MyGPT von Leftshift One ist eine KI-Plattform aus Österreich, die Unternehmen eine datensichere Alternative zu Public-KI-Tools bieten soll. Im Kern geht es um „Chat mit Firmenwissen“: MyGPT soll Antworten aus internen Quellen liefern, Prozesse beschleunigen und dabei Governance und Datenschutz sauber abbilden.
Viele Teams haben heute das gleiche Problem: KI wird genutzt, aber nicht offiziell. Das führt zu Schatten-IT und dazu, dass sensible Inhalte in Tools landen, die weder freigegeben noch kontrollierbar sind. MyGPT setzt genau an dieser Lücke an und versucht, KI in einen Rahmen zu bringen, den IT, Datenschutz und Fachbereiche gemeinsam tragen können.
Für diesen Testbericht ist deshalb weniger die Frage „schreibt es gut?“ entscheidend, sondern: Wie gut funktioniert MyGPT als Unternehmenssystem, wenn echte Daten, echte Rollen und echte Prozesse ins Spiel kommen?
MyGPT von Leftshift One: Was genau kann das Tool?
MyGPT ist eine GenAI-Plattform, die sich auf Retrieval Augmented Generation (RAG) stützt. Vereinfacht heißt das: Statt „frei zu antworten“, soll das System relevante Informationen aus euren internen Quellen holen und daraus eine Antwort ableiten.
Das ist im Unternehmenskontext der entscheidende Unterschied zu einem klassischen Chatbot. Du willst nicht nur Sprache, du willst verwertbares Wissen aus Dokumenten, Richtlinien, Wikis oder Prozessbeschreibungen.
Leftshift One positioniert MyGPT explizit als „RAG-Plattform für Unternehmen“ mit dem Ziel, Unternehmenswissen nutzbarer zu machen und Suchzeiten zu reduzieren.
MyGPT im Arbeitsalltag
Im Alltag liefert MyGPT typischerweise bei drei Arten von Aufgaben schnell Nutzen. Erstens: Zusammenfassen, wenn Mitarbeitende zu viel lesen müssen. Zweitens: Entwürfe, wenn zu viel geschrieben und abgestimmt wird. Drittens: Q&A über interne Inhalte, wenn Informationen zwar existieren, aber nicht schnell auffindbar sind.
Für Teams mit hoher Kommunikationslast ist das sofort spürbar. Sales, Operations, HR oder Projektteams verbringen sehr viel Zeit damit, Inhalte zu suchen, zu verdichten und in eine Form zu bringen, die weiterverwendbar ist.
MyGPT ist hier am stärksten als „Draft- und Finder-System“. Es liefert den ersten brauchbaren Stand, den der Mensch fachlich prüft und finalisiert.
Warum das die Qualität entscheidet
Wenn MyGPT wirklich gut werden soll, steht und fällt alles mit der Datenbasis. RAG ist nur dann ein Vorteil, wenn ihr klare, aktuelle und eindeutige Quellen habt.
In der Praxis ist das eine Chance und ein Risiko. Die Chance ist: Antworten werden nachvollziehbarer und weniger „kreativ“. Das Risiko ist: Widersprüche in euren Dokumenten werden schneller sichtbar und wirken dann wie ein KI-Problem, obwohl es ein Wissensproblem ist.
Wenn ihr mehrere Versionen einer Richtlinie habt oder fünf Ordner mit „final_final“, wird auch MyGPT schwanken. Der schnellste Qualitätshebel ist deshalb nicht Prompting, sondern Wissenshygiene.
MyGPT von Leftshift One: Was die Plattform konkret mitbringt
MyGPT wirbt mit einem klaren Funktionspaket rund um produktive GenAI im Unternehmen: Wissenszugriff, sichere Nutzung und Workflows, die in Teams skalieren sollen.
In der Funktionsübersicht werden mehrere Bausteine beschrieben, darunter Quellenanbindung, Steuerbarkeit, Prompt-Vorlagen, Teamfunktionen und Sicherheitsprinzipien.
Für Unternehmen ist relevant, dass MyGPT nicht nur „ein Chatfenster“ sein will. Es geht um wiederholbare Nutzung: Standards, Templates, kontrollierbare Wissensräume und weniger Wildwuchs.
