Langdock positioniert sich als All-in-One KI-Plattform für Unternehmen: zentraler KI-Chat, Assistants/Agents, Integrationen, Workflows/Automationen und eine einheitliche API – mit Fokus auf Datenschutz, Governance und Rollout im Team.
TL;DR – das Wichtigste auf einen Blick
- Langdock bündelt mehrere KI-Modelle (u. a. GPT-4o, Claude, Gemini) in einer Oberfläche/API.
- Fokus auf Unternehmensanforderungen: Governance, Sicherheits- und Compliance-Funktionen, EU-Optionen.
- Preise: 7 Tage Test (inkl. 5 € Startguthaben), danach 20 € pro Nutzer/Monat (zzgl. MwSt.), jährlich 20% Rabatt.
- Workflows/API können zusätzliche usage-based Kosten verursachen (Token/Modellnutzung).
- Größter Vorteil: kontrollierter Team-Rollout. Größter Nachteil: Seat-Kosten skalieren mit Teamgröße.
1) Woran erkennst du, dass du so eine Plattform brauchst?
Typisches Bild in Teams:
- Einige nutzen ChatGPT, andere Claude, wieder andere „irgendwas mit KI“.
- Niemand weiß genau, wo Daten landen und was intern erlaubt ist.
- Die IT will SSO, Rollen, Nachvollziehbarkeit – du willst, dass es funktioniert.
Genau hier setzt Langdock an: nicht „noch ein KI-Tool“, sondern eine rollout-fähige Plattform.
2) Was Langdock konkret kann
- KI-Chat mit Datei-Uploads (z. B. Dokumente/Spreadsheets) und typischen Team-Funktionen.
- Assistants / Agents für wiederkehrende Aufgaben (rollen- und use-case-spezifisch).
- Workflows für End-to-End-Automationen (inkl. Templates und „Human-in-the-Loop“-Optionen).
- Integrationen (native + Custom Integrations) zur Anbindung an euren Tool-Stack.
- API für Entwickler (einheitlicher Zugriff auf Modelle/Funktionen).
- Desktop & Mobile (Desktop als installierbare PWA; zusätzlich mobile Apps).
3) Datenschutz & Sicherheit (warum Langdock hier punktet)
Das zentrale Argument für Langdock ist der Fokus auf Datensicherheit und Unternehmensanforderungen. Dazu zählen – je nach Plan und Setup – Themen wie:
- DSGVO-Ausrichtung und organisatorische Controls (z. B. Rollen, Policies).
- Zertifizierungen (u. a. ISO 27001) und Security-Standards.
- Hosting/Residency-Optionen in Europa (je nach Deployment).
- Verschlüsselung und Zusicherungen zur Nicht-Verwendung von Daten für das Modelltraining (laut Anbieter).
Wichtig: Für strikte Compliance-Fälle (z. B. regulierte Branchen) solltest du die genauen Vertrags- und Residency-Optionen (DPA/AVV, Retention, Deployment) in der aktuellen Dokumentation prüfen.
4) Vorteile vs. Nachteile – klar und ehrlich
Vorteile
- Datenschutz & Governance als Kernfokus (geeignet für Unternehmen, die KI kontrolliert einführen wollen).
- Modell-Flexibilität statt Vendor Lock-in (je nach Use Case das passende Modell).
- Skalierbarer Team-Rollout mit zentraler Oberfläche und Admin-Kontrollen.
- Workflows/Automationen für wiederholbare Prozesse – über „nur chatten“ hinaus.
- Weniger Tool-Wildwuchs: Chat, Assistants, Integrationen und API in einem System.
Nachteile / Grenzen
- Seat-Pricing: Die Basisgebühr steigt pro Nutzer – bei größeren Teams kann das ins Gewicht fallen.
- Zusatzkosten bei intensiver Nutzung von Workflows/API (Token/Modellkosten).
- EU/Region-Thema: Je Modell können Regionen/Optionen variieren – muss bewusst gesteuert werden.
- Einführung bleibt Arbeit: Ohne klare Use Cases, Policies und Enablement bleibt KI „Spielerei“.
5) Preise & Kosten (übersichtlich)
Business-Plan (Chat & Assistants)
- Testversion: 7 Tage kostenlos (inkl. 5 € Startguthaben)
- Business: 20 € pro Nutzer/Monat (zzgl. MwSt.)
- Jährlich: 20% Rabatt bei jährlicher Zahlung
- Enterprise: individuell (für größere Organisationen / besondere Anforderungen)
Workflows (zusätzliche Option)
- Starter: in „Chat & Assistants“ enthalten (mit monatlichem Run-Kontingent pro Workspace)
- Workflows Business: 449 € pro Workspace/Monat (zzgl. MwSt.) mit hohem Run-Kontingent
- Wichtig: KI-Modellnutzung wird zusätzlich nach API-/Tokenpreisen abgerechnet (usage-based).
Praxis-Tipp: Kalkuliere getrennt: (1) Basis-Seats (Nutzer), (2) Workflows (Runs/Monat), (3) Modellkosten (Token). So verhinderst du Budget-Überraschungen.
6) Einführung in 5 Schritten (so wird’s nicht zum „KI-Chaos“)
- Outcome definieren: 2-3 Anwendungsfälle, die sofort Zeit sparen (Support, Sales, Doku, Content).
- Sicherheit & Rollen klären: Zugriff, Policies, ggf. SSO – bevor sensible Daten fließen.
- Assistants bauen: 3-5 Standard-Assistenten für wiederkehrende Aufgaben, mit klarer Tonalität und Regeln.
- Workflows dort einsetzen, wo Wiederholung nervt: Templates nutzen, „Human-in-the-Loop“ vorsehen.
- Kosten steuern: Modellwahl und Nutzung messen (Runs/Token), dann optimieren.
7) Optionen A/B/C – welche Variante passt zu dir?
A) Nur KI-Chat fürs Team (schneller Einstieg)
- Aufwand: niedrig
- Nutzen: sofort
- Passt, wenn: du ein einheitliches Tool und Basis-Governance willst.
B) Chat + Assistants (Best Practice)
- Aufwand: mittel
- Nutzen: hoch, weil wiederkehrende Aufgaben standardisiert werden
- Passt, wenn: du konsistenten Output willst (Support, Sales, Content, Doku).
C) Plattform-Ansatz: Workflows + Integrationen + API
- Aufwand: höher (Ownership/Prozesse/Integration)
- Nutzen: sehr hoch bei wiederholbaren Abläufen
- Passt, wenn: du KI als Prozesskomponente etablieren willst (nicht nur als Chat).
Empfehlung: Starte mit B (Chat + Assistants) und ergänze Workflows erst dann, wenn du klare, messbare Prozesse hast. So bekommst du schnell Ergebnisse, ohne dich in Automationen zu verlieren.
Fazit
Langdock ist besonders interessant, wenn du KI im Team einführen willst und dabei Datenschutz, Governance und skalierbare Nutzung wichtiger sind als „nur der beste Chat“. Der größte Hebel entsteht, wenn du über Assistants und Workflows aus Einmal-Prompts wiederholbare Prozesse machst.
Link zum Tool: langdock.com