AI in het Duitse mkb: Marktsituatie 2025
Het Duitse mkb staat in 2025 voor een paradoxale situatie: veel directeuren erkennen AI als sleuteltechnologie, maar slechts een klein deel van de bedrijven met 10 tot 250 medewerkers gebruikt al productieve AI-toepassingen.
Thomas uit ons machinebouwvoorbeeld belichaamt dit dilemma perfect. Hij ziet dagelijks hoe zijn projectleiders kostbare tijd verliezen met repetitieve offerteaanvragen. Tegelijkertijd schuwt hij investeringen in tools waarvan hij het voordeel niet direct kan inschatten.
Deze terughoudendheid is begrijpelijk. Duitse mkb-bedrijven stellen andere eisen dan start-ups of grote ondernemingen:
- AVG-naleving is niet onderhandelbaar
- De budgetten zijn beperkt – er is geen ruimte voor experimenten
- IT-resources zijn schaars – complexe implementaties mislukken sneller
- Change management vergt tijd bij ervaren teams
Maar de dynamiek verandert. Leidraden AI-aanbieders hebben in 2024 specifiek voor de B2B-sector bijgestuurd. Microsoft 365 Copilot draait nu op Europese servers. Google biedt Workspace-integratie zonder overdracht van gegevens naar de VS. Zelfs OpenAI heeft Enterprise-functies toegevoegd.
Tegelijkertijd ontstaan er Europese alternatieven. Aleph Alpha uit Heidelberg scoort met soevereine AI. Deutsche Telekom bundelt AI-diensten voor het mkb. SAP integreert Joule in bestaande ERP-landschappen.
Het resultaat: 2025 wordt het jaar waarin middelgrote bedrijven voor het eerst echte keuzes hebben. Niet meer de vraag “of”, maar “welke AI” staat centraal.
Precies die vraag beantwoorden we in de volgende hoofdstukken. Met duidelijke beoordelingscriteria, concrete praktijkvoorbeelden en eerlijke kostenberekeningen.
Beoordelingscriteria: Wat mkb-bedrijven écht nodig hebben
Voor we de aanbieders vergelijken, moeten we de meetlat bepalen. Wat heb je aan het beste algoritme als het niet integreert met je bestaande workflows?
Dataprivacy & Compliance
Voor Duitse bedrijven is AVG-naleving cruciaal. Dat betekent concreet:
- Gegevensverwerking binnen de EU of met adequate beschermingsmaatregelen
- Duidelijke verwerkersovereenkomsten (AVV) met de AI-leverancier
- Transparantie over gegevensgebruik – geen verborgen trainings-pipelines
- Garantie op verwijdering voor geüploade documenten
Anna uit ons HR-voorbeeld kan zich geen compliance-overtredingen veroorloven. Persoonsgegevens in verkeerde handen betekent boetes en verlies van vertrouwen.
Integratie & Gebruiksvriendelijkheid
Mkb-bedrijven hebben zelden een dedicated AI-team. De oplossing moet in bestaande tools passen:
- Office-suite-integratie (Word, Excel, PowerPoint, Outlook)
- CRM/ERP-koppeling voor naadloze workflows
- Intuïtieve bediening zonder wekenlange training
- Mobiele beschikbaarheid voor buitendienst en werken op afstand
Schaalbaarheid & Kosten
Markus uit ons IT-voorbeeld denkt in TCO (Total Cost of Ownership):
- Eerlijke prijs per gebruiker zonder verborgen API-kosten
- Schaalbaarheid met het bedrijf – van 20 naar 200 gebruikers
- Geen lock-in-effecten door gesloten bestandsformaten
- Duidelijke ROI-metrics voor het management
Support & Lokalisatie
Duitse bedrijven verwachten Duitse ondersteuning:
- Duitstalige klantenservice binnen Europese tijdzones
- Lokale partners voor implementatie en training
- Duitstalige gebruikersinterfaces en documentatie
- Branchespecifieke templates voor typische use cases
Deze criteria vormen de basis voor onze aanbiedersbeoordeling. Pure modelprestatie is van ondergeschikt belang als de oplossing niet praktisch in gebruik is.
De top 8 AI-aanbieders voor het mkb
Microsoft 365 Copilot & Azure OpenAI
Sterke punten: Naadloze integratie met bestaande Office-workflows. Copilot draait op Europese Azure-servers, waarmee privacyzorgen worden weggenomen.
