DSGVO von Anfang an
Verarbeitungsverzeichnis und Löschkonzept richten wir mit ein, die Betroffenenrechte auch. Vorher, nicht hinterher. Euer Datenschutzbeauftragter bekommt die Unterlagen, die er für seine Freigabe braucht.
Enterprise LLM für den Mittelstand
Alle KI-Modelle an einem Ort.
Egal, ob ihr Team 
Claude seid.
Das DuBot Enterprise LLM bringt Claude, ChatGPT, Gemini und jedes weitere Modell eurer Wahl in einen DSGVO-konformen Workspace. Dazu euer Firmenwissen, sicher auf Servern in der EU, für jede Abteilung vom Vertrieb bis zur Geschäftsführung.
DSGVO-konform
Serverstandort EU
Eure Daten trainieren kein Modell
Alle Modelle. Ein Zugang. Eure Wahl.
GPTOpenAI- ClaudeAnthropic
GeminiGoogle
MistralMistral AI
LlamaMeta
DeepSeekOpen Source
QwenAlibaba
GrokxAI
PerplexityPerplexity AI
CommandCohere
KimiMoonshot AI- Euer Modelleigener Server
Erscheint ein neues Modell, schalten wir es dazu. Eure Chats, euer Wissen und eure Rechte bleiben, wo sie sind.
Sicherheit & Compliance
Gebaut für euren Datenschutz.
An diesen sechs Punkten scheitern die meisten internen KI-Projekte im Mittelstand, meist direkt nach dem Pilot. Bei uns gehören sie zur Einrichtung, bevor sich der erste Nutzer anmeldet.
Server in der EU
Verarbeitet wird ausschließlich in der EU. Mit euren Daten trainiert niemand.
EU AI Act
Wir ordnen euren Einsatzzweck ein und weisen die Schulungen nach Artikel 4 nach.
AVV nach Art. 28
Unterschriftsreif samt Anlage zu den technischen Maßnahmen, vor dem ersten Login.
Rollen und Rechte
Wer welches Modell nutzen und welche Dokumente sehen darf, steht vor dem Start fest. Die Anmeldung läuft über euer Verzeichnis, und wer das Haus verlässt, verliert den Zugang im selben Moment wie sein Mailkonto.
Audit-Log
Jede Anfrage und jede Rechteänderung steht mit Datum im Protokoll.
Funktionen
Ein Workspace für die ganze Firma.
Modelle und Firmenwissen liegen an einer Stelle, Assistenten und Rechte gleich daneben. DuBot richtet das ein, schult eure Leute an ihren eigenen Fällen und bleibt danach euer Ansprechpartner, wenn ein neues Modell kommt oder eine Abteilung dazukommt.
01 · Modelle eurer Wahl
Team Claude, Team ChatGPT? Ihr nehmt einfach alle.
Das eine Modell schreibt gut, das andere rechnet sauber, das dritte liest 300 Seiten am Stück. Im DuBot Enterprise LLM stehen alle Modelle eurer Wahl in einer Liste. Wer mitten im Gespräch wechselt, nimmt den Verlauf mit, und niemand verwaltet mehr drei Abos auf drei Kreditkarten.
- Modellwechsel im selben Chat
- Ein Vertrag, eine Rechnung
- Neue Modelle ohne Umzug
02 · Firmenwissen
Jede Antwort mit Fundstelle.
Verträge, Preislisten, Handbücher, Protokolle: Was ihr freigebt, landet in eurer eigenen Wissensdatenbank (RAG). Die KI antwortet daraus und nennt Datei und Seite. Wer zweifelt, klickt auf die Quelle und liest im Original nach.
- Nur freigegebene Dokumente
- Veraltete Fassungen fliegen raus
- Nichts wird dazuerfunden
03 · Assistenten
Für jede Abteilung der passende Assistent.
