Die Frage „Claude oder ChatGPT“ kommt in einem Unternehmen selten in einer IT-Strategiesitzung auf. Sie kommt auf, wenn eine Führungskraft erfährt, dass die Hälfte der Mitarbeitenden bereits das eine oder das andere mit privaten Konten nutzt und Kundenverträge und Finanzberichte hochlädt. Dann muss man schnell entscheiden: welches Werkzeug offiziell wird, welchen Tarif man kauft und wie man sicherstellt, dass Daten nicht dorthin gelangen, wo sie nicht hingehören.
Im Marketing wirken die beiden Produkte ähnlich: Beide schreiben, analysieren und programmieren, beide haben Business-Tarife und eine API. Die Unterschiede zeigen sich, wenn man konkrete Fragen stellt: Wo werden die Daten physisch gespeichert, werden sie zum Training von Modellen verwendet, wie verbindet sich das Werkzeug mit Ihren Systemen, wie geht es mit einem Vertrag von 200 Seiten um.
In diesem Artikel vergleichen wir die beiden anhand der Fragen, die Unternehmen uns stellen. Wir behaupten nicht, dass eines besser ist. Nach unserer Erfahrung nutzen die meisten Unternehmen am Ende beide, nur für unterschiedliche Aufgaben.
Business-Tarife und API: zwei verschiedene Anschaffungen
Zuerst trennen Sie zwei Dinge: Mitarbeitende, die eine Chat-Oberfläche nutzen, und Unternehmenssysteme, die über eine API integriert sind, sind verschiedene Produkte mit unterschiedlichen Bedingungen.
Claude (Anthropic) bietet einen Team-Tarif für kleinere Gruppen und einen Enterprise-Tarif mit zentraler Verwaltung, Single Sign-on (SSO) und Audit-Funktionen. ChatGPT (OpenAI) hat ein entsprechendes Paar: den Business-Tarif für Teams und Enterprise für größere Organisationen. In beiden Fällen verwaltet ein Administrator die Benutzer, sieht die Nutzung und kann festlegen, welche Integrationen erlaubt sind.
Die API ist ein eigener Weg: Ihr System sendet Anfragen programmgesteuert an das Modell, ohne Chat-Oberfläche. Sie wird gebraucht, wenn KI Dokumente aus Ihrem System verarbeiten, auf Ihrer Website Kunden antworten oder einen Prozess automatisieren soll. Claude-Modelle sind über die API direkt bei Anthropic sowie über Amazon Bedrock und andere Cloud-Plattformen verfügbar; OpenAI-Modelle direkt bei OpenAI oder über Microsoft Azure.
Die praktische Schlussfolgerung: Geht es um die Produktivität der Mitarbeitenden, schauen Sie auf Team- oder Business-Tarife. Geht es um Prozessautomatisierung, schauen Sie auf die API. Oft braucht man beides.
Daten und Training: Was tatsächlich zugesichert wird
Der Hauptunterschied zwischen einem privaten und einem geschäftlichen Konto sind nicht die Funktionen, sondern die Datennutzung. In Business-Tarifen verwenden beide Anbieter Ihre Unterhaltungen und hochgeladenen Dateien standardmäßig nicht zum Training von Modellen. In privaten Tarifen hängt es von Einstellungen ab, die ein Mitarbeitender möglicherweise nicht ändern kann.
Das ist der Hauptgrund, warum private Konten für die Arbeit ein Problem sind. Nicht weil das Werkzeug schlecht wäre, sondern weil das Unternehmen die Bedingungen nicht kontrolliert. Der Wechsel zu einem Business-Tarif löst dieses Problem sofort.
Auch für die API sehen die kommerziellen Bedingungen beider Anbieter vor, dass Daten nicht für das Training verwendet werden. Prüfen sollten Sie außerdem die Aufbewahrungsdauer: wie lange Anfragen zur Missbrauchserkennung gespeichert werden und ob Sie für sensible Szenarien eine Null-Datenspeicherung (Zero Data Retention) verlangen können.
Datenhaltung in der EU
Für Unternehmen in der EU, besonders solche, für die NIS2 oder DORA gelten, ist wichtig, wo Daten physisch verarbeitet und gespeichert werden. Beide Anbieter haben hier Lösungen, aber unterschiedliche.
Claude-Modelle lassen sich über Amazon Bedrock in einer EU-Region nutzen, zum Beispiel in Frankfurt. Dann werden Anfragen in einem EU-Rechenzentrum nach den Bedingungen von AWS verarbeitet, und Anthropic selbst speichert die Daten nicht. Das ist eine bequeme Option für Unternehmen, die AWS bereits nutzen oder deren Backups wie bei uns in einem Amazon-Rechenzentrum in Deutschland liegen. Anthropic baut auch direkte EU-Optionen aus, aber der Weg über Bedrock ist erprobt und funktioniert jetzt.
OpenAI bietet Enterprise- und API-Kunden Datenhaltung in der EU an, wobei die Daten in einer EU-Region gespeichert werden. Die Alternative sind OpenAI-Modelle über Microsoft Azure in EU-Regionen, was für Unternehmen, die bereits in der Microsoft-Umgebung arbeiten, naheliegt.
In beiden Fällen sollten Sie vom Anbieter Unterlagen anfordern: einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV), eine Liste der Unterauftragsverarbeiter und eine klare Bestätigung, wo genau die Verarbeitung stattfindet. Bei der Formulierung und Bewertung dieser Fragen helfen wir im Rahmen einer Risikobewertung.
