Was unterscheidet ChatGPT, Claude und Gemini? Worauf Unternehmen bei der Nutzung achten sollten

Welcher Dienst eignet sich als unternehmensweite Referenz: ChatGPT, Claude oder Gemini?

Bei Beratungen zur Einführung generativer KI höre ich diese Frage häufig. Die Beteiligten bringen unterschiedliche Perspektiven mit: Verantwortliche für die digitale Transformation organisieren die KI-Weiterbildung, Führungskräfte verbessern die Abläufe ihrer Teams und die IT kümmert sich um die Informationssicherheit. Gegen Ende der Besprechung kehrt die Diskussion dennoch meist zur gleichen Frage zurück: Sollen wir ChatGPT, Claude oder Gemini wählen?

Solange einzelne Personen die Dienste nur ausprobierten, genügten Eindrücke wie „scheint praktisch“ oder „hilft wohl beim Schreiben“ als Gesprächsgrundlage. Für einen Einsatz im Unternehmen müssen jedoch Sicherheit, Datenverarbeitung, die Anbindung vorhandener Tools, Betrieb, Verwaltung und Kosten gemeinsam betrachtet werden. Erst dann lässt sich die Entscheidung intern nachvollziehbar begründen.

Die IT prüft das Risiko von Datenabflüssen, die Personalabteilung plant Schulungen zur sicheren Nutzung und die Fachbereiche wollen wissen, was sich konkret an ihrer Arbeit ändert. Dieser Artikel erläutert die Unterschiede zwischen ChatGPT, Claude und Gemini anhand der bis zum 14. September 2026 veröffentlichten und geprüften Informationen zu den Unternehmensangeboten. Er stellt Auswahlkriterien vor, ohne eine Rangliste aufzustellen. So können Unternehmen die Dienste nach Einsatzzweck, Informationsmanagement und Schulungsbedarf bewerten.

Mit der Auswahl eines Tools ist die Nutzung allerdings noch nicht verankert. Auch Betriebsregeln, Schulungen, Nutzungsprotokolle sowie die Pflege von Prompts, internem Wissen und Referenzdokumenten gehören dazu. Nutzen Sie die folgenden Kriterien als Grundlage für Ihre interne Entscheidung.

Wie unterscheiden sich ChatGPT, Claude und Gemini?

Alle drei Dienste unterstützen die Texterstellung, das Zusammenfassen von Inhalten, Recherchen, die Ideenfindung und die Erstellung von Unterlagen. Auf den ersten Blick wirken sie deshalb ähnlich.

Bei der Auswahlberatung werde ich oft zuerst gefragt, welcher Dienst am intelligentesten sei. Das ist nachvollziehbar: Unternehmen möchten in ein leistungsfähiges Produkt investieren. Auch gegenüber den Teams scheint die Aussage „Diese KI ist die beste“ eine einfache Begründung zu liefern.

Für Unternehmen führt eine Auswahl allein nach vermeintlicher Intelligenz jedoch leicht in die Irre. Entscheidend ist, ob der Dienst zu Arbeitsumgebung, Informationsrichtlinien, bestehenden Tools und Mitarbeiterqualifizierung passt.

ChatGPT kommt als vielseitige generative KI für zahlreiche Aufgaben infrage. OpenAI nennt für ChatGPT Enterprise unter anderem die Anbindung von Unternehmensdaten, Codex, Deep Research und Agentenfunktionen. Offizielle Seite zu ChatGPT Enterprise

Viele Unternehmen interessieren sich bei Claude für die Verarbeitung langer Texte, die Strukturierung von Inhalten und die Qualität der Formulierungen. Anthropic stellt Claude Code und Claude Cowork als Bestandteile seines Unternehmensangebots vor und veröffentlicht Informationen zu Sicherheit und Compliance im Trust Center. Offizielle Seite zu Claude Enterprise

Unternehmen, die Google Workspace nutzen, können Gemini in bestehende Abläufe rund um E-Mails, Dokumente, Tabellen, Präsentationen und Besprechungen einbinden. In diesem Artikel bezeichnet „Gemini“ vor allem die Funktionen für Endnutzer in Google Workspace; Entwicklungsplattformen für KI-Agenten in Google Cloud sind nicht Gegenstand dieses Vergleichs. Offizielle Übersicht zu Gemini in Google Workspace

Der Unterschied liegt somit nicht darin, ob Text erzeugt werden kann, sondern darin, an welcher Stelle des Prozesses der Dienst eingebunden wird, wer ihn verwaltet, welche Informationen er verarbeitet und wie er im Unternehmen genutzt werden soll.

