Wie wir den ai-finden Score ermitteln
Jedes KI-Tool auf ai-finden.de erhält einen Gesamt-Score von 0–10. Er setzt sich aus 5 Dimensionen zusammen — die schwerste davon ist der DSGVO-Score, der wiederum aus 7 Einzelkategorien berechnet wird und 35 % des Gesamtscores ausmacht. Diese Seite legt die Gewichtungen, Kriterien und Grenzen unserer Bewertung offen.
Kurzfassung — 1 Minute
- Wir prüfen 7 DSGVO-Kategorien pro Tool — von KI-Training bis Serverstandort.
- Datenschutz macht 35 % des Gesamtscores aus — mehr als jede andere Dimension.
- Jede Aussage erhält einen Verifikationscode — wir zeigen was belegt ist und was Einschätzung bleibt.
- Kritische Verstöße führen zu K.O.-Kriterien — kein AVV bedeutet automatisch K.O.
- Alle Bewertungen werden alle 6 Monate neu geprüft und transparent datiert.
Warum wir das machen
DSGVO-Compliance ist für Unternehmen im DACH-Raum keine optionale Fußnote. Bußgelder können bis zu 4 % des weltweiten Jahresumsatzes betragen. Trotzdem sind die meisten Tool-Vergleiche beim Thema Datenschutz entweder oberflächlich ("Server in den USA") oder fehlen ganz.
Für den DSGVO-Score analysieren wir jedes Tool in 7 gewichteten Kategorien, dokumentieren unsere Quellen und geben für drei typische Nutzungsprofile angepasste Scores aus. Dieser DSGVO-Score ist eine von fünf Dimensionen des ai-finden Gesamtscores (siehe unten). Das ist kein Rechtsberatungsersatz — aber deutlich mehr als ein grüner Haken.
Wie eine Bewertung entsteht: Jede Bewertung beginnt als KI-gestützte Erstanalyse nach der unten dokumentierten Methodik — auf Basis öffentlicher Quellen (Datenschutzerklärung, AVV/ToS, Preisseiten, API-Doku). Diese Erstanalyse wird redaktionell geprüft und verantwortet (Redaktion). Jede Tatsachenbehauptung erhält einen Verifikationscode (siehe unten), der die Belegquelle und damit die Konfidenz offenlegt. Wir kennzeichnen, was belegt ist — und was Einschätzung bleibt.
Die Bewertungsformel
score_gesamt = (KI-Training × 0,20) + (AVV × 0,18) + (Rechtsgrundlage × 0,17)
+ (Datenspeicherung × 0,13) + (Betroffenenrechte × 0,12)
+ (Transparenz × 0,11) + (Technische Sicherheit × 0,09)
Alle Kategorien werden auf einer Skala von 0–10 bewertet. Das Ergebnis wird auf 2 Nachkommastellen gerundet.
Die Gewichtungen spiegeln unsere redaktionelle Risikoeinschätzung für typische DACH-Unternehmen wider — sie sind keine rechtlich vorgegebenen Werte, sondern das Ergebnis der Frage: Welche Faktoren entscheiden in der Praxis am häufigsten darüber, ob ein Tool rechtssicher eingesetzt werden kann?
Die 7 Kategorien im Detail
1. KI-Training
Gewicht: 20 %Die wichtigste Frage: Werden deine Eingaben, Dokumente oder Nachrichten genutzt, um KI-Modelle zu trainieren? Viele Tools tun dies standardmäßig — Opt-out ist oft versteckt oder nur auf teuren Plänen verfügbar.
