Llama oder ChatGPT: Was ist für ein KMU praktikabel?

Das Problem

Ein Bekannter sagt: «Wir nutzen Llama, das kostet nichts und die Daten bleiben bei uns.» Ihr Team arbeitet mit ChatGPT und ist zufrieden, aber Sie fragen sich, ob Sie Geld sparen oder Daten besser schützen könnten.

Der Vergleich hinkt, weil er zwei verschiedene Dinge gegenüberstellt. ChatGPT ist ein Produkt: Sie melden sich an und schreiben. Llama ist ein Baustein: Jemand muss ihn herunterladen, auf Hardware betreiben und mit einer Oberfläche versehen, bevor Ihre Mitarbeitenden damit arbeiten können. «Kostet nichts» stimmt für den Download, aber nicht für Betrieb, Betreuung und Sicherheit.

Dieser Vergleich hilft Ihnen, nüchtern zu entscheiden. Angebote, Preise und Funktionen ändern sich häufig (Stand Oktober 2026); verbindlich sind die Seiten der Anbieter.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Aufgaben sammeln: Was soll die KI tun? Texte schreiben, Dokumente zusammenfassen, Fragen zu internen Unterlagen beantworten, Daten auswerten?
2. Nutzende zählen: Wie viele Personen werden sie täglich verwenden? Wenige Nutzende sprechen für einen fertigen Dienst, viele und gleichmässige Nutzung können Eigenbetrieb interessant machen.
3. Daten einstufen: Welche Informationen werden verarbeitet? Wenn sie sehr vertraulich sind, prüfen Sie zuerst, ob die Verarbeitung in einem Dienst überhaupt zulässig ist, und ziehen Sie Alternativen in Betracht.
4. Betriebsfähigkeit prüfen: Gibt es Personen, die ein Modell betreiben und absichern können? Wenn nein, rechnen Sie einen Dienstleister ein.
5. Kosten gegenüberstellen: Vergleichen Sie Abos pro Person mit Hardware, Betreuung, Strom und Entwicklung. Beziehen Sie versteckte Kosten ein. Siehe Gesamtkosten lokaler KI.
6. Qualität testen: Geben Sie beiden Lösungen dieselben erfundenen Aufgaben. Prüfen Sie Sprache, Fehler und Geschwindigkeit.
7. Pilot planen: Starten Sie mit einer klaren Aufgabe, kleinem Kreis und Enddatum. Messen Sie Zeitgewinn und Qualität.
8. Entscheid festhalten: Notieren Sie, warum Sie sich so entschieden haben, und legen Sie einen Termin für die Überprüfung fest.

Vorlage zum Kopieren

Wir sind [Betrieb, Branche, Grösse] und vergleichen einen fertigen Assistenten wie ChatGPT mit einem selbst betriebenen Llama-Modell.
Aufgaben: [Liste]. Anzahl Nutzende: [Zahl]. Sensible Daten: [ja/nein, welche].
IT-Ressourcen: [z. B. externer Dienstleister, keine eigenen Fachleute].
Erstelle eine Gegenüberstellung mit den Kriterien: Einstieg, Aufwand im Betrieb, Kosten (nur Kategorien), Datenschutz, Qualität, Abhängigkeit vom Anbieter, Risiken.
Gib eine vorsichtige Empfehlung mit Begründung und nenne Punkte, die wir mit einer Fachperson klären müssen.
Erfinde keine Preise oder Leistungswerte.

Passen Sie die Angaben an. Nutzen Sie die Gegenüberstellung als Grundlage für ein Gespräch mit Ihrer IT.

Worauf Sie achten müssen

• Versteckte Kosten: Beim Eigenbetrieb fallen Hardware, Strom, Betreuung, Sicherheit und Updates an. Ein «kostenloses» Modell ist selten kostenlos im Betrieb.
• Datenschutz bei Diensten: Prüfen Sie Bedingungen, Datenstandort und Verträge. Nicht jeder Zugang ist für Personendaten geeignet. Siehe ChatGPT und Firmendaten.
• Datenschutz bei Eigenbetrieb: Daten bleiben unter Ihrer Kontrolle, aber nur, wenn der Betrieb sicher ist.
• Qualität: Fertige Dienste sind oft leistungsfähiger als kleine Modelle auf eigener Hardware. Testen Sie.
• Funktionsumfang: Ein Assistent wie ChatGPT bietet viele Funktionen wie Websuche, Dateiauswertung oder Bilder. Bei Llama müssen solche Funktionen eigens eingebaut werden.
• Lizenz: Für Llama gelten Metas Bedingungen. Siehe Llama im Unternehmen.
• Abhängigkeit: Ein Dienst kann Preise und Bedingungen ändern. Ein Eigenbetrieb macht Sie abhängig von Ihrem Dienstleister.

Eine Entscheidungshilfe in drei Fragen: Erstens: Müssen die Daten aus rechtlichen oder vertraglichen Gründen im Haus oder in der Schweiz bleiben? Wenn ja, ist ein Eigenbetrieb oder ein Schweizer Hosting eine ernsthafte Option. Zweitens: Haben Sie jemanden, der den Betrieb dauerhaft übernimmt? Wenn nein, ist ein fertiger Dienst meist ehrlicher kalkuliert. Drittens: Wie anspruchsvoll sind die Aufgaben? Für Texte und Zusammenfassungen reichen oft auch kleinere Modelle, für komplexe Analysen sind grosse Dienste häufig im Vorteil. Wer diese drei Fragen ehrlich beantwortet, hat meist schon eine tragfähige Richtung, die ein Pilot dann bestätigt oder korrigiert.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Ingenieurbüro in Olten mit 25 Mitarbeitenden möchte KI für Berichte und Protokolle nutzen.

Vorher: Einzelne Mitarbeitende nutzen private Zugänge. Die Geschäftsleitung will aus Datenschutzgründen «etwas Eigenes» und denkt an Llama.

Nachher: Mit der Gegenüberstellung wird klar, dass für unkritische Texte ein geprüfter Dienst mit Firmenvertrag ausreicht und weniger Aufwand verursacht. Für vertrauliche Projektunterlagen prüft der IT-Dienstleister einen Pilot mit einem lokalen Modell. Beide Wege werden nach drei Monaten verglichen, Kosten und Qualität sind dokumentiert.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie nicht allein entscheiden möchten, begleitet Sie Alpasana bei der KI-Beratung und digitalen Transformation. Laut Beschreibung gehören KI-Potenzialanalyse, Priorisierung, Umsetzungsplan, Schnittstellen, Systemverbindungen und die Integration von KI-Agenten mit Pilot und Einsatzregeln dazu.

Projekte werden individuell offeriert. Ein Gespräch klärt, ob ein fertiger Assistent, ein eigenes Modell oder eine Mischung passt.

Häufige Fragen

Ist Llama besser als ChatGPT?

Das lässt sich nicht pauschal sagen. Es kommt auf Modell, Aufgabe und Betrieb an. Testen Sie mit Ihren eigenen Beispielen.

Ist Llama datenschutzfreundlicher?

Es erlaubt mehr Kontrolle über Daten, wenn es sicher betrieben wird. Das ist kein Automatismus. Siehe Llama lokal oder in der Cloud.

Spare ich mit Llama Geld?

Bei wenigen Nutzenden meist nicht, wegen Betriebsaufwand. Bei vielen und gleichmässigen Aufgaben kann es sich lohnen. Rechnen Sie vollständig.

Kann ich beides nutzen?

Ja, viele Betriebe kombinieren einen fertigen Assistenten für allgemeine Aufgaben und ein eigenes Modell für sensible Arbeiten.