Warum Oversharing der echte Stolperstein ist
Sobald du internes Wissen anbinden willst, wird Berechtigungsmanagement zur Kernfrage. KI macht Wissen leichter auffindbar und leichter konsumierbar. Das ist toll, wenn Rechte sauber sind, und gefährlich, wenn Inhalte historisch zu breit geteilt wurden.
Viele Organisationen merken erst mit KI, wie viel „für alle“ sichtbar ist, obwohl es das nicht sein sollte. MyGPT kann nur so sicher sein wie eure Rechte- und Inhaltslogik.
Der pragmatische Weg ist ein kuratierter Start: ein Wissensbereich, klare Owner, klare Rollen. Dann wird nicht „alles“ KI-fähig gemacht, sondern zuerst das, was stabil und sinnvoll ist.
MyGPT als EU-Alternative zu ChatGPT
In Gesprächen mit Unternehmen zeigt sich oft: „Wir wollen KI“ ist nicht die Hürde. Die Hürde ist: „Wir wollen KI, die wir verantworten können.“
Dazu gehören Standort- und Betriebsfragen, aber auch Nachvollziehbarkeit und klare Regeln. Unternehmen wollen nicht, dass Mitarbeitende Kundendaten, Verträge oder interne Zahlen in irgendeinen Consumer-Account kopieren.
MyGPT spielt seine Stärke dann aus, wenn es als offizieller, kontrollierter Zugang eingeführt wird. Dann wird aus „KI-Verbot plus Schattennutzung“ ein planbarer Standard.
MyGPT Datenschutz im Test: Was Leftshift One verspricht
Datenschutz ist bei MyGPT kein Nebenthema. Leftshift One betont, dass MyGPT mit Fokus auf Datenschutz, Sicherheit und Compliance entwickelt wurde und dass Daten nicht für Modell-Retraining genutzt werden sollen.
Das wird in der Datenschutzdarstellung sehr klar kommuniziert, inklusive dem Anspruch „volle Kontrolle“ und „keine Nutzung für Retraining“. Quelle: https://leftshiftone.com/mygpt-datenschutz/
Für Unternehmen heißt das trotzdem: Datenschutz entsteht nicht automatisch durch ein Tool. Ihr braucht weiterhin interne Regeln, was in Wissensquellen hinein darf, wie lange Inhalte verarbeitet werden und wie ihr sensible Datenklassen handhabt.
MyGPT und „Strict Mode“
Ein häufiges Problem von generativer KI ist „Halluzination“: plausible Antworten ohne belastbare Quelle. Leftshift One hat in der Kommunikation rund um MyGPT mehrfach betont, dass es Mechanismen geben soll, die genau das reduzieren.
Ein spannender Ansatz ist, Antworten stärker an verfügbare Quellen zu binden und im Zweifel eher „nicht sicher“ zu sein, statt etwas zu erfinden. Das ist im Unternehmenskontext ein realer Mehrwert, weil „klingt gut, ist falsch“ dort schnell teuer wird.
Wenn du MyGPT testest, lohnt es sich deshalb besonders, Grenzfälle zu prüfen: Was passiert, wenn die Quelle nichts hergibt? Wie reagiert das System, wenn Dokumente widersprüchlich sind?
Warum die Kalkulation anders läuft als bei Public-KI
Viele Unternehmen unterschätzen, dass Enterprise-KI nicht nur Lizenz ist. Es ist auch Setup, Governance und Betrieb.
MyGPT kommuniziert Preise als flexibel, nutzungsbasiert und skalierbar. Das ist typisch für Enterprise-Tools, weil der tatsächliche Aufwand stark von Nutzerzahl, Wissensmenge und Integrationen abhängt. Quelle: https://leftshiftone.com/mygpt-preise/
Für dich als Testbericht-Autor ist wichtig: Der ROI kommt nicht aus „KI im Unternehmen“, sondern aus konkreten Use Cases. Wenn du Pilotbereiche definierst, kannst du Zeitersparnis messen und danach besser skalieren.
Was echte Beispiele über Nutzen sagen
Echter Mehrwert zeigt sich nicht in Features, sondern in Nutzung. In Österreich wurde zuletzt öffentlich über einen MyGPT-nahen Einsatz bei Verbund berichtet, bei dem eine KI-Assistentin („Polly“) Mitarbeitende im Alltag mit Antworten zu komplexen Regelwerken unterstützt.
