Anhang K — Entscheidungsmatrix: Copilot, Azure OpenAI oder Drittanbieter?
Diese Vergleichsmatrix unterstützt Sie bei der strategischen Entscheidung, welche KI-Option für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist. Sie basiert auf den in Kapitel 10 entwickelten Entscheidungskriterien. Grün steht für „gut geeignet“, Gelb für „bedingt geeignet mit Einschränkungen“, Rot für „problematisch oder nicht empfohlen“. Die letzte Zeile gibt an, für welchen Unternehmenstyp welche Option am besten passt.
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Kriterium |
Copilot M365 |
Azure OpenAI |
Drittanbieter |
Abwarten |
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Datenschutz / DSGVO |
Microsoft-DPA vorhanden, EU Boundary verfügbar, DSFA erforderlich |
Volle Kontrolle, eigene Infrastruktur, klare Zuständigkeiten |
Je nach Anbieter, oft unzureichende DPA, unklare Datenflüsse |
Kein Risiko durch neue Verarbeitung |
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Implementierungsaufwand |
Gering — out-of-the-box in M365-Umgebungen |
Sehr hoch — Entwicklungsaufwand, ML-Know-how erforderlich |
Mittel — API-Integration, Datenschutz-Prüfung |
Null — kein Aufwand |
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Laufende Kosten |
€30/Nutzer/M. plus versteckte Implementierungskosten |
Variabel, token-basiert, schwer planbar |
Meist €15–25/Nutzer/M., oft günstiger als Copilot |
Null — keine Lizenzkosten |
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Funktionsumfang |
Breit — tief in M365 integriert, Word, Teams, Outlook |
Maximal anpassbar — alle Modelle direkt verfügbar |
Begrenzt auf Anbieter-Scope, oft Einzelanwendung |
Kein Nutzen — Mitbewerber ziehen davon |
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Vendor-Lock-in |
Sehr hoch — enge Microsoft-Ökosystem-Bindung |
Azure-abhängig, aber offene APIs |
Anbieterspezifisch, meist wechselbar |
Keine Bindung — maximale Flexibilität |
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DSGVO / EU AI Act |
DPA + EU Boundary, DSFA nötig, Deployer-Pflichten |
Eigene Kontrolle, flexible Compliance-Gestaltung |
Sehr unterschiedlich — viele Anbieter ohne ausreichende Basis |
Keine neuen Pflichten, Vorbereitungszeit nutzbar |
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Betriebsaufwand laufend |
Microsoft managed — Updates, Betrieb, Skalierung |
Eigenes ML-Team und DevOps-Ressourcen nötig |
Geteilt — Betrieb beim Anbieter, Konfiguration intern |
Null — kein Betriebsaufwand |
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Anpassbarkeit |
Begrenzt — kein Modellzugriff, fester Prompt-Umfang |
Vollständig — eigene Modelle, eigene Prompts, RAG |
API-Zugriff meist vorhanden, aber Anbieter-Grenzen |
Zeit für Vorbereitung, eigene Anforderungen klären |
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Zukunftssicherheit |
Microsoft-Roadmap stark, hohe Investitionen in Copilot |
OpenAI-Modelle direkt, schnellster Zugang zu neuen Modellen |
Unsicher — viele Anbieter werden konsolidiert |
Wettbewerbsnachteil wächst mit jeder Verzögerung |
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Support und SLA |
Microsoft Enterprise Support, definierte SLAs |
Azure SLA 99,9%, Enterprise Support verfügbar |
Je nach Anbieter und Vertragsniveau sehr unterschiedlich |
Kein Support nötig — kein System im Einsatz |
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Empfehlung für: |
Unternehmen mit M365-Basis, Wissensarbeiter, wenig ML-Kompetenz — der einfachste Einstieg |
Unternehmen mit spezifischen Prozessen, ML-Team, hohem Datenschutzbedarf |
Non-Microsoft-Umgebungen, spezifische Anwendungsfälle, Budgetbeschränkungen |
Governance-Defizite, unklare Strategie, aktiver Aufbau von Voraussetzungen |
Tabelle K.1 — Entscheidungsmatrix: Copilot M365 vs. Azure OpenAI vs. Drittanbieter vs. Abwarten
