Langdock: KI-Plattform für Unternehmen — DSGVO-konform, modell-agnostisch, EU-gehostet

Ausgangslage

Der typische Werkzeugkasten für KI im Unternehmen wächst meist organisch: ein ChatGPT-Team-Abo für die Belegschaft, daneben ein Claude-Konto für die anspruchsvolleren Aufgaben, ein separates API-Konto für die Entwicklung, dazu Make oder n8n für Automatisierungen. Vier Verträge, vier Abrechnungen, vier Compliance-Prüfungen. Datenschutz wird in jedem dieser Werkzeuge einzeln geklärt — oder gar nicht.

Langdock ist eine Antwort auf diesen Wildwuchs. Eine Plattform mit Chat, eigenen Assistenten, Workflow-Automation und API unter einem Dach. Entwickelt in Berlin, gehostet in der EU, zertifiziert nach ISO 27001 und SOC 2 Type II.

Was Langdock ist

Langdock ist eine Unternehmensplattform für den geordneten KI-Einsatz. Über 7.000 Unternehmen setzen sie ein, darunter Merck, Personio, Würth, Eppendorf und der Spiegel. Die Plattform ist modell-agnostisch: statt eigene Sprachmodelle zu trainieren, aggregiert sie die führenden Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral, DeepSeek) hinter einer einheitlichen Oberfläche.

Technisch besteht Langdock aus fünf Bausteinen:

• Chat — das Multi-Modell-Frontend, das die meisten Mitarbeitenden im Alltag sehen.
• Agents — eigene KI-Assistenten mit System-Prompt, Wissensbasis und Eingabeformularen.
• Workflows — Multi-Step-Automationen, die KI mit klassischer Logik und Drittsystemen verbinden.
• Integrations — vorkonfigurierte Konnektoren zu Microsoft 365, Slack, Teams, Notion, Confluence, ServiceNow und mehr als 20 weiteren Systemen.
• API — programmatischer Zugriff für eigene Anwendungen, OpenAI-/Anthropic-/Google-/Mistral-kompatibel, mit zentraler Abrechnung und Audit-Logs.

Vier Bausteine sind im Standard-Plan enthalten. Workflows laufen als eigenes Add-on.

Die fünf Bausteine im Detail

1. Chat

Der Chat ist das, was die meisten Mitarbeitenden täglich nutzen werden. Eine vertraute Konversations-Oberfläche, in der zwischen Modellen umgeschaltet werden kann. Vision-Unterstützung für Bilder, Web-Suche, Deep Research für mehrstufige Recherchen, Bildgenerierung, Dokumenten-Editor, Mermaid-Diagramme, Prompt-Bibliothek, persistentes Memory.

Beim unternehmensweiten Rollout zählt eine Trennung, die in der Oberfläche klar markiert ist. Individuelle Anweisungen sind statisch und gelten überall: Rolle, Aufgabengebiet, Antwortstil. Erinnerungen entstehen mitten im Chat und lassen sich nachträglich einsehen, editieren oder löschen — sichtbar für die Person, der sie gehören, und nicht im Modell verankert.

2. Agents

Agents sind konfigurierbare KI-Assistenten für wiederkehrende Aufgaben: ein Onboarding-Assistent für neue Mitarbeitende, ein Vertriebs-Recherche-Assistent, ein Support-Triage-Assistent. Jeder Agent bekommt einen System-Prompt, optional eine eigene Wissensbasis aus hochgeladenen Dokumenten und definierte Eingabeformulare.

Neben dem System-Prompt-Eingabefeld sitzt ein Optimize-Knopf. Statt selbst einen langen, strukturierten Prompt zu formulieren, reichen drei Sätze als Stichpunkte, und die Plattform baut daraus einen sauberen System-Prompt. Für Fachabteilungen, die selbst Assistenten anlegen sollen, senkt das die Einstiegshürde deutlich.

3. Workflows

Workflows sind Multi-Step-Ketten, die KI-Aufrufe mit klassischer Logik kombinieren. Über 15 Node-Typen stehen zur Verfügung: Agent, Action, Code, Condition, Delay, Formular-Trigger, Human-in-the-Loop. Damit lassen sich Abläufe wie „Eingehende E-Mail → KI-Klassifikation → CRM-Eintrag anlegen → Slack-Benachrichtigung” ohne separates Automatisierungs-Werkzeug bauen.

Workflows sind ein eigenes Add-on, das nach Ausführungen abgerechnet wird (siehe Pricing weiter unten). 2.500 Ausführungen pro Monat sind in den Standard-Plänen enthalten.

4. Integrations

KI ist nur so nützlich wie der Kontext, den sie sieht. Langdock liefert über 20 vorkonfigurierte Konnektoren, darunter Microsoft 365, Google Workspace, Slack, Teams, Notion, Confluence, Salesforce, ServiceNow, Zoom, Looker, Metabase, Databricks und Azure AI Search. Berechtigungen werden aus den Quellsystemen gespiegelt: Wer in SharePoint keinen Zugriff auf einen Ordner hat, sieht ihn auch über Langdock nicht.

