amber
Langdock Alternative mit tiefen Integrationen
Langdock Alternative mit tiefen Integrationen

Viele Unternehmen suchen aktuell DSGVO-konforme Alternativen zu ChatGPT. Die Herausforderung, dass Mitarbeitende private KI-Tools mit den Arbeitsplatz bringen und es keine Kontrolle gibt, wer welche Daten wo hochlädt, ist allgegenwärtig. Langdock bietet sich hier als eine einfache Alternative an – kommt jedoch schnell an Grenzen, wenn Unternehmen das eigene Wissen berücksichtigen möchten. Wer schnell starten möchte und Integrationen in bestehende Systeme schätzt, der sollte sich unbedingt amber ansehen.

Kurzvergleich

amber

Europäische Enterprise‑Plattform mit Fokus auf unternehmensinternes Wissen durch KI‑Suche und KI‑Assistenz. Kern ist ein semantischer Index/Vektoransatz (für präzises Retrieval) plus eine Aktionseben für System‑Automatisierung. Besonders stark in gewachsenen IT-Infrastrukturen.

Langdock

Modellagnostische KI‑Plattform mit oberflächlichen Integrationen, und Multi‑Model‑API, welche ChatGPT stark nachempfunden ist. Langdock setzt darauf, dass Daten manuell von Nutzern hochgeladen und aktuell gehalten werden.

Technische Ansätze
amber
  • amber setzt auf einen eigenen semantischen Vektorindex mit optimierter KI-Retrieval-Logik und fragt zur Suchzeit den zentralen Index statt der Drittsysteme ab – das liefert präzise, konsistente Antworten mit schnellen Laufzeiten, auch in komplexen IT-Landschaften.
  • amber integriert tief in On-Premise- und Cloud-Systeme, berücksichtigt Berechtigungen vollständig und bietet Standardkonnektoren sowie Multi-Channel-Zugriff für nahtlose Einbettung.
  • Erzeugt eine höhere Antwortqualität durch konsistenten Kontext, wodurch Störfaktoren reduziert und die Relevanz für Endnutzer verbessert werden.
  • Bietet schnellere Antwortzeiten, indem bei der Suche Abfragen bei Drittanbietern vermieden und ein zentraler Index genutzt werden.
  • Schafft eine solide Entscheidungsgrundlage für KI-Agenten, indem die Ergebnisse mit zuverlässigem, berechtigungsbezogenem Kontextwissen angereichert werden.
  • Steigert den messbaren Geschäftswert durch beschleunigten Informationszugriff, verbesserte Entscheidungsqualität und weniger Nachfragen.
  • Bleibt für Mitarbeiter einfach zu bedienen: Stellen Sie eine Frage und erhalten Sie eine präzise, vertrauenswürdige Antwort systemübergreifend.
  • Lässt sich in heterogenen IT-Umgebungen skalieren, ohne den Betriebsaufwand für Teams zu erhöhen.
Beide

Beide Ansätze ermöglichen Aktionen in Systemen von Drittanbietern.

Langdock
  • Langdock verlässt sich auf die nativen Suchen angebundener Systeme, wodurch die Qualität von deren Grenzen und einer föderierten statt semantisch vereinheitlichten Suche geprägt ist.
  • Langdock bietet eher oberflächliche Integrationen (MCP-Ansatz bzw. Federated Search Ansatz) mit Fokus auf modellagnostische Chat-Interaktion und ohne durchgängige Berechtigungen.
Historie von amber

amber wurde 2020 in Aachen gegründet, um unternehmensinternes Wissen schnell und einfach mit KI zugänglich zu machen. Die Herausforderung, die amber löst sind dabei meistens in dieser Richtung gelagert:

  1. 1
    Gewachsene IT-Infrastrukturen – IT-Infrastrukturen sind über Jahre gewachsen, Informationen liegen auf Laufwerken, M365, Atlassian oder im DMS oder Intranet verteilt
  2. 2
    Wissensträger verlassen das Unternehmen – die „übrigen“ Mitarbeitenden haben Herausforderungen, schnell auf das interne Wissen zuzugreifen
  3. 3
    Prozesse & Produkte werden komplexer – Mitarbeitender müssen bei stetig steigenden Datenmengen immer stärker den Überblick behalten
  4. 4
    Mitarbeitende nutzen private KI-Lösungen – Den Mitarbeitenden sind die vorher genannten Herausforderungen bekannt – deshalb nutzen sie private KI-Tools, um effizienter zu werden

Während die vierte Herausforderung erst nach der Veröffentlichtung von ChatGPT entstand, haben wir bereits 2020 angefangen, die ersten drei Herausforderungen mit einer sogenannten Enterprise Search zu lösen. Dabei war das Ziel zunächst, eine Art „unternehmensinternes Google“ zu bauen. Der Fokus von amber lag also zunächst darauf, verschiedenste Softwarelösungen integrieren zu können.