Bei Unternehmensnutzung nicht nur die Modellleistung vergleichen

Beim Vergleich generativer KI geht es schnell darum, welcher Dienst am intelligentesten ist oder die genauesten Antworten liefert. Die Qualität der Ergebnisse ist selbstverständlich wichtig: natürliche Sprache, präzise Zusammenfassungen, schlüssige Argumentation, die Verarbeitung langer Texte und die Qualität des erzeugten Codes wirken sich direkt auf den Nutzen im Alltag aus.

Für Unternehmen reicht das allein jedoch nicht. Neben dem Nutzen für einzelne Mitarbeitende sind folgende Fragen zu klären:

• Wie werden eingegebene Informationen verarbeitet?
• Kann die Administration die Nutzung überblicken?
• Lassen sich Rechte bei Austritt oder Versetzung korrekt entziehen?
• Wie werden vertrauliche und personenbezogene Informationen geschützt?
• Können alle nach denselben Regeln arbeiten?
• Sind Schulungen nach Anwendungsfall und Bereich möglich?
• Sind neben den Lizenzgebühren auch die Kosten für Betrieb, Schulung und Verwaltung angemessen?

Auch in den Projekten, die ich begleite, verlagert sich die Diskussion häufig von der Modellleistung auf die Zuständigkeiten: Wer verwaltet das Tool? Welche Eingaben sind zulässig? Was brauchen die Teams für eine dauerhafte Nutzung? Bleiben diese Fragen offen, kann die Nutzung anfangs zwar rasch zunehmen, sich nach einigen Monaten aber auf wenige Personen beschränken.

Bei privater Nutzung können einfache Bedienung, schnelle Antworten und natürliche Sprache als Kriterien genügen. Im Unternehmen zählen zusätzlich Sicherheit, Betrieb, Weiterbildung, Kosten und die Anbindung an vorhandene Systeme.

Unabhängig vom gewählten Dienst sollte klar getrennt werden, welche Aufgaben Menschen verantworten und welche die KI vorbereiten darf. Faktenprüfung, abschließende Entscheidungen und Kommunikation, bei der menschliches Urteil oder persönliche Beziehungen entscheidend sind, bleiben beim Menschen. Die KI kann Entwürfe und Zusammenfassungen erstellen, Texte formatieren, Fragen strukturieren und Recherchen vorbereiten. Ergebnisse werden geprüft; zulässige und unzulässige Eingaben werden im Voraus festgelegt.

Dieses Prinzip gilt unabhängig davon, ob ChatGPT, Claude oder Gemini gewählt wird. Der erste Schritt ist, vor der Tool-Auswahl die Aufgaben der KI festzulegen.

Sicherheit und Verwaltungsfunktionen prüfen

Für die Unternehmensnutzung sind zuerst Sicherheit und Verwaltung zu prüfen.

Generative KI kann E-Mails, Protokolle, Angebote, Verträge, interne Richtlinien und Kundennotizen verarbeiten. Nutzen Mitarbeitende dafür eigenständig private Konten, verliert das Unternehmen unter Umständen den Überblick darüber, wo Informationen eingegeben und gespeichert werden und wer darauf zugreifen kann.

Ich frage deshalb stets, ob Mitarbeitende bereits Privatkonten nutzen. Häufig lautet die Antwort: „Wahrscheinlich“ oder „Wir wissen es nicht genau“. Das ist nicht ungewöhnlich; angesichts der schnellen Verbreitung stehen viele Unternehmen an demselben Ausgangspunkt.

Besonders wichtig sind folgende Punkte:

ChatGPT Enterprise bietet unter anderem die Anbindung von Unternehmensdaten und Agentenfunktionen. Welche Verwaltungsfunktionen verfügbar sind und wie Daten verarbeitet werden, hängt vom Tarif und den Einstellungen ab. Maßgeblich sind die offizielle Dokumentation und die Vertragsbedingungen. Offizielle Seite zu ChatGPT Enterprise

Anthropic nennt das Trust Center als Informationsquelle zu Sicherheit und Compliance. Bei einem Unternehmensvertrag sind daher neben Vertriebsunterlagen das Trust Center und die Vertragsbedingungen zu prüfen. Offizielle Seite zu Claude Enterprise