Einer schreibt Angebote nach euren Konditionen, einer beantwortet Reklamationen nach eurem Kulanzrahmen, einer bereitet den Monatsbericht für die Geschäftsführung vor. Ihr beschreibt einmal, wie es bei euch läuft. Danach hält sich die KI daran.
04 · Bereiche
Eigene Bereiche für jedes Team.
Der Vertrieb sieht Vertriebsunterlagen, die Personalabteilung ihre. Die Geschäftsführung sieht, in welchen Bereichen schon mit KI gearbeitet wird. Geteilt wird gezielt, mit Lese- oder Bearbeitungsrecht.
05 · Governance
Rechte und Protokoll an einer Stelle.
Welches Team darf welches Modell nutzen, wer sieht welche Dokumente? Das stellt ihr zentral ein, über eine Oberfläche ohne IT-Kenntnisse. Jede Änderung landet im Audit-Log, mit Datum und Namen, falls die Revision fragt.
06 · Anbindung
Eure Ablagen, angebunden statt kopiert.
SharePoint, Outlook, Teams, Google Drive, Confluence oder das Netzlaufwerk: Die Wissensbasis liest dort, wo eure Dokumente ohnehin liegen. Was bei euch im Haus läuft, klären wir im Erstgespräch.
Das Firmen-Gehirn
Eure ganze Firma in einem System.
Oben die Modelle eurer Wahl, in der Mitte euer Firmenwissen, darunter jede Abteilung mit ihren Vorgängen. Jedes Angebot, jedes Protokoll und jede geklärte Frage fließt zurück in die Wissensdatenbank. So wächst ein Wert, der im Haus bleibt, auch wenn Leute gehen.
GPT
Claude
Gemini
Mistral
Llama
jedes weitere
Euer Enterprise LLMeingerichtet und betreut von DuBotFirmenwissen als Datenbank (RAG)Verträge · Preislisten · Handbücher · Protokolle · Richtlinien
Rollen & RechteAudit-LogEU-Server
Ein Wissensstand für alleVertrieb und Service arbeiten mit derselben Fassung wie der Einkauf. Mit der aktuellen.
Die Chefetage sieht, wo KI arbeitetWelche Bereiche aktiv sind und wofür, ohne Zettelwirtschaft.
Wissen bleibt im HausWer geht, nimmt seine Erfahrung nicht mehr mit. Sie steht in der Datenbank.
Der Alltag
Kommt euch das bekannt vor?
Der Vertrag landet im privaten ChatGPT-Account
Drei Abos, drei Rechnungen, kein Überblick
Der beste Verkäufer geht, sein Wissen auch
Die Preisliste liegt in fünf Fassungen auf dem Laufwerk
Der Datenschutz sagt Nein, das Team macht es trotzdem
Jede Abteilung hat ihr eigenes KI-Tool
Ein Angebot kostet einen ganzen Nachmittag
Neue Kollegen fragen drei Wochen lang alles doppelt
Keiner weiß, welches Modell gerade das beste ist
Die Revision fragt nach, niemand hat ein Protokoll
Der Pilot lief gut und liegt jetzt in der Schublade
Die Chefetage weiß nicht, wo KI schon läuft
Abteilungen
So arbeitet damit jede Abteilung.
Wählt eine Abteilung und seht, was das Enterprise LLM dort im Alltag erledigt, mit euren Vorlagen und nach euren Regeln.
Anbindung
Angebunden an eure Systeme.
Die Wissensbasis liest dort, wo eure Dokumente liegen, die Anmeldung läuft über euer Verzeichnis. Welche Systeme bei euch dazugehören, klären wir im Erstgespräch.
SharePoint
OneDrive
Microsoft Teams
Outlook
Word
Excel
PowerPoint
Entra ID
Google Drive
Gmail
Google Kalender
Google Workspace
PDF und Scans
Netzlaufwerk
Confluence
Jira
Notion
Nextcloud
Dropbox
Slack
HubSpot
Salesforce
Pipedrive
SAP
DATEV
Personio
Zendesk
Asana
Zoom
Warum DuBot AI
KI-Agenten baut jeder. Wir platzieren Agentic AI.