Copilot werkt direct in Word, Excel, PowerPoint en Outlook. Thomas kan offertes via chat laten genereren: “Maak een offerte voor een verpakkingsmachine, levertijd 12 weken, gebaseerd op de vorige calculatie voor klant XY.”
AVG-status: EU Data Boundary voor Microsoft-diensten is actief. Verwerkersovereenkomsten gestandaardiseerd. Geen gebruik van bedrijfsdata voor modeltraining.
Kosten: 30 euro per gebruiker/maand bovenop de Office-licentie. Voor 50 gebruikers: 1.500 euro per maand plus de bestaande Microsoft-kosten.
Zwakke punten: Nog steeds een Amerikaanse aanbieder met potentiële Cloud Act-risico’s. Functionaliteit in Duitsland deels beperkter dan in de VS.
Ideaal voor: Bedrijven met een Microsoft-infrastructuur die hun office-workflows willen optimaliseren.
Google Workspace & Gemini for Business
Sterke punten: Krachtige zoekfuncties en documentanalyse. Gemini integreert naadloos in Gmail, Docs en Sheets. Vooral sterk bij meertalige teams.
Anna’s HR-team kan vacatures binnen enkele seconden lokaliseren: “Vertaal deze vacature voor Senior Developer naar het Engels en pas deze aan naar UK-standaarden.”
AVG-status: Google biedt EU-hosting aan voor Workspace-data. Toch blijven er zorgen over het businessmodel van Google.
Kosten: 20 euro per gebruiker/maand voor business-accounts met Gemini. Goedkoper dan Microsoft, maar minder office-integratie.
Zwakke punten: Minder gangbaar bij Duitse bedrijven. Privacyzorgen vanwege het advertentiemodel. Minder ERP-integraties.
Ideaal voor: Digitaal vaardige teams zonder Microsoft-legacy die internationaal samenwerken.
OpenAI Enterprise & API’s
Sterke punten: Beste modelprestatie bij creatieve taken. ChatGPT Enterprise waarborgt privacy zonder data voor training te gebruiken. Flexibele API-integratie mogelijk.
Markus kan Custom GPT’s trainen voor specifieke bedrijfsprocessen: een “compliance-bot” voor privacy-aanvragen of een “product-assistent” voor technische documentatie.
AVG-status: Gegevensverwerking vooral in de VS. EU-hosting is aangekondigd, maar nog niet beschikbaar.
Kosten: 60 dollar per gebruiker/maand voor Enterprise. API-kosten komen daar per gebruik bovenop. Bij intensief gebruik loopt dit snel op.
Zwakke punten: Privacyproblematiek is kritisch voor Duitse bedrijven. Geen directe Office-integratie. Amerikaans bedrijf met Cloud Act-risico’s.
Ideaal voor: Tech-savvy bedrijven met eigen API-ontwikkeling en minder zware privacy-eisen.
Anthropic Claude voor bedrijven
Sterke punten: Uitblinker in analytische taken en documentverwerking. Claude kan grote PDF’s betrouwbaar samenvatten en structureren.
Ideaal voor Thomas’ machinebouw: “Analyseer deze 200 pagina’s tellende norm DIN EN 1234 en stel een checklist op voor onze productcompliance.”
AVG-status: Voornamelijk VS-gebaseerd, EU-plannen aangekondigd maar nog niet geïmplementeerd.
Kosten: Pro-accounts vanaf 20 dollar/maand. Enterprise-prijzen op aanvraag. API-gebruik volgens tokenverbruik.
Zwakke punten: Weinig integratie met standaard zakelijke tools. Privacyzorgen. Nog geen gevestigd partnernetwerk in Duitsland.
Ideaal voor: Bedrijven met sterk analytische use cases en eigen technische expertise.
Aleph Alpha: Het Europese alternatief
Sterke punten: Europese foundation model-aanbieder. Luminous-modellen draaien uitsluitend op Duitse servers. Speciaal ontwikkeld voor Europese compliance-eisen.
Bijzonder interessant voor gereguleerde sectoren: farmacie, financiële dienstverlening en overheden met hoge eisen aan privacy.
AVG-status: Duitse ontwikkeling, Duitse servers, Duits recht. Geen Cloud Act, geen Amerikaanse autoriteiten-toegang.