Dabei unterscheidet sich amber dahingehend, dass amber einen eigenen Index aufbaut und mit einer eigenen KI-Logik sucht, während Langdock sich bei der Suche auf die Suchfunktionen von z. B. SharePoint, Laufwerken und Co verlässt. Somit wird die Suche von Langdock nicht besser sein als die von z. B. einem SharePoint.

Wer verstehen möchte, wie sich die Ansätze unterscheiden, der kann dazu diesen Blogbeitrag lesen .

Gemeinsamkeiten & Unterschiede
Gemeinsamkeiten
  • Beide bieten KI-Modelle von verschiedenen KI-Anbietern an, welche DSGVO-konform in Europa gehostet werden. Bei beiden ist ein Bring-your-own-Model möglich
  • Beide bieten eine Plattform an, mit der Prozesse automatisiert werden können
  • Mit beiden Plattformen lassen sich KI-Assistenten und Agenten aufsetzen
  • Beide Plattformen sind ISO27001-zertifiziert, während amber jedoch umfänglich ISO27001-zertifiziert ist, sind bei Langdock nur Prozesse, nicht jedoch die Geschäftsräume zertifiziert.
  • Beide Lösungen sind DSGVO-konform und entsprechen dem EU-AI Act
amber

Bei amber gibt es dedizierte Supportmitarbeiter, welche langfristig und regelmäßig Support anbieten
amber wird auf der T Cloud betrieben – einer souveränen Cloud von einem europäischen Anbieter
amber setzt auf Integrationen, welche die Nachteile von MCP ausgleichen
amber bietet deutlich umfassendere Integrationen sowohl zu On Premise Lösungen als auch zu Cloudlösungen.
amber hat ausschließlich europäische Gesellschafter
amber bietet flexiblere Preispakete an, welche den Bedürfnissen – gerade von größeren Unternehmen – stärker entgegenkommen als das Preismodell von Langdock
amber arbeitet nach SOC2 Standards

Langdock

Die deutsche Langdock Gesellschaft befindet sich zu 100 % im Besitz eines amerikanischen Unternehmens, daher unterliegt Langdock direkt der US-Gesetzgebung
Langdock hostet bei amerikanischen Hyperscalern
Langdock wird von einer amerikanischen Holding gehalten
Langdock ist SOC2 zertifiziert

amber als Langdock Alternative – der Business Impact

Wer KI nachhaltig einsetzen möchte, der wird nicht um tiefe Integrationen in die Kernsysteme herumkommen. amber setzt KI hier als Kernschicht ein und verbindet Suche, Assistenz und Automatisierung über On‑Premise- und Cloud‑Systeme hinweg. Der semantische Suchindex, tiefe Integrationen (u. a. Microsoft 365, DMS/ECM, CRM) und eine Aktionsebene sorgen für fundierte Antworten mit Quellen, Rechteprüfung und unmittelbarer Prozessausführung. Das Ergebnis: schnellere, nachvollziehbare Entscheidungen, weniger Fehler und höhere Produktivität – inklusive nachhaltigem Wissensmanagement auf Basis der richtigen Informationen. Im Vergleich zum generischen Chat‑Ansatz mit modellagnostischer API und oberflächlichen Integrationen stößt man bei präziser, berechtigungsbasierter Nutzung interner Wissensquellen schnell an Grenzen.

amber testen

amber bietet einen kostenlosen Testzeitraum (keine Kreditkarte notwendig), in der interessierte Unternehmen schnell starten können und KollegInnen einladen können:

Jetzt mit amber starten
Fazit

Wer eine DSGVO-konforme MeinGPT-Alternative sucht, die tiefer integriert ist als ein generisches Chat-Frontend, fährt mit amber besser. amber verbindet semantische KI-Suche, Assistenz und Automatisierung über einen eigenen Index mit tiefen On-Premise- und Cloud-Integrationen sowie durchgängigen Berechtigungen. So fließen internes Wissen und Prozesse sicher zusammen – Entscheidungen werden schneller und belastbarer, Produktivität steigt, Schatten-IT sinkt. MeinGPT ist eine solide Einstiegsoption, stößt aber an Grenzen, wenn heterogene Unternehmensdaten präzise, auditierbar und nahtlos in bestehende Systeme eingebettet werden sollen. amber ist dafür die robustere Wahl: tief integriert, enterprise-ready und schnell einsatzfähig.

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