Das Modell kann heute jeder einkaufen. Der Unterschied liegt darin, was danach passiert: Systeme, die eigenständig planen, lernen und handeln, mit Governance und in eurer Hand. Statt fünfzehn Einzelwerkzeugen, die nach sechs Monaten keiner mehr pflegt.
System statt Werkzeug
Wir stellen kein weiteres Programm daneben, sondern setzen die KI dorthin, wo eure Abläufe ohnehin laufen.
Kontrolle bleibt bei euch
Jede Freigabe, jede Rolle und jede Quelle ist eingestellt und nachlesbar. Nichts läuft heimlich.
Einrichtung inklusive
Wissensbasis, Rechte, Assistenten, Schulung: das übernehmen wir. Von euch kommen die Dokumente und die Ansprechpartner.
Betreuung danach
Neue Modelle, neue Dokumente, weitere Bereiche. Der Ansprechpartner bleibt derselbe.
Ein Ansprechpartner, kein Ticketsystem
Ihr landet nicht bei einem Hersteller in Kalifornien, sondern bei den Leuten, die euren Workspace aufgesetzt haben. Wer eure Rechte gesetzt hat, weiß auch, warum eine Antwort genau so ausfällt.
Ablauf
Drei Schritte bis zum ersten Einsatz.
Wir fangen mit der Abteilung an, die den größten Leidensdruck hat. Läuft die, kommen die nächsten dazu. Kein Großprojekt, das nach neun Monaten noch nichts liefert.
1
Claude
GPT
Gemini
Mistral
ClaudeGPTGeminiMistralModelle und Rechte festlegen
Im Workshop klären wir, welche Modelle ihr freigebt und wer im Haus was sehen darf. Der AVV liegt zu diesem Zeitpunkt unterschrieben vor.
2
Einkaufsrichtlinie.pdf
SharePoint Vertrieb
Firmen-Wiki
Einkaufsrichtlinie.pdfSharePoint VertriebFirmen-WikiWissen anbinden
Wir spielen eure Dokumente ein und binden die Ablagen an. Danach ist das Firmenwissen durchsuchbar, und zu jeder Antwort steht die Fundstelle dabei.
3
AKMSTB+9
Los geht’s
Team loslegen lassen
Bereiche und Assistenten werden freigegeben, die Teams an ihren eigenen Fällen geschult. Ab hier arbeitet ihr damit, und wir bleiben dran.
Der Vergleich
Eine Firmen-KI oder fünfzehn Privataccounts?
Beides kostet Geld, und in Summe ist die zweite Variante oft sogar teurer. Nur eine davon lässt sich einem Prüfer erklären.
Enterprise LLM- Alle Modelle eurer Wahl über einen Zugang
- Antworten aus eurem Wissen, immer mit Quelle
- Serverstandort EU, AVV liegt unterschrieben vor
- Audit-Log beantwortet die Frage der Revision
- Zugang endet mit dem Arbeitsvertrag
- Ein Vertrag, eine Rechnung
Privataccounts auf eigene Faust
- Jeder nutzt das eine Modell, das er kennt
- Antworten aus dem Internet, nicht aus eurem Haus
- Daten liegen irgendwo, oft außerhalb Europas
- Die Revision fragt, niemand kann antworten
- Der Zugang bleibt, auch nach der Kündigung
- Fünfzehn Abos auf privaten Karten
Erstgespräch
Erst reden, dann entscheiden.
30 Minuten, in denen wir uns eure Ausgangslage ansehen und sagen, was sich lohnt und was nicht. Ohne Folien, ohne Verkaufsdruck.
- Wir sagen es euch auch, wenn ein Enterprise LLM bei euch zu früh kommt
- Ihr bekommt eine Einschätzung zu Aufwand und Reihenfolge
- Fragen zu Datenschutz und AVV klären wir sofort
Angekommen.