Kosten: Individueel geprijsd naar behoefte. Doorgaans duurder dan Amerikaanse aanbieders, maar met een soevereiniteits-premium.
Zwakke punten: Kleinere modellen dan GPT-4 of Gemini. Minder kant-en-klare integraties. Hogere kosten bij vergelijkbare prestaties.
Ideaal voor: Organisaties met de hoogste privacy-eisen en focus op Europese waarden.
Amazon Bedrock & AWS
Sterke punten: Toegang tot verschillende foundation models (Claude, Llama, Cohere) via één platform. Sterke AWS-integratie voor bedrijven met bestaande cloudinfrastructuren.
Markus kan verschillende modellen inzetten voor verschillende use cases: Claude voor analyse, Llama voor codegeneratie – zonder aparte contracten.
AVG-status: EU-regio’s beschikbaar. Verwerkersovereenkomsten zijn standaard. Maar Amerikaanse aanbieder blijft gevoelig voor Cloud Act-risico.
Kosten: Pay-per-use op basis van API-verzoeken. Kostenefficiënt bij gematigd gebruik, bij intensief gebruik snel prijzig.
Zwakke punten: Technische complexiteit vereist AWS-expertise. Geen directe Office-integraties. Installatie vergt inspanning.
Ideaal voor: IT-georiënteerde bedrijven met AWS-infrastructuur en eigen ontwikkelcapaciteit.
SAP Business AI & Joule
Sterke punten: Naadloze integratie met bestaande SAP-landschappen. Joule begrijpt ERP-data en kan direct bedrijfsprocessen ondersteunen.
Perfect voor bedrijven met SAP S/4HANA: “Toon alle achterstallige orders van klant XY en stel oplossingsmaatregelen voor.”
AVG-status: EU-hosting beschikbaar. SAP als Duitse aanbieder met Europese waarden. Goede compliance-ondersteuning.
Kosten: Onderdeel van SAP-licentie. Bijkomende kosten afhankelijk van functionaliteit. Gewoonlijk €50-100 per gebruiker/maand.
Zwakke punten: Alleen relevant voor SAP-klanten. Minder flexibel dan algemene AI-tools. Innovatie verloopt langzamer dan bij gespecialiseerde AI-aanbieders.
Ideaal voor: Bestaande SAP-klanten met ERP-gecentreerde workflows.
Deutsche Telekom AI Solutions
Sterke punten: Duitse aanbieder met lokale expertise. Bundelt diverse AI-diensten speciaal voor het mkb. Sterke focus op privacy en lokale support.
Interessant als managed service: Telekom verzorgt de implementatie en het beheer, Duitse bedrijven gebruiken AI zonder dat ze zelf technische kennis nodig hebben.
AVG-status: Duitse infrastructuur en rechtsorde. Lokale dataopslag als standaard.
Kosten: Managed service-model. Prijs afhankelijk van use case en aantal gebruikers. Typisch €40-80 per gebruiker/maand.
Zwakke punten: Minder innovatief dan gespecialiseerde AI-aanbieders. Beperkte modelkeuze. Hogere kosten door extra servicelaag.
Ideaal voor: Mkb-bedrijven zonder eigen IT-expertise die een volledig Duitse oplossing wensen.
Praktijkvoorbeelden uit het mkb
Theorie is mooi – maar hoe ziet succesvolle AI-implementatie er in de praktijk uit? Deze drie voorbeelden tonen concrete toepassingen:
Machinebouw: Geautomatiseerde offertecreatie
Müller Automation (anoniem) gebruikt Microsoft 365 Copilot voor offertecreatie. Proces: medewerker voert de basisgegevens in via chat. Copilot haalt historische calculaties op en genereert gestructureerde offertes.
Resultaat: Tijd voor offertecreatie teruggebracht van 4 uur naar 45 minuten. Constante kwaliteit door gebruik van templates. ROI behaald na 8 maanden.
Uitdagingen: Initieel opschonen van calculatietemplates. Change management bij ervaren verkopers. Training rond privacy nodig.
IT-dienstverlener: Intelligente ticketverwerking
Schmidt IT-Services gebruikt Claude via de API voor first-level support. Klantvragen worden automatisch gecategoriseerd en voorzien van oplossingvoorstellen.
Resultaat: 60% van de standaardtickets automatisch opgelost. Hogere klanttevredenheid door snellere reacties. Supportmedewerkers kunnen zich richten op complexe gevallen.