Bei Gemini sind die Verwaltungsfunktionen des jeweiligen Google-Workspace- oder Google-Cloud-Angebots zu prüfen. Im Vergleich der Workspace-Editionen werden unter anderem Vault, Schutz vor Datenverlust, kontextabhängiger Zugriff und Endgeräteverwaltung genannt. Die Verfügbarkeit unterscheidet sich je nach Edition; prüfen Sie daher genau, welche Funktionen Business Plus und Enterprise jeweils enthalten. Offizielle Google-Workspace-Preisseite

Stand 14. September 2026 sind einige Verwaltungsunterschiede konkret dokumentiert: ChatGPT Enterprise unterstützt SAML-SSO und SCIM, lässt die Aufbewahrungsdauer von Unternehmensdaten steuern und stellt Enterprise- und Edu-Kunden Compliance-Logs beziehungsweise eine Compliance API bereit; die Compliance-Logs-Plattform hält ihre Logdaten 30 Tage vor. Claude Enterprise umfasst SSO, SCIM, Audit-Logs und benutzerdefinierte Aufbewahrungsregeln; für Chats und Projekte kann eine Mindestaufbewahrung von 30 Tagen festgelegt werden, und der Audit-Log-Export umfasst die vergangenen 180 Tage. Bei Gemini in Google Workspace können Administratoren den Zugriff auf Workspace-Daten beschränken; für den Verlauf der Gemini-App sind bei aktivierter Speicherung 3, 18 oder 36 Monate wählbar, bei deaktiviertem Verlauf können Chats zur Diensterbringung bis zu 72 Stunden gespeichert werden. OpenAI Enterprise Privacy; OpenAI Compliance Platform; Claude Enterprise; Claude-Aufbewahrung; Claude Audit-Logs; Gemini-Datenzugriff; Gemini-Verlauf

Verlassen Sie sich nicht auf den Eindruck, ein Dienst wirke sicher. Leiten Sie die Prüfkriterien aus Ihrer Informationssicherheitsrichtlinie, den Datenschutzvorgaben, Vertraulichkeitsvereinbarungen und den Anforderungen Ihrer Branche ab.

Datenverarbeitung und Trainingsnutzung prüfen

Als Nächstes ist die Verarbeitung eingegebener Daten zu prüfen.

Verantwortliche fragen meist, ob Eingaben zum Training genutzt werden, nach außen gelangen oder gelöscht werden können. Diese Fragen gelten für alle drei Dienste.

Fünf zentrale Kriterien sind:

1. Nutzung der Eingaben zum Modelltraining
2. Aufbewahrungsdauer von Verläufen und Anhängen
3. Administrative Steuerung von Speicherung, Löschung und Freigabe
4. Unterschiede zwischen API und Chat-Oberfläche
5. Unterschiede zwischen Privat- und Unternehmensangeboten

Übertragen Sie Erfahrungen mit kostenlosen oder privaten Angeboten nicht ungeprüft auf den Einsatz im Unternehmen. Unternehmensangebote können eigene Verwaltungsfunktionen, Datenschutzgarantien und Vertragsbedingungen vorsehen. Auch der Funktionsumfang und die Aufbewahrungsfristen unterscheiden sich je nach Tarif und Vertrag.

Ich unterscheide deshalb zwischen dem Test des praktischen Nutzens und der Entscheidung über den Unternehmenseinsatz. Ein Versuch mit der kostenlosen Version kann zeigen, ob das Tool zu einer Aufgabe passt. Datenverarbeitung und Vertragsbedingungen müssen dennoch vor der Entscheidung über den unternehmensweiten Einsatz geprüft werden.

Stand 14. September 2026 lassen sich einige Punkte bereits konkret beantworten. OpenAI erklärt, dass Geschäftsdaten aus ChatGPT Business, Enterprise und der API standardmäßig nicht zum Training seiner Modelle verwendet werden. Anthropic gibt für kommerzielle Produkte ebenfalls an, Ein- und Ausgaben standardmäßig nicht für das Modelltraining zu verwenden; ausdrücklich beschriebene Ausnahmen betreffen etwa freiwilliges Feedback oder bestimmte Verbesserungsprogramme. Google erklärt, dass Workspace-Daten, Prompts und Antworten ohne Erlaubnis nicht zum Training generativer KI-Modelle außerhalb der Domain genutzt werden. OpenAI zu Geschäftsdaten; Anthropic zur Trainingsnutzung; Google Workspace zu KI und Datenschutz.

Aufbewahrung, Löschung, Auditierung und Freigaben hängen weiterhin von Tarif, Konfiguration und Vertrag ab. Ein belastbarer Vergleich sollte deshalb Prüfdatum, konkretes Angebot, Vertragsregion sowie Optionen für Aufbewahrung und Protokollierung nennen.