Wir melden uns am selben Werktag mit einem Terminvorschlag. Wenn es eilt, schreibt an steven@dubot.de.
Das hat nicht geklappt.
Die Anfrage ließ sich gerade nicht senden. Schreibt bitte kurz an steven@dubot.de, wir antworten am selben Werktag.
Häufige Fragen
Was im Erstgespräch fast immer kommt.
Das hängt an drei Dingen: wie viele Leute damit arbeiten, wie viel Firmenwissen eingebunden wird und wie viele Assistenten ihr braucht. Zehn Leute im Vertrieb sind etwas anderes als 200 Mitarbeiter über sechs Abteilungen. Nach dem Erstgespräch bekommt ihr eine Aufstellung, die Einrichtung und laufende Kosten getrennt ausweist.
Die Modelle eurer Wahl: GPT von OpenAI, Claude von Anthropic, Gemini von Google, Mistral, Llama, DeepSeek, Qwen und weitere. Ihr legt fest, welche Modelle freigegeben sind und welches Team welches nutzen darf.
Erscheint ein neues Modell, schalten wir es dazu. Eure Chats, eure Wissensbasis und eure Rechte bleiben dabei, wo sie sind. Genau darum trennen wir den Workspace vom einzelnen Modell, sonst stünde bei jedem Wechsel ein Umzug an.
Der Workspace selbst steht in wenigen Tagen, meist innerhalb einer Woche. Länger dauert die Wissensbasis: Dokumente sichten, Rechte festlegen, Ablagen anbinden. Für eine erste Ausbaustufe mit einer Abteilung plant vier bis sechs Wochen ein. Weitere Bereiche kommen danach dazu, ohne dass wir neu ansetzen müssen.
Alles, was ihr freigebt. Sinnvoll sind Handbücher, Richtlinien, Vorlagen, Angebote, Protokolle, Produktunterlagen. Personenbezogene Daten und besonders schützenswerte Kategorien schauen wir uns vorher gemeinsam an und legen fest, was hineingehört und was draußen bleibt. Das steht im Rollen- und Rechtekonzept, bevor sich der erste Nutzer anmeldet.
Die Anmeldung läuft über euer Verzeichnis per Single Sign-on, etwa Microsoft Entra ID, Google Workspace oder LDAP. Für die Wissensbasis binden wir die üblichen Ablagen an: SharePoint, Netzlaufwerke, Confluence, DMS-Systeme. Wo keine Schnittstelle existiert, ladet ihr ganze Ordner hoch.
Bei diesen Produkten seid ihr an einen Modellhersteller gebunden, und euer Firmenwissen liegt in dessen Ökosystem. Im DuBot Enterprise LLM stehen alle Modelle eurer Wahl nebeneinander, ihr wechselt mitten im Gespräch, und die Wissensbasis gehört euch.
Dazu kommt der Teil, den ein Produktabo nicht mitliefert: Einrichtung, Aufbau der Wissensbasis, Rollenkonzept, Schulung, und feste Ansprechpartner, die sich melden, wenn etwas klemmt.
Nein. Eure Eingaben und Dokumente werden nicht für das Training von Modellen genutzt und nicht weitergegeben. Die Verarbeitung findet auf Servern in der EU statt, der Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO liegt vor dem ersten Login unterschrieben vor.
Nein. Für die Anbindung an Verzeichnis und Ablagen brauchen wir einmal jemanden mit Administratorrechten, in der Regel zwei Termine à 60 Minuten. Betrieb und Updates laufen bei uns, neue Modelle ebenfalls. Wer im Haus die Rechte verwaltet, tut das über eine normale Oberfläche.
Schluss mit KI auf eigene Faust.
In den meisten Firmen arbeitet längst jemand mit ChatGPT, nur eben über den privaten Account. Holt alle Modelle, euer Wissen und eure Regeln an einen Ort, den der Datenschutz freigibt.