Uitdagingen: API-integratie vereiste externe ontwikkeling. Kwaliteitscontrole op automatische antwoorden. Gefaseerde introductie om medewerkers mee te krijgen.
Consultancy: Contentcreatie & proposal management
Weber Consulting combineert meerdere tools: ChatGPT voor ideeën, Microsoft Copilot voor presentaties, Aleph Alpha voor gevoelige klantdocumenten.
Resultaat: Proposalcreatie 50% sneller. Hogere winrate door consistente kwaliteit. Consultants hebben meer tijd voor strategisch advies.
Uitdagingen: Diversiteit aan tools vereist duidelijke processen. Verschillende privacy-levels per klant. Continue training noodzakelijk.
Praktijklessen
Alle geslaagde implementaties tonen patronen:
- Begin met duidelijk afgebakende use cases – niet meteen overal “AI”
- Betrek medewerkers vanaf het begin – techniek volgt acceptatie
- Datakwaliteit is cruciaal – Garbage in, Garbage out
- Stapsgewijze uitrol na eerste successen
- Duidelijke succesmeting voor management buy-in
Het belangrijkste: Zie AI niet als vervanging van mensen, maar als ondersteuning voor betere resultaten.
Implementatiestrategieën: De veilige weg naar AI
De beste AI-oplossing werkt niet zonder doordachte introductie. Hier de beproefde Brixon-methodiek voor het mkb:
Fase 1: Assessment & use case-identificatie (4-6 weken)
Voordat u tools selecteert, moet u weten waar AI het meeste oplevert:
- Procesmapping: Welke taken kosten nu de meeste tijd?
- Quick-win-analyse: Waar is 80% verbetering met 20% inspanning haalbaar?
- Stakeholderinterviews: Wat verwacht het management? Waar zijn medewerkers bang voor?
- Technische inventarisatie: Welke systemen, databronnen en vaardigheden zijn er?
Thomas uit ons machinebouwvoorbeeld ontdekt hier: offertecreatie, documentatie en e-mailverwerking zijn grootste tijdvreters.
Fase 2: Pilotimplementatie (8-12 weken)
Begin met een overzichtelijke use case en 5-10 power users:
- Toolselectie op basis van assessment-resultaten
- Technische installatie met privacy-configuratie
- Intensieve training voor de pilotgroep
- Wekelijkse feedbackrondes en aanpassingen
- Meetbare KPI’s vanaf dag één
Anna’s HR-team kan starten met automatische vacature-optimalisatie. Goed meetbaar: tijd per vacature, aantal kandidaten, kwaliteit van sollicitaties.
Fase 3: Uitrol & schaalvergroting (12-16 weken)
Na een geslaagde pilot volgt de stapsgewijze uitrol:
- Change management met succesverhalen uit de pilot
- Trainingsplan voor alle betrokken medewerkers
- Supportstructuren voor technische en inhoudelijke vragen
- Governanceregels voor AI-gebruik en privacy
- Continue optimalisatie op basis van gebruiksdata
Kritische succesfactoren
Onze ervaring uit meer dan 50 mkb-projecten laat zien:
Draagvlak van het management is essentieel. Zonder overtuiging bij de leiding faalt zelfs het beste project. Heldere verwachtingen en realistische doelen zijn belangrijker dan holle beloften.
Medewerkers moeten het nut inzien. “AI maakt je niet overbodig, maar productiever” – deze boodschap moet geloofwaardig zijn. Concreet voorbeelden helpen meer dan abstracte visies.
Privacy mag geen bijzaak zijn. Privacy by design betekent: privacy-plan vóór toolselectie. Verwerkersovereenkomsten vóór livegang. Training over omgaan met gevoelige data.
Quick wins creëren draagvlak. De eerste use case moet direct werken en meetbare verbeteringen opleveren. Liever voorzichtig starten dan spectaculair falen.