Zusätzlich existiert ein Verzeichnis verifizierter MCP-Server (Model Context Protocol) und das A2A-Protokoll für Agent-zu-Agent-Kommunikation. Eigene Integrationen lassen sich per OAuth einbinden.

5. API

Wer KI-Funktionen in eigene Anwendungen einbinden will, nutzt die API. Sie ist kompatibel zu den Endpoints von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral, vorhandener Code für andere Anbieter läuft mit minimalen Änderungen. Die Abrechnung läuft zentral über das Langdock-Konto, Token-basiert mit zehn Prozent Aufschlag auf die Listenpreise der Modell-Anbieter.

Gegenüber direkten API-Konten der Anbieter: eine zentrale Nutzungs- und Kostenübersicht, ein einheitliches Audit-Log, eine Vertragsbeziehung statt vier.

Modelle und EU-Hosting

Die Modellauswahl ist breit und aktuell:

• OpenAI: GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.2, GPT-5.4, GPT-5.5, GPT-5 Mini, GPT-5 Pro, o3, o4 Mini sowie GPT oss 120b als Open-Weights-Variante
• Anthropic: Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.5 und 4.6, Opus 4.5, 4.6 und 4.7
• Google: Gemini 2.5 Flash und 2.5 Pro, Gemini 3 Flash sowie 3.1 Pro
• Meta: Llama 3.3 70B, Llama 4 Maverick
• Mistral Large 3, DeepSeek v3.1

Vergleichbare Aggregatoren gibt es. Den Unterschied macht die Transparenz dahinter. An jedem Modell ist markiert, ob es in der EU, in den USA oder global gehostet wird. Diese Markierung erscheint in der zentralen Modell-Konfiguration der IT genauso wie beim Modell-Wechsel im Chat. Für die Sachbearbeiterin, die zwischen GPT-5 und Sonnet 4.6 wechselt, ist sofort erkennbar, ob die Eingabe das europäische Rechtsgebiet verlässt.

Administrativ lässt sich pro Workspace festlegen, welche Modelle überhaupt freigeschaltet sind. Wer die globalen Varianten ausschließen will, konfiguriert das zentral.

Sicherheit und Compliance

Für den Einsatz in regulierten Branchen oder unter strengen Datenschutz-Anforderungen relevant:

• Hosting: Die Anwendung läuft auf Microsoft Azure mit Serverstandort in der EU. Single-Tenant- und On-Premise-Bereitstellungen sind für Enterprise-Kunden ab 2.000 Nutzern verfügbar, Bring-your-own-Cloud ist möglich.
• Verschlüsselung: TLS 1.2 oder höher bei der Übertragung, AES-256 im Ruhezustand.
• Modell-Training: Kundendaten werden nicht zum Training oder zur Optimierung der KI-Modelle verwendet. Bring-your-own-Keys (BYOK) ist für führende Modell-Anbieter unterstützt — dann läuft die Abrechnung direkt zwischen Unternehmen und Modell-Anbieter.
• Zertifizierungen: ISO 27001 (Informationssicherheit), SOC 2 Type II (unabhängig geprüfte Datenverarbeitung), DSGVO-konform.
• Authentifizierung: SSO über SAML, SCIM für automatisierte Nutzer-Provisionierung, IP-Restriktionen, Session-Management.
• Audit: Audit-Logs auf Workspace-Ebene, zentrale Nutzungsstatistiken pro Nutzer, Agent und Modell.

Berechtigungen folgen dem Least-Privilege-Prinzip und werden, wo immer möglich, aus den Quellsystemen gespiegelt.

Pricing

Drei Hauptpläne:

• Business — 25 € pro Nutzer und Monat. Alle Funktionen, SSO, SCIM, SAML inklusive. Bis zu 1.000 Nutzer.
• Business Max — 99 € pro Nutzer und Monat. Fünffach höhere Limits für Power-Nutzer.
• Enterprise — Individuell verhandelt, ab 1.000 Nutzern. Dedicated Deployments, Single-Tenant, On-Premise und individueller Support möglich.

Workflows als Add-on: 539 €/Monat für 40.000 Ausführungen oder 1.199 €/Monat für 100.000 Ausführungen. 2.500 Ausführungen sind in den Hauptplänen enthalten.

API: token-basierte Abrechnung mit zehn Prozent Aufschlag auf die Listenpreise der Modell-Anbieter.

Jahresverträge gewähren 20 Prozent Rabatt. Eine 7-tägige kostenlose Testversion mit 5 € Modellguthaben steht zur Verfügung. Alle genannten Preise verstehen sich zuzüglich Mehrwertsteuer; die jeweils aktuell gültigen Konditionen finden Sie auf der Langdock-Preisübersicht.