Unabhängig vom Anbieter sollte das Unternehmen Zugriffe auf internes Wissen und Referenzdokumente nach Teams, Projekten und Rollen trennen. So sinkt das Risiko, dass ein Assistent Informationen aus einem unpassenden Berechtigungsbereich verwendet.

Bestimmen Sie parallel zur Tool-Auswahl, wer intern welche Informationen in welchem Umfang verarbeiten darf.

Funktionen und Stärken nach Prozess betrachten

Alle drei Dienste sind vielseitig. Wie gut sie zum Unternehmen passen, lässt sich jedoch erst anhand konkreter Arbeitsabläufe beurteilen.

Wenn ich mögliche KI-Anwendungen mit einem Unternehmen erarbeite, beginne ich bei den Aufgaben: E-Mails, Protokolle, Angebote, Verträge, FAQ, Gesprächsnotizen, Entwicklung, Support und interne Weiterbildung. So wird deutlich, welche Arbeit die KI erleichtern soll, bevor die Wahl auf ein bestimmtes Tool fällt.

Integration mit vorhandenen Tools prüfen

Neben der Bedienbarkeit der KI selbst ist die Anbindung vorhandener Tools wichtig.

Interne Informationen sind oft verteilt auf:

• Google Drive oder SharePoint
• Slack oder Teams
• CRM-Systeme wie Salesforce
• Notion oder Confluence
• Code und Issues in GitHub
• Box oder Dropbox
• FAQ im Intranet
• Lernmanagementsysteme und Schulungsinhalte

Bei der Verbesserung von Arbeitsabläufen prüfe ich oft zuerst, wo die benötigten Informationen liegen. Sind sie verstreut, vermischen sich alte und neue Versionen oder sind Zuständigkeiten unklar, fällt es auch der KI schwer, verlässlich zu antworten.

Der praktische Nutzen entsteht erst, wenn die KI angemessen auf diese Informationen zugreifen und sie im erforderlichen Umfang für ihre Antworten verwenden kann.

Technische Integrierbarkeit allein garantiert keinen sicheren Betrieb. Auch zahlreiche Anbindungen helfen wenig, wenn Zugriffsrechte, Protokollierung, Aktualisierung und der Umgang mit alten Unterlagen ungeklärt sind. Dann kann die KI auf ungeeignete Informationen zurückgreifen.

Vor dem KI-Zugriff muss das interne Wissen geordnet werden. Das wirkt unspektakulär, ist aber entscheidend. Nach meiner Erfahrung investieren erfolgreiche Unternehmen ähnlich viel Zeit in Wissenspflege wie in Tool-Auswahl.

Betrieb, Schulung und dauerhafte Nutzung planen

Ein häufiger Fehler ist die Annahme, dass der Vertragsabschluss automatisch zur Nutzung führt. Für den Erfolg ist ebenso entscheidend, wie das Tool im Arbeitsalltag eingesetzt wird.

Bei KI-Schulungen beschränke ich mich nicht auf die Oberfläche. Bedienung ist schnell gelernt, die passende Nutzung setzt jedoch Prozessverständnis voraus.

Eine unternehmensweite Weiterbildung sollte folgende Inhalte verbinden:

• Möglichkeiten und Grenzen generativer KI
• zulässige und zu vermeidende Eingaben
• Grundstruktur von Prompts
• Prüfung der Ergebnisse und Faktenprüfung
• konkrete Anwendungsfälle in den einzelnen Bereichen
• interne Regeln und Anlaufstellen

Eine wirksame Schulung sollte konkrete, bereichsübergreifende Anwendungsfälle aufgreifen: E-Mails, Protokolle, Textüberarbeitung, Recherchen, Wochenberichte, Gesprächsnotizen oder interne Anfragen. Konkrete Beispiele zeigen besser als ein allgemeiner Appell, wie KI einen Arbeitsablauf sinnvoll unterstützen kann.