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | Kein Training mit Kundendaten, vertraglich ausdrücklich zugesichert (z.B. ToS/DPA-Klausel), Opt-out nicht nötig |
| 8–9 | Kein Training, vertragliche Zusicherung vorhanden, aber weniger explizit dokumentiert |
| 6–7 | Kein Training auf Business-Plänen, Consumer-Plan unklar oder Opt-out nötig |
| 4–5 | Opt-out vorhanden aber nicht Standard, oder nur auf teureren Plänen |
| 2–3 | Training möglich, Opt-out schwer zugänglich oder unklar dokumentiert |
| 0–1 | Explizit Training mit Nutzerdaten, kein Opt-out |
2. Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV)
Gewicht: 18 %Wenn ein Tool-Anbieter personenbezogene Daten in deinem Auftrag verarbeitet (Auftragsverarbeitung), verlangt Art. 28 DS-GVO einen AVV zwischen dir und dem Anbieter. Ohne AVV ist eine solche Verarbeitung in der Regel nicht rechtskonform. Nicht jeder Anbieter ist allerdings Auftragsverarbeiter — manche handeln als eigene Verantwortliche, dann gelten andere Regeln. Wir prüfen, ob ein AVV verfügbar ist und wie vollständig er die 8 Mindestanforderungen nach Art. 28 Abs. 3 DS-GVO erfüllt.
8 Mindestanforderungen nach Art. 28 Abs. 3 DS-GVO:
- Weisungsgebundenheit des Auftragsverarbeiters
- Vertraulichkeitspflichten
- Technisch-organisatorische Maßnahmen (TOMs)
- Sub-Auftragsverarbeiter-Regelung
- Unterstützung bei Betroffenenrechten
- Unterstützung bei Datenschutzverletzungen
- Löschung / Rückgabe nach Auftragsende
- Prüfungs- und Kontrollrechte des Verantwortlichen
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | Vollständiger AVV, alle 8 Punkte erfüllt, aktuell und ohne Enterprise-Zwang verfügbar |
| 8–9 | Vollständiger AVV, alle 8 Punkte, aber nur auf höheren Plänen oder auf Anfrage bereitgestellt |
| 6–7 | AVV vorhanden, 6–7 von 8 Punkten erfüllt |
| 4–5 | AVV auf Anfrage oder nur 4–5 von 8 Punkten |
| 2–3 | Eingeschränkter AVV, wesentliche Klauseln fehlen |
| 0–1 | Kein AVV verfügbar |
Hinweis: Rechtlich entscheidend ist die Vollständigkeit des AVV (alle 8 Punkte) — nicht, ob er per Self-Service abschließbar ist. Self-Service und Gratis-Plan-Verfügbarkeit bewerten wir als Zugänglichkeits-Bonus, weil sie den Abschluss für kleine Teams erleichtern. Ein manuell zu unterzeichnender, aber vollständiger AVV ist rechtlich gleichwertig.
3. Rechtsgrundlage & Drittlandtransfer
Gewicht: 17 %Wenn Daten in Länder außerhalb der EU/EWR übertragen werden, ist eine explizite Rechtsgrundlage Pflicht (Art. 44 ff. DS-GVO). Besonderes Risiko: US-Unternehmen unterliegen dem CLOUD Act, der US-Behörden den Zugriff auf Daten ermöglichen kann — auch wenn Server in der EU stehen. Die folgende Tabelle ist unsere Risikobewertung für die typische DACH-Nutzung — keine objektive Rechtswahrheit, sondern eine nachvollziehbare Einstufung des Restrisikos.
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | EU/EWR-Unternehmen, Server ausschließlich EU, kein CLOUD Act-Risiko |
| 8–9 | EU-Unternehmen, einzelner Drittlandtransfer mit klarer Rechtsgrundlage |
| 6–7 | USA mit DPF-Zertifizierung + SCCs, kein direktes Mutterkonzern-CLOUD-Act-Risiko |
| 4–5 | USA mit SCCs, DPF vorhanden aber rechtlich anfechtbar, CLOUD Act-Risiko erkennbar |
| 2–3 | USA ohne DPF, nur SCCs, hohes CLOUD Act-Risiko |
| 0–1 | China, Russland o.Ä. ohne EU-Angemessenheitsbeschluss und ohne nachgewiesene SCCs |
Einordnung: Diese Skala ist eine Risiko-Einstufung, keine juristische Gewissheit. Entscheidend ist nicht das Land allein, sondern das Zusammenspiel aus Serverstandort, Konzernstruktur (Zugriffsmöglichkeiten), Art der übertragenen Daten und vorhandenen Garantien (SCCs, DPF, Zusatzmaßnahmen). Die Stufen 6–7 (USA mit DPF+SCCs) bzw. 8–9 (EU-Anbieter mit einzelnem, abgesichertem Drittlandtransfer) bilden das real unterschiedliche Restrisiko ab — eine abschließende Bewertung erfordert immer den konkreten Einzelfall.