Das ist interessant, weil es genau den Kern-Use-Case beschreibt, den viele Unternehmen tatsächlich brauchen: schnellere Orientierung in internen Regeln, weniger Recherchezeit, weniger Abhängigkeit von einzelnen Expertinnen und Experten. Quelle: https://elektropraxis.at/energieversorgung/wie-der-verbund-kuenstliche-intelligenz-in-den-arbeitsalltag-integriert/
Solche Beispiele sind kein „Beweis“, dass es bei jedem Unternehmen gleich funktioniert. Aber sie zeigen, dass die Plattformlogik in realen Organisationen ankommt und nicht nur auf Folien existiert.
Was typischerweise gut funktioniert
In der Praxis funktionieren bei MyGPT besonders die Aufgaben, bei denen „Entwurf und Orientierung“ schon enorm helfen. Zusammenfassungen, strukturierte Antworten auf interne Fragen und Textentwürfe sind die typischen Quick-Wins.
Wenn eure Quellen sauber sind, wird auch die Antwortqualität deutlich besser. Dann liefert MyGPT nicht nur Text, sondern konkrete, verankerte Inhalte aus eurer Wissensbasis.
Ein guter Test ist immer: Stell dieselbe Frage mit und ohne angebundene Quellen. Wenn die Quellenarbeit sitzt, ist der Unterschied sofort spürbar.
MyGPT Grenzen im Test: Wo du kritisch bleiben solltest
Auch MyGPT ist kein Autopilot. Bei rechtlich verbindlichen Aussagen, finanziellen Zahlen oder Compliance-Formulierungen braucht es weiterhin menschliche Freigabe.
Schwierig wird es auch bei implizitem Wissen. Wenn Dinge nie dokumentiert wurden, kann MyGPT sie nicht zuverlässig liefern. Dann wird die Antwort entweder vage oder spekulativ.
Und schließlich: Wenn Wissensquellen veraltet sind, wird MyGPT veraltete Antworten liefern. Das ist kein KI-Fehler, sondern ein Pflegeproblem.
MyGPT Einführung im Unternehmen: Was sich in Piloten bewährt
Die beste Einführung ist nicht „alle dürfen alles“. Die beste Einführung ist ein Pilot, der schnell Nutzen zeigt und Risiken begrenzt.
Starte mit einem Team, das messbar leidet: zu viele Rückfragen, zu viel Suche, zu viele Dokumente. Wähle dann einen Wissensbereich, der relativ gut gepflegt ist.
Definiere Owners, die für Aktualität verantwortlich sind. Ohne Ownership sinkt Qualität automatisch.
So wird MyGPT nicht „eingeführt“, sondern „betrieben“. Und genau das ist der Unterschied zwischen KI-Spielerei und KI-System.
Warum Akzeptanz an Regeln hängt
Viele Rollouts scheitern an Kommunikation. Mitarbeitende fragen: Darf ich das? Was darf ich reinpacken? Wer haftet, wenn es falsch ist?
Wenn du diese Fragen nicht beantwortest, nutzen Teams entweder gar nicht oder sie nutzen heimlich andere Tools. Beides ist schlecht.
MyGPT wird dann erfolgreich, wenn ihr einfache Regeln habt, die im Alltag funktionieren: welche Daten nicht in Prompts gehören, wie Outputs geprüft werden, und welche Use Cases freigegeben sind.
Kurze, konkrete Guidelines schlagen jede lange Policy.
Wo es sofort sinnvoll sein kann
HR ist ein typischer Bereich, in dem Wissens-KI stark ist. Onboarding, interne Prozesse, Richtlinien, Benefits, Standardantworten. Das ist häufig dokumentiert, aber schwer auffindbar.
Mit MyGPT kann HR schneller Antworten vorbereiten, Inhalte konsistenter formulieren und Mitarbeitende schneller informieren, ohne dass HR ständig als „Suchmaschine“ dient.
Gleichzeitig ist HR datenschutzsensibel. Deshalb ist gerade hier Rollen- und Berechtigungskonzept entscheidend. Nicht jedes HR-Dokument darf in eine allgemeine Wissensbasis.
MyGPT für Sales und Service: Wie „Draft + Wissen“ Zeit spart
Im Vertrieb und im Kundenservice ist der Vorteil oft direkt messbar: schnelleres Schreiben, schnelleres Zusammenfassen, schnellerer Zugriff auf Produktwissen und interne Guidelines.