Dokumentenanalyse: Wo die Unterschiede sichtbar werden
Beide Werkzeuge lesen PDF, Word, Excel und Bilder. Die Unterschiede zeigen sich bei langen und komplexen Dokumenten.
Claude hat ein großes Kontextfenster und befolgt nach unserer Erfahrung bei langen Verträgen, technischen Spezifikationen und Auditberichten Anweisungen gut: Es „verliert“ seltener Details vom Anfang eines Dokuments und zitiert genauer. Das fällt auf, wenn Sie zwei Fassungen eines Vertrags mit je 80 Seiten vergleichen oder alle Zusagen aus einem Lieferantenangebot herausziehen müssen.
ChatGPT ist stark, wo mehr Werkzeuge an einem Ort gebraucht werden: Datenanalyse mit Codeausführung, Diagramme aus Excel, Bilderzeugung, Websuche. Für ein Controlling, das eine Tabelle hochladen und fragen will „zeige mir die Trends nach Monaten“, ist das eine bequeme Arbeitsweise.
Keines ersetzt die Prüfung durch einen Menschen, wenn es um Verträge oder Zahlen geht. Beide irren sich manchmal mit großer Überzeugung. Der Prozess muss das einplanen.
Integrationen: MCP und Agents SDK
Der Wert eines Werkzeugs für ein Unternehmen hängt stark davon ab, wie es sich mit Ihren Systemen verbindet: CRM, Buchhaltung, Dokumentenverwaltung, Helpdesk.
Anthropic hat den offenen Standard Model Context Protocol (MCP) geschaffen, über den sich KI mit einer einheitlichen Schnittstelle an externe Systeme anbinden lässt. Sein Vorteil: Ein MCP-Server für Ihr System funktioniert mit den verschiedenen Werkzeugen, die den Standard unterstützen, und heute unterstützen ihn nicht nur Claude, sondern auch Produkte von OpenAI und Microsoft. Mit dem Claude Agent SDK lassen sich Agenten bauen, die in Ihrer Umgebung laufen und dieselben MCP-Verbindungen nutzen.
OpenAI bietet das Agents SDK, eine Bibliothek zum Bau von Agenten mit Werkzeugen, Übergaben zwischen Agenten und Leitplanken (Guardrails), die ebenfalls MCP-Verbindungen unterstützt. ChatGPT Business und Enterprise haben fertige Integrationen mit gängigen Geschäftswerkzeugen, und in der Microsoft-Umgebung sind OpenAI-Modelle über Azure und Copilot Studio verfügbar.
Unsere praktische Empfehlung: Bauen Sie Integrationen über MCP, unabhängig davon, welches Modell Sie zuerst wählen. So können Sie in einem Jahr das Modell wechseln, ohne die Integrationen neu zu bauen. Wie wir das in der Praxis umsetzen, beschreiben die Lösungsseiten zu Claude und ChatGPT.
Wann beide nutzen
Nach unserer Erfahrung ist das häufigste Endergebnis nicht „entweder oder“. Eine typische Aufteilung in einem mittelgroßen Unternehmen:
- Alltägliche Nutzung durch die Mitarbeitenden: ein Werkzeug mit Business-Tarif, damit Verwaltung und Schulung einfacher sind. Meist das, das schon mehr Personen genutzt haben.
- Dokumentenanalyse und Verträge in Rechts- und Einkaufsabteilung: Claude, wegen der Genauigkeit bei langen Dokumenten.
- Datenanalyse und Visualisierung im Controlling: ChatGPT, wegen Codeausführung und Diagrammen.
- Prozessautomatisierung über die API: das Modell, das im Test für die konkrete Aufgabe bessere Ergebnisse liefert, über MCP angebunden, damit es sich austauschen lässt.
- In einer Microsoft-365-Umgebung: Copilot als dritte Ebene für E-Mail und Besprechungen, weil es Microsoft-Daten sieht.
Das ist nicht ineffizient. Modelle verbessern sich unterschiedlich schnell, und ein Unternehmen, das beide hat, kann nach Aufgabe wählen statt danach, was es vor einem Jahr gekauft hat.
Wo anfangen
Die Wahl erfordert keine lange Recherche. Sie braucht einige Wochen strukturierten Testens.
- Listen Sie 5 bis 8 reale Aufgaben aus verschiedenen Abteilungen auf: Vertragsprüfung, Angebot formulieren, Datenanalyse, Kunden antworten, ein internes Verfahren erklären.
- Führen Sie dieselben Aufgaben mit beiden Werkzeugen über Testzugänge der Business-Tarife aus. Lassen Sie die Ergebnisse von den Personen beurteilen, die diese Arbeit täglich machen.
- Fordern Sie parallel bei beiden Anbietern den AVV und Bestätigungen zur Datenhaltung in der EU an. Gelten für Ihr Unternehmen NIS2- oder DORA-Anforderungen, ist das ein Pflichtbestandteil.
- Entscheiden Sie, welches Werkzeug das Hauptwerkzeug der Mitarbeitenden wird, und untersagen Sie private Konten für Unternehmensdaten.
- Planen Sie Integrationen gesondert, über MCP, und nur für die Aufgaben, bei denen der Test einen klaren Nutzen gezeigt hat.
Wenn wir den Test organisieren und auswerten sollen, umfasst unser Angebot KI-Lösungen für Unternehmen die Auswahl der Aufgaben, den Test beider Werkzeuge mit Ihren Daten, die Bewertung der Anbieterunterlagen und eine Empfehlung, die Sie gegenüber der Geschäftsführung mit Ergebnissen statt mit Werbung begründen können.