Gesamtkosten und Abrechnungsmodelle vergleichen

Ein Vergleich allein anhand monatlicher Gebühren führt leicht zu Fehlentscheidungen. Mindestens folgende Kostenarten sind zu trennen:

Für ChatGPT weist OpenAI für Business einen öffentlichen Preis pro Nutzer aus, während Enterprise individuell angeboten wird. Je nach Vertrag können zusätzlich verbrauchsabhängige Leistungen oder Credits relevant sein. Offizielle Preise für ChatGPT Business

Bei Claude werden Team-Angebote pro Sitz abgerechnet; Enterprise kombiniert laut Preisinformationen Sitzkosten mit nutzungsabhängiger Abrechnung. Für einen belastbaren Vergleich müssen daher Sitzanzahl und erwartetes Nutzungsvolumen getrennt betrachtet werden. Offizielle Claude-Preise

Google Workspace veröffentlicht Nutzerpreise für die Business-Editionen; Enterprise wird über den Vertrieb angeboten. Gemini sollte deshalb innerhalb der tatsächlich gebuchten Workspace-Edition verglichen werden und nicht als vollständig eigenständiges Produkt. Offizielle Google-Workspace-Preise

Preise und Tarifnamen können sich ändern. Vergleichsunterlagen sollten deshalb das Prüfdatum, das Land, die Vertragswährung, den Abrechnungszeitraum, die Nutzerzahl und etwaige Mindestbedingungen ausweisen.

Bei Kostenrechnungen betrachte ich neben den Preislisten den Aufwand, der bis zur tatsächlichen Nutzung entsteht. Auch ein günstiger Tarif kann insgesamt teuer werden, wenn Mitarbeitende ständig Unterstützung brauchen und die Verwaltung manuell erfolgt.

Ein höherer Preis kann sich dagegen rechnen, wenn das Tool Zeit spart, Qualitätsschwankungen verringert, den Wissensaustausch erleichtert oder den Schulungsaufwand senkt. Vergleichen Sie die Kosten deshalb im Zusammenhang mit den Aufgaben, der Nutzerzahl und den angestrebten Verbesserungen.

Vergleichstabelle: ChatGPT, Claude und Gemini

Aus Sicht der Unternehmensnutzung ergibt sich folgende Übersicht:

Interne Eingaberegeln, menschliche Prüfung und bei risikoreichen Inhalten eine fachliche Kontrolle gelten für alle drei Dienste. Sie sind daher kein dienstspezifischer Vor- oder Nachteil.

Die Tabelle soll keinen Gesamtsieger bestimmen, sondern eigene Prioritäten sichtbar machen.

Für eine bereichsübergreifende Nutzung kann ChatGPT ein naheliegender Kandidat sein. Bei umfangreichen Texten und vielen Dokumentprüfungen lohnt sich ein Test von Claude. Unternehmen, die hauptsächlich mit Google Workspace arbeiten, sollten Gemini in die Bewertung einbeziehen.

Auch der Einsatz mehrerer Dienste nach Anwendungszweck ist möglich: etwa ChatGPT für Planung und Entwicklung, Claude für Dokumentprüfungen und Gemini für alltägliche E-Mails und Dokumente.

Eine sofortige Vereinheitlichung sollte aus meiner Sicht nicht das einzige Ziel sein. Beginnen Sie mit kleinen Tests für konkrete Aufgaben und bewerten Sie dabei auch den Aufwand für Informationsmanagement und Schulung.

Auswahlkriterien nach Bereich ordnen

Die folgenden Punkte geben einen ersten Überblick über die Prioritäten der einzelnen Unternehmensbereiche.

Häufige Fehler bei der Einführung

Neben den Funktionen sollten Unternehmen auch typische Fehler bei der Einführung kennen.

Checkliste für die passende generative KI

Folgende Checkliste unterstützt den Vergleich.

Für welche Einsatzszenarien Kanata infrage kommt

Kanata kann relevant werden, wenn es darum geht, KI im Unternehmen zu verbreiten, sicher einzusetzen und Schulung mit praktischer Anwendung zu verbinden.

Kanata ist eine Plattform für generative KI im Unternehmen. Die offizielle Produktseite nennt unter anderem KI-Chat, Zusammenfassungen, E-Learning und KI-gestützte Protokolle sowie das Speichern und Teilen von Prompts und Dokumenten in einer Projektbibliothek. Offizielle Kanata-Produktseite (Englisch)

In der Projektbibliothek lassen sich KI-Einstellungen, Prompts, internes Wissen und Referenzdokumente organisieren. Das erleichtert die Wiederverwendung im Team, wenn Prompts bisher in persönlichen Ablagen verstreut sind oder nur einzelne Personen wissen, wie interne Quellen genutzt werden.

So kann der Vertrieb Prompts für Angebote teilen, die Personalabteilung Referenzdokumente für interne Anfragen strukturieren und das Team für digitale Transformation Schulungsinhalte verteilen. Generative KI kann sich dadurch vom persönlichen Hilfsmittel zu einer gemeinsamen Arbeitsgrundlage entwickeln.