MyGPT kann hier besonders helfen, wenn Angebotstexte, Leistungsbeschreibungen und Standardantworten sauber dokumentiert sind. Dann werden Antworten konsistenter und weniger abhängig von einzelnen Mitarbeitenden.
Wichtig bleibt: Externe Kommunikation braucht Freigabe-Logik. KI kann vorbereiten, aber nicht automatisch „rausschicken“.
Der „Polly“-Use-Case als Blaupause
Das Verbund-Beispiel ist deshalb interessant, weil es einen häufigen Enterprise-Case beschreibt: Regelwerke sind komplex, aber sie sind dokumentiert.
Wenn MyGPT über Regeln, Richtlinien und interne Standards sicher antworten kann, sparen Unternehmen enorme Suchzeit. Und sie reduzieren Fehler, die aus Unwissen oder Zeitdruck entstehen.
Das ist ein Bereich, in dem „ein bisschen schneller“ schnell „sehr viel besser“ bedeutet, weil er viele Mitarbeitende betrifft.
Für wen MyGPT besonders passt
MyGPT passt besonders gut zu Unternehmen, die KI offiziell freigeben wollen, aber mit Public-KI nicht glücklich werden. Vor allem dann, wenn es klare Anforderungen an Datenschutz, Standort und Kontrollierbarkeit gibt.
Sehr passend ist es auch für Organisationen mit viel dokumentiertem Wissen, das heute schwer nutzbar ist. Je mehr Wissensarbeit, desto größer der Hebel.
Weniger passend ist MyGPT, wenn du nur gelegentlich KI-Text brauchst und keinerlei Governance aufbauen willst. Dann ist eine Plattformlogik oft „zu groß“.
Wann Plattform besser ist als Self-hosted Basteln
Viele Unternehmen überlegen Self-hosting mit Open WebUI, AnythingLLM oder ähnlichen Tools. Das kann funktionieren, bringt aber Betriebsaufwand: Security, Updates, Monitoring, Rollen, Integrationen.
MyGPT ist für viele Organisationen der Mittelweg: Enterprise-Setup, aber nicht komplett „alles selbst bauen“. Das kann Adoption beschleunigen, weil es weniger Infrastrukturarbeit ist.
Die richtige Entscheidung hängt davon ab, ob ihr IT-Kapazität habt und ob ihr maximale Kontrolle oder pragmatische Umsetzung priorisiert.
Häufige Fragen zu MyGPT von Leftshift One
Ist MyGPT eine echte Alternative zu ChatGPT im Unternehmen?
Ja, wenn du nicht nur Text willst, sondern kontrollierten Wissenszugriff und ein Betriebsmodell, das intern freigegeben werden kann.
Kann MyGPT Halluzinationen komplett verhindern?
Komplett verhindern kann das keine generative KI. Aber Mechanismen wie starke Quellenbindung und konservatives Antwortverhalten können das Risiko deutlich senken.
Braucht man dafür viel IT-Aufwand?
Ein Pilot kann oft schlank starten. Der Aufwand steigt, wenn ihr viele Datenquellen, Rollen und Teams anbinden wollt. Das ist normal und planbar.
Wie bekommt man schnell ROI?
Mit einem klaren Wissensbereich, den viele nutzen, und Aufgaben, die täglich vorkommen: Zusammenfassen, Q&A, Entwürfe.
MyGPT im Unternehmen: Unsere Einschätzung nach dem Test
MyGPT ist besonders dann stark, wenn du KI nicht als Spielzeug, sondern als Wissenssystem aufsetzt. Der RAG-Fokus passt zu dem, was Unternehmen wirklich brauchen: Antworten aus eigenen Quellen, nicht nur gut klingende Texte.
Die überzeugendste Perspektive ist: MyGPT hilft, Schatten-IT zu reduzieren, weil du einen offiziellen, kontrollierbaren KI-Zugang anbietest. Das ist oft wertvoller als jede Einzel-Funktion.
Die Grenzen liegen dort, wo Unternehmen häufig scheitern: Wissenshygiene, Berechtigungen, Ownership. Wer das ignoriert, bekommt schwankende Qualität.
Wenn du MyGPT evaluierst, ist ein kuratierter Pilot der beste Einstieg. Ein Team, ein Wissensbereich, klare Owners, klare Regeln. So erkennst du schnell, ob MyGPT in eurer Realität messbar Zeit spart.