Kostenanalyse & ROI-beschouwing
AI-investeringen moeten zichzelf terugverdienen. Hier een realistische kosteninschatting voor een typisch mkb-scenario:
Voorbeeldberekening: bedrijf met 100 medewerkers
| Kostenpost | Eenmalig (jaar 1) | Terugkerend (per jaar) |
|---|---|---|
| Microsoft 365 Copilot (50 gebruikers) | 0 € | 18.000 € |
| Assessment & advies | 15.000 € | 0 € |
| Implementatie & training | 25.000 € | 0 € |
| Support & optimalisatie | 0 € | 8.000 € |
| Totaal jaar 1 | 58.000 € | 26.000 € (vanaf jaar 2) |
ROI-berekening op basis van use cases
Offertecreatie (verkoop):
- Tijdbesparing: 3 uur per offerte bij 200 offertes/jaar
- Uurtarief verkoop: 80 euro (incl. overhead)
- Jaarlijkse besparing: 600 uur × 80 € = 48.000 €
E-mailverwerking (alle afdelingen):
- Tijdbesparing: 30 minuten per dag bij 50 gebruikers
- Gemiddeld uurtarief: 60 euro
- Jaarlijkse besparing: 6.500 uur × 60 € = 390.000 €
Documentatie & rapportages:
- Tijdbesparing: 2 uur per week bij 20 gebruikers
- Uurtarief: 70 euro
- Jaarlijkse besparing: 2.080 uur × 70 € = 145.600 €
Totaal ROI: 583.600 € besparing bij 58.000 € investering = 906% ROI in het eerste jaar.
Realiteitscheck
Lijken deze cijfers te mooi om waar te zijn? Dat komt door de aannames. Niet elke bespaarde minuut wordt ingevuld met productief werk. Realistischer zijn deze uitgangspunten:
- Slechts 60% van de tijdbesparing leidt tot meetbaar voordeel
- Leercurve verlaagt de efficiëntie in de eerste 3 maanden
- Technische problemen en downtime moeten worden meegenomen
- Niet alle medewerkers gebruiken AI optimaal
Met conservatievere aannames (40% van de theoretische tijdwinst) blijft de ROI boven de 300% – nog altijd beter dan de meeste IT-investeringen.
Let op verborgen kosten
Succesvolle AI-projecten brengen vaak extra kosten met zich mee:
- Opschonen van data vóór introductie van AI
- Uitgebreide IT-beveiliging voor AI-integratie
- Aanvullende trainingen bij software-updates
- Compliance-audits als bewijs voor privacy-eisen
Calculeer 20-30% marge voor onvoorziene kosten mee. AI blijft desondanks een van de rendabelste technologische investeringen voor het mkb.
Toekomstperspectief: Wat brengt 2025
De AI-markt ontwikkelt zich in 2025 langs drie hoofdlijnen – die rechtstreeks gevolgen hebben voor besluitvorming in het mkb:
Commoditisering van foundation models
De prestatieniveaus van GPT-4, Gemini en Claude groeien verder naar elkaar toe. Integratie, privacy en support worden doorslaggevend. Duitse bedrijven profiteren hiervan – ze hoeven niet meer te kiezen tussen prestatie en compliance.
Concreet betekent dit: Microsoft, Google en Europese aanbieders halen in qua pure modelkwaliteit. Tegelijk verbeteren ze privacy en lokale infrastructuren.
Agent-gebaseerde workflows
In 2025 worden AI-agenten voor meerstapsprocessen gemeengoed. Niet meer elke prompt los, maar een agent die complete bedrijfsprocessen orkestreert.
Voorbeeld uit de machinebouw van Thomas: een “offerteagent” zoekt zelfstandig naar materiaalkosten, checkt beschikbaarheden, rekent prijzen uit en maakt gepersonaliseerde offertes – zonder handmatige tussenstappen.
Microsoft en SAP ontwikkelen deze agent-frameworks al. In 2025 zijn ze klaar voor productie in het mkb.
Regulering door EU AI Act
De Europese AI Act biedt extra rechtszekerheid voor Duitse bedrijven. Tegelijk ontstaan er certificeringsstandaarden voor AI-systemen – vergelijkbaar met ISO-normen.
Aanbieders met Europees compliance-foc us profiteren. Amerikaanse aanbieders moeten volgen of verliezen marktaandeel op de Europese markt.
Aanbevelingen voor 2025
Nu starten, maar strategisch: Wie in 2025 nog niet met AI experimenteert, verliest terrein. Let op: paniekaankopen zonder strategie kosten alleen geld.
Kies voor integratie: Standalone tools worden minder belangrijk. AI moet ingebed zijn in bestaande workflows – zet Microsoft 365, SAP of Google Workspace in als platform.
Privacy als troefkaart: Duitse bedrijven kunnen Europese AI-aanbieders als concurrentievoordeel inzetten. Klanten waarderen “Made in Europe”-AI steeds meer.