Grenzen

Einige Dinge leistet die Plattform nicht oder erst ab einer bestimmten Größe:

• Self-Hosting für kleine Organisationen. On-Premise und Single-Tenant sind erst ab 2.000 Nutzern verfügbar. Wer auf eigener Hardware eine KI-Plattform betreiben will und unter dieser Schwelle liegt, schaut sich Werkzeuge wie Ollama oder Open WebUI an, bekommt damit aber nicht das Funktionsspektrum von Langdock.
• Einzelnutzer-Szenarien. Wer als einzelne Person mit direktem API-Zugriff auf Claude oder GPT arbeitet, zahlt bei Langdock für Workspaces, Berechtigungen und Audit-Logs, ohne sie zu brauchen.
• Hochspezialisierte RAG-Architekturen. Wer Vektorsuche über mehrere Millionen Dokumente mit eigener Embedding-Strategie und feinkörnigem Re-Ranking betreibt, wird die Standard-Wissensbasis als Einschränkung empfinden. Für KMU mit ein paar tausend bis ein paar hunderttausend Dokumenten reicht sie gut aus.
• Eigenes Sprachmodell. Langdock trainiert keine Foundation-Modelle. Bewusste Entscheidung, mit dem Nebeneffekt, dass neue Modell-Generationen ohne Plattform-Wechsel verfügbar werden.

Wann Langdock passt

Naheliegend ist die Plattform, wenn die Organisation 20 bis mehrere tausend Mitarbeitende umfasst und KI nicht punktuell, sondern abteilungsübergreifend eingeführt werden soll. Wenn DSGVO-Konformität und EU-Hosting harte Anforderungen sind — etwa durch Versicherer, Branchenstandards, ISO 27001 oder NIS2-Betroffenheit. Wenn Compliance- und Audit-Nachweise gefordert werden. Und wenn Workflows mit KI-Komponenten Teil der Anwendungsfälle sind und ein separates Make-/n8n-Setup vermieden werden soll.

Weniger sinnvoll ist Langdock, wenn nur einzelne Power-Nutzer Zugriff auf KI brauchen — dann reichen die nativen ChatGPT-Plus- oder Claude-Pro-Konten. Auch nicht, wenn die Anforderungen ausschließlich technisch sind und es um API-Embedding in eigene Produkte geht; direkter Anbieter-Zugang ist dann günstiger. Und wenn ein vollständig selbst betriebenes Setup verlangt wird und die Organisation unter 2.000 Nutzern liegt, kommt man mit Langdock nicht weiter.

Was wir bei pad systems übernehmen

KI-Einführung scheitert selten am Werkzeug, sondern an der Vorarbeit. Wir begleiten den Rollout in fünf Schritten:

1. Vorgespräch und Datenklassifikation. Welche Daten dürfen in welche Modell-Regionen, welche Abteilungen brauchen welche Funktionen, welche Bestandssysteme sollen angebunden werden.
2. Workspace-Einrichtung. Konfiguration von SSO und SCIM gegen das vorhandene Identity-Management (Azure AD, Google Workspace), Modell-Auswahl pro Workspace, IP-Restriktionen.
3. Erste Agenten und Workflows. Zwei bis drei konkrete Anwendungsfälle, die in der Pilotphase sichtbaren Nutzen liefern — Onboarding, Vertriebs-Recherche, Support-Triage oder ein Workflow, der einen bestehenden Pain Point automatisiert.
4. Schulung der Mitarbeitenden. Praxisorientierter Workshop, mehr Beispiele als Theorie, klare Regeln für Datenklassifikation. Erfahrungsgemäß der Schritt mit dem größten Effekt auf die spätere Nutzung.
5. Laufender Betrieb. Anpassung der Agenten, neue Workflows nach Bedarf, regelmäßiger Review von Nutzung und Kosten, Anbindung weiterer Systeme.

Wir setzen Langdock selbst ein und kennen die typischen Stolperfallen — von der initialen Modell-Konfiguration über die richtige Granularität bei Wissensbasen bis zur Frage, welcher Workflow tatsächlich Zeit spart und welcher nur Komplexität schafft.

Fazit

Langdock ist nicht die einzige KI-Plattform am Markt. Sie ist aber eine der wenigen, die für ein mittelständisches deutsches Unternehmen alle Voraussetzungen ohne Sternchen erfüllt: EU-Hosting mit klarer Markierung pro Modell, ISO- und SOC-Zertifizierung, modell-agnostische Architektur ohne Vendor-Lock-in, sauberes Pricing, ausreichende Integrationsbreite.

Für Unternehmen, die KI über das Stadium einzelner Power-Nutzer hinaus einführen wollen, ist das eine naheliegende Wahl. Wer noch keine klare Datenklassifikation und keinen Rollout-Plan hat, sollte die Vorarbeit nicht überspringen. Sonst wird auch eine compliance-feste Plattform zu einem Werkzeug, das Risiken erzeugt statt sie zu reduzieren.

Sprechen Sie uns an, wenn Sie wissen möchten, wie ein strukturierter KI-Rollout in Ihrer konkreten Umgebung aussehen kann. Mehr zum Werkzeug unter Langdock oder direkt Kontakt aufnehmen.