Team-Rollout
Ein AI-Arbeitsplatz für alle Mitarbeitenden — mit Rechten, Datenklassen und Richtlinien, die im Audit standhalten.
AI-Agenten mit Langdock — DSGVO-konform für das ganze Team.
FORWARD rollt Langdock im Mittelstand aus: ein AI-Arbeitsplatz für alle Mitarbeitenden, firmenspezifische Assistenten und Agenten — EU-gehostet, auditierbar und im Arbeitsalltag verankert statt nur freigeschaltet.
EU-Hosting · Berlin
ISO 27001
SOC 2 Type II
Modellunabhängig
01
Was ist Langdock?
Langdock ist eine AI-Adoptionsplattform aus Berlin, über die Unternehmen ihren Teams Modelle wie GPT, Claude oder Gemini in einer Oberfläche bereitstellen — DSGVO-konform, EU-gehostet, ISO-27001- und SOC-2-zertifiziert. Dazu kommen Assistenten mit eigenem Firmenwissen, Agents für wiederkehrende Aufgaben, Workflows und eine API.
Tausende Unternehmen arbeiten inzwischen mit Langdock — vom Konzern bis zum Mittelständler. Der Grund ist einfach: Es löst das Adoptions-Problem (ein Zugang für alle, statt Insellösungen) und das Compliance-Problem (zentrale Governance, EU-Datenhaltung) gleichzeitig.
02 · Anwendung
Was wir mit Langdock aufbauen.
Abteilungs-Assistenten
Vertriebs-Assistent mit Preislisten und Referenzen, Service-Assistent mit SOPs, HR-Assistent mit Richtlinien.
Wissens-Assistenten
Handbücher, Verträge und Dokumentationen werden abfragbar — Antworten mit Quellenangabe statt Fileserver-Suche.
Workflows
Wiederkehrende Aufgaben automatisiert: Zusammenfassungen, Übersetzungen, Berichte, Qualitätsprüfungen.
Agents mit Systemzugriff
Mehrstufige Aufgaben mit angebundenen Tools und Integrationen — für Prozesse, die über den Chat hinausgehen.
Governance & Enablement
Nutzungsrichtlinien, Datenleitplanken, Onboarding und Multiplikatoren — damit die Plattform genutzt wird, nicht nur existiert.
03
Wann Langdock die richtige Wahl ist.
Langdock passt, wenn …
- viele Mitarbeitende AI nutzen sollen — Enablement in der Breite,
- DSGVO, Betriebsrat und IT-Sicherheit zentrale Anforderungen sind,
- firmenspezifische Assistenten ohne Eigenentwicklung entstehen sollen,
- Sie modellunabhängig bleiben wollen — GPT, Claude und Gemini je nach Aufgabe.
Eher nicht, wenn …
- tiefe System-zu-System-Automatisierung mit Triggern im Kern steht — dann n8n,
- maßgeschneiderte Agenten als eigene Infrastruktur gebaut werden — dann Vercel Eve.
04 · Vorgehen
So rollen wir Langdock aus.
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01
Setup & Governance
Workspace, Rechte, Datenklassen, Richtlinien — sauber aufgesetzt, bevor die erste Nutzerin startet.
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02
Pilotbereiche & Use Cases
Konkrete Anwendungsfälle je Rolle — aus der echten Arbeit, nicht aus dem Feature-Katalog.
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03
Assistenten & Workflows bauen
Firmenwissen strukturieren, Assistenten konfigurieren, erste Agents und Automatisierungen verankern.
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04
Adoption messen & skalieren
Nutzung und Wirkung auswerten, Multiplikatoren sichtbar machen, weitere Bereiche anschließen.
FAQ
Häufige Fragen zu Langdock.
Ist Langdock DSGVO-konform?
Ja. Langdock wird in der EU gehostet (Serverstandort Berlin), bietet Auftragsverarbeitungsverträge und ist ISO-27001- sowie SOC-2-Type-II-zertifiziert. Die angebundenen Modelle werden so eingebunden, dass Unternehmensdaten nicht für das Training verwendet werden.
Welche AI-Modelle stehen zur Verfügung?
Langdock ist modellunabhängig: GPT-Modelle von OpenAI, Claude von Anthropic, Gemini von Google und weitere — in einer Oberfläche, unter einer Governance. Teams wählen je Aufgabe das passende Modell, ohne separate Verträge je Anbieter.
Langdock oder ChatGPT Enterprise?
ChatGPT Enterprise bindet an OpenAI. Langdock stellt mehrere Modellfamilien unter zentraler Governance bereit — mit EU-Hosting und einheitlichen Rechten über alle Modelle hinweg. Wer modellunabhängig bleiben will oder strenge EU-Anforderungen hat, fährt mit Langdock flexibler. Wer tief im OpenAI-Ökosystem steckt, für den kann ChatGPT Enterprise die einfachere Wahl sein.
Was sind Assistenten und Agents in Langdock?
Assistenten sind konfigurierte AI-Arbeitshilfen mit eigenem Wissen, Anweisungen und Integrationen — etwa ein Vertriebs-Assistent mit Preislisten und Referenzen. Agents führen darüber hinaus mehrstufige Aufgaben aus und nutzen dabei Werkzeuge und angebundene Systeme.
Wie schnell ist ein Rollout produktiv?
Technisch in wenigen Tagen. Wirksam wird der Rollout durch begleitetes Enablement: konkrete Anwendungsfälle je Rolle, gemeinsame Standards, Multiplikatoren in den Teams. Die Plattform ist der einfache Teil — die Verankerung ist die Arbeit.