Maak van medewerkers experts: De beste AI-strategie mislukt zonder kundige gebruikers. Investeer in opleiding en change management.
2025 wordt het jaar waarin AI voor het Duitse mkb van “nice-to-have” verandert in een “must-have”. De vraag is niet meer “of”, maar “hoe snel” en “met welke partner”.
Conclusie & aanbevelingen voor actie
Het Duitse mkb staat in 2025 voor de grootste productiviteitskans sinds de pc-revolutie. AI is geen verre toekomstmuziek meer, maar een praktisch hulpmiddel voor dagelijkse uitdagingen.
Voor Thomas uit de machinebouw betekent dat: offertes in 45 in plaats van 240 minuten. Voor Anna in HR: vacatures in 10 in plaats van 60 minuten. Voor Markus in IT: geautomatiseerde afhandeling in plaats van handmatige ticketverwerking.
De technologie is er. De tools zijn beschikbaar. Compliance-drempels zijn overkomelijk. Nu draait het om de uitvoering.
Ons advies: Start met een duidelijk afgebakende use case. Kies een gevestigde partner met lokale aanwezigheid. Investeer in change management en training. Meet het succes vanaf dag één.
En denk eraan: uw concurrenten evalueren AI-oplossingen al. De vraag is niet of u met AI aan de slag gaat – maar of u tot de eersten of tot de laatsten behoort.
Veelgestelde vragen
Is AI überhaupt zinvol voor kleine bedrijven met 20-50 medewerkers?
Absoluut. Juist kleinere bedrijven profiteren bovengemiddeld van AI-automatisering, want elke bespaarde uur heeft direct effect. Microsoft 365 Copilot of Google Workspace met AI kosten minder dan een parttimer, maar verhogen de efficiëntie in het hele team. Start met e-mailoptimalisatie en documentcreatie – dat werkt direct vanaf dag één.
Hoe zorg ik voor AVG-naleving bij AI-tools?
Drie essentiële stappen: 1) Kies aanbieders met gegevensverwerking binnen de EU (Microsoft EU Data Boundary, Google EU-hosting of Duitse aanbieders zoals Aleph Alpha). 2) Sluit verwerkersovereenkomsten af waarin AI-gebruik expliciet wordt geregeld. 3) Train uw medewerkers om geen persoonsgegevens of vertrouwelijke data in AI-tools in te voeren. Raadpleeg een privacy officer bij de implementatie.
Met welke kosten moet ik rekenen voor AI in het mkb?
Voor een 50-persoonsbedrijf: Microsoft 365 Copilot kost 1.500 euro per maand voor alle gebruikers. Eenmalig komt daar 15.000-30.000 euro bij voor advies en implementatie. Google Workspace met AI is goedkoper (ca. 1.000 euro/maand), OpenAI Enterprise duurder (ca. 3.000 euro/maand). De ROI ligt typisch op 300-500% in het eerste jaar door tijdsbesparing.
Welke AI-use cases werken meteen zonder veel voorbereiding?
Snelle winst is te behalen met: e-mailconcepten en -antwoorden, samenvattingen van lange documenten, vertalingen, notulen uit meetings, eerste versies voor presentaties en berichten op sociale media. Dit vereist geen databron-integratie en werkt direct met standaardtools als ChatGPT, Microsoft Copilot of Google Gemini.
Hoe overtuig ik sceptische medewerkers van AI-tools?
Eerlijkheid en concrete voorbeelden werken beter dan buzzwords. Laat zien hoe AI saaie taken overneemt zodat er meer tijd is voor boeiende projecten. Start met vrijwillige “AI-pioniers” en deel hun succesverhalen. Benadruk: AI vervangt geen banen, maar maakt ze productiever en minder repetitief. Een gefaseerde uitrol met intensieve training vermindert angst.
Moet ik Duitse AI-aanbieders kiezen of internationale aanbieders?
Dat hangt af van uw prioriteiten. Duitse aanbieders zoals Aleph Alpha bieden maximale data-soevereiniteit, maar zijn duurder en minder uitgebreid qua functies. Microsoft en Google hebben met EU-hosting goede compromissen gevonden. Voor sterk privacy-gevoelige data (farmacie, financiën) zijn Duitse oplossingen aan te raden. Voor standaard office-workflows voldoen internationale aanbieders met EU-compliance vaak prima.