Auch Kanata ist keine Universallösung. Eine dauerhafte Nutzung erfordert Regeln, die Prüfung der Ergebnisse, Schulungen, Datenpflege und eine klare Rechteverwaltung. Ein Tool allein gewährleistet noch keinen sicheren Umgang mit KI.

Der Vergleich von ChatGPT, Claude und Gemini beantwortet somit eher, welche KI eingesetzt wird; Systeme wie Kanata betreffen stärker die Frage, wie sie intern ausgerollt und verankert wird.

Fazit: Unterschiede kennen und eigene Auswahlkriterien festlegen

ChatGPT, Claude und Gemini sind leistungsfähige generative KI-Dienste. Keiner ist immer die richtige Wahl.

Für die Auswahl lassen sich folgende Schwerpunkte setzen:

• ChatGPT kommt für vielseitige, bereichsübergreifende Aufgaben und die Anbindung von Unternehmensdaten infrage.
• Claude lohnt sich als Kandidat für lange Texte, Schreibaufgaben, Strukturierung und Dokumentprüfung.
• Gemini ist für Unternehmen interessant, deren Arbeitsumgebung auf Google Workspace basiert.

Entscheidend ist, wie gut der Dienst zu den Arbeitsabläufen, dem Informationsmanagement, vorhandenen Tools, Schulungen und Betriebsregeln passt. Erfahrungen mit einer kostenlosen oder privaten Version reichen dafür nicht aus. Prüfen Sie Sicherheit, Datenverarbeitung, Verwaltung, Integration und Kosten des Unternehmensangebots.

Nach der Auswahl beginnt die eigentliche Arbeit: Schulungen, Regeln und die Einbindung in den Alltag der Teams.

Ich habe häufig erlebt, dass ein eingeführtes Tool ungenutzt bleibt. Unternehmen, die klein beginnen, Regeln schaffen und Erfolgserlebnisse sammeln, integrieren KI dagegen natürlicher in den Alltag.

Beginnen Sie vor einem unternehmensweiten Einsatz mit überschaubaren Aufgaben, die nur öffentliche oder ausdrücklich freigegebene, nicht vertrauliche Informationen verwenden. Protokolle, E-Mail-Entwürfe, Zusammenfassungen und Recherchevorbereitungen können dafür geeignet sein. Ein HR-, Rechts- oder M&A-Protokoll ist jedoch nicht allein deshalb risikoarm, weil es ein Protokoll ist.

Fragen und Antworten zum Unternehmensvergleich

Es gibt keine pauschale Empfehlung. Für vielfältige Aufgaben kommt häufig ChatGPT infrage, für lange Texte und Dokumentprüfungen Claude und für eine enge Integration in Google Workspace Gemini. Entscheidend sind die Arbeitsabläufe, die Datenverwaltung, vorhandene Tools und der Schulungsbedarf.

Für Tests können solche Angebote hilfreich sein. Vor einem Einsatz im Unternehmen müssen jedoch Verwaltungsfunktionen, Protokollierung, Datenverarbeitung und Vertragsbedingungen geprüft werden. Vergleichen Sie für den Produktivbetrieb die Unternehmensangebote mit Ihren Anforderungen.

Personenbezogene und sensible Daten, unveröffentlichte Finanz-, M&A- und Personaldaten sowie vertrauliche Kundendaten sollten grundsätzlich nicht eingegeben werden. Prüfen Sie bei Kundendaten und internen Unterlagen die Verträge, Vertraulichkeitsvereinbarungen und internen Regeln. Maskieren Sie die Daten bei Bedarf.

Das ist nicht zu empfehlen. KI-Ergebnisse können sachliche oder numerische Fehler, unpassende Einordnungen und zu weit gehende Aussagen enthalten. Externe Unterlagen, Kunden-E-Mails sowie rechtliche, personalbezogene, medizinische, finanzielle und sicherheitsbezogene Inhalte müssen von Menschen geprüft werden.

Erforderlich sind Nutzungsregeln, klare Vorgaben zu unzulässigen Eingaben, Prompt-Vorlagen, Anwendungsfälle aus den Fachbereichen, die Prüfung der Ergebnisse und regelmäßige Schulungen. Beginnen Sie mit gut messbaren Aufgaben, die ausschließlich öffentliche oder ausdrücklich freigegebene, nicht vertrauliche Informationen verwenden, etwa einfachen Protokollen, E-Mail-Entwürfen und Zusammenfassungen.