder schlechter“, sondern eher davon, welche Prioritäten man im Unternehmen setzen möchte.
Der größte Vorteil liegt im Plattformansatz: Langdock vereint KI-Chat, Agents, Workflow-Automatisierung, Integrationen und API in einer einzigen No-Code-Plattform. Damit kann es im Unternehmensalltag gleich mehrere separate Tools ersetzen und den gesamten KI-Einsatz zentral steuerbar machen.
Typische Pluspunkte:
Gerade wenn man den KI-Einsatz nicht über ein Netzwerk aus Einzeltools steuern, sondern zentral verwalten und skalieren will, ist dieser Ansatz ein strategischer Vorteil.
US-Tools haben im Bereich der KI-Assistenten einen sehr starken Marktstandard aufgebaut. Viele Teams arbeiten bereits mit ChatGPT oder Microsoft Copilot. Diese Plattformen sind allerdings primär auf ein einzelnes Modell bzw. Ökosystem ausgerichtet. Wer darüber hinaus Workflows automatisieren, Datenquellen anbinden oder KI-gestützte Prozesse aufbauen will, benötigt in der Regel zusätzliche Tools wie Zapier, n8n oder eigene API-Anbindungen.
Typische Vorteile:
Für Unternehmen, die ausschließlich in einem Ökosystem arbeiten, kann die enge Verzahnung ein entscheidender Faktor sein. Gleichzeitig bedeutet das: Modellzugang, Automatisierung, Wissensmanagement und Nutzerverwaltung liegen auf verschiedenen Plattformen, die separat verwaltet und bezahlt werden müssen.
Am Ende geht es in diesem konkreten Fall nicht nur um „europäisch oder US-amerikanisch“, sondern auch um Fragen wie:
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