4. Datenspeicherung & Löschung
Gewicht: 13 %Art. 5 Abs. 1 lit. e DS-GVO verlangt Speicherbegrenzung: Daten nur so lange wie nötig. Wir prüfen, ob Fristen schriftlich dokumentiert sind und ob nach Account-Löschung tatsächlich alle Daten entfernt werden — einschließlich Backups.
Hinweis zu GoBD: Buchhaltungssoftware muss Belege gesetzlich 10 Jahre aufbewahren. Das ist kein Datenschutzproblem, wenn es klar kommuniziert wird — wir bewerten es entsprechend neutral.
Wichtig: „Sofortige Löschung" ist nur dort der Idealfall, wo Daten nicht dauerhaft gebraucht werden (z.B. eine Übersetzung). Kurze Aufbewahrung für Sicherheit, Logs, Backups oder Missbrauchserkennung ist legitim und sogar nach Art. 32 DS-GVO geboten — wir werten sie nicht ab, solange Fristen klar dokumentiert sind.
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | Sofortige Löschung nach Verarbeitung, vollständig dokumentiert |
| 8–9 | Klare Fristen (≤30 Tage nach Account-Löschung), dokumentiert |
| 6–7 | Fristen kommuniziert, Backup-Retention unklar oder gesetzliche Pflicht erklärt |
| 4–5 | Vage Fristen ("so lange wie nötig"), manuelle Löschung auf Anfrage |
| 2–3 | Kaum Informationen, Löschung nicht garantiert |
| 0–1 | Keine Angaben oder explizit unbefristete Speicherung |
5. Betroffenenrechte
Gewicht: 12 %Die DS-GVO gibt betroffenen Personen umfangreiche Rechte: Auskunft (Art. 15), Löschung (Art. 17), Datenübertragbarkeit (Art. 20), Widerspruch (Art. 21). Wir prüfen, ob diese Rechte per Self-Service umgesetzt sind oder nur auf schriftliche Anfrage (mit bis zu 30 Tagen Reaktionszeit) ausgeübt werden können.
Hinweis: Ein Self-Service-Dashboard ist von der DS-GVO nicht vorgeschrieben — die fristgerechte Bearbeitung auf Anfrage genügt. Wir bewerten Self-Service höher, weil er die Ausübung erleichtert und Reaktionszeiten verkürzt; das ist ein Komfort-, kein reines Compliance-Kriterium.
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | Vollständiges Self-Service-Dashboard für alle Betroffenenrechte |
| 8–9 | Self-Service für Auskunft, Löschung, Export; Widerspruch auf Anfrage |
| 6–7 | Self-Service für Hauptrechte, einzelne Rechte nur auf Anfrage |
| 4–5 | Alle Rechte nur auf Anfrage, Reaktionszeit dokumentiert |
| 2–3 | Rechte nur auf Anfrage, Reaktionszeit unklar |
| 0–1 | Keine DSGVO-Betroffenenrechte implementiert |
6. Transparenz & Dokumentation
Gewicht: 11 %Datenschutz setzt Transparenz voraus. Wir prüfen die Qualität und Aktualität der Datenschutzerklärung und ob technisch-organisatorische Maßnahmen (TOMs) öffentlich dokumentiert sind. Ein benannter Datenschutzbeauftragter (DSB) zählt positiv — sein Fehlen werten wir aber nicht ab, wenn der Anbieter gar nicht zur Benennung verpflichtet ist (ein DSB ist nur unter bestimmten Voraussetzungen Pflicht, Art. 37 DS-GVO).
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | Vollständige aktuelle DSE, DSB benannt, TOMs öffentlich, Sub-AV-Liste öffentlich |
| 8–9 | Gute DSE, DSB benannt, TOMs dokumentiert, Sub-AV auf Anfrage |
| 6–7 | Gute DSE, kein DSB (unter Schwellenwert), TOMs teilweise dokumentiert |
| 4–5 | Basis-DSE, DSB fehlt, TOMs nicht öffentlich |
| 2–3 | Unvollständige oder veraltete DSE |
| 0–1 | Keine / unzureichende Datenschutzerklärung |
7. Technische Sicherheit
Gewicht: 9 %Art. 32 DS-GVO fordert "dem Risiko angemessene" technische Maßnahmen. Wir prüfen Verschlüsselung, Zwei-Faktor-Authentifizierung und anerkannte Zertifizierungen. Besonders relevant für DACH: ISO 27001 (international) und SOC 2 Type II (US-Standard, kein DSGVO-Äquivalent).
| Score | Bedeutung |
|---|---|
| 10 | TLS 1.3, starke Auth erzwingbar (2FA/Passkey/SSO), ISO 27001 + SOC 2 Type II, regelmäßige Pentests |
| 8–9 | TLS 1.3, starke Auth verfügbar, ISO 27001 oder SOC 2 Type II |
| 6–7 | TLS 1.2+, starke Auth verfügbar, SOC 2 Type II (kein EU-Zertifikat) |
| 4–5 | TLS, starke Auth verfügbar, keine Zertifizierung |
| 2–3 | TLS vorhanden, keine starke Authentifizierung, keine Zertifizierung |
| 0–1 | Grundlegende Sicherheitsmaßnahmen fehlen oder unbekannt |
Einordnung: Die DS-GVO schreibt weder ISO 27001 noch SOC 2 vor — beide sind freiwillige Nachweise und dienen uns als Indiz für ein gepflegtes Sicherheitsmanagement, nicht als Pflichtkriterium. SOC 2 ist zudem kein Datenschutz-, sondern ein Kontroll-Nachweis. „Starke Authentifizierung" meint 2FA oder gleichwertige Verfahren wie Passkeys oder SSO — nicht zwingend klassische 2FA.
ai-finden Gesamtscore — 5 Dimensionen
Neben dem DSGVO-Härtetest bewertet der ai-finden Score vier weitere Dimensionen, die für den DACH-Einsatz entscheidend sind. DSGVO bleibt das stärkste Signal — schlechter Datenschutz kann ein ansonsten gutes Tool disqualifizieren.
gesamt_score = DSGVO × 0,35 + KI-Qualität × 0,20 + Preis × 0,20
+ Usability × 0,15 + Integrationen × 0,10
DSGVO (35 %): Unser Härtetest — 7 Kategorien, K.O.-Kriterien, Profil-Scores. Details oben. Kein anderes Kriterium hat mehr Gewicht, weil DSGVO-Verstöße existenzielle Folgen haben können.
So entsteht der Wert je Dimension: Die in jeder Dimension genannten Einzelkriterien werden je auf einer Skala 0–10 eingeschätzt und gleichgewichtet zu einem Dimensionswert gemittelt (2 Nachkommastellen). Diese fünf Dimensionswerte fließen dann mit den oben genannten Gewichten (35/20/20/15/10 %) in den Gesamtscore ein. Der DSGVO-Score folgt abweichend der eigenen 7-Kategorien-Gewichtung (siehe Formel oben).
Dimension: KI-Qualität (Gewicht 20 %)
Bewertungsfokus: Deutschsprachige KI-Leistung, bewertet anhand öffentlicher Angaben der Anbieter und Dritter. Die Angespielt-Tests und Benchmarks von ai finden Labs sind eigene Formate und fließen nicht in diesen Score ein.
Wie gut ist die KI-Leistung für deutschsprachige Nutzer wirklich? Wir bewerten nicht nur Englisch-Performance (die meist in Marketing-Materialien steht), sondern gezielt Deutsche Texte, Fachwörter und typische KMU-Aufgaben.
5 Kriterien
| Kriterium | Was wir prüfen |
|---|---|
| Deutsch-Qualität | Grammatik, Stil, Idiomatik auf Muttersprachler-Niveau; Fachvokabular Recht/Finanzen/Handwerk |
| Halluzinations-Resistenz | Erfindet das Modell Fakten? Maßstab sind öffentlich dokumentierte Angaben zur Zuverlässigkeit |
| Konsistenz | Liefert dasselbe Prompt ähnliche Ergebnisse? Wichtig für Workflow-Zuverlässigkeit |
| Modell-Transparenz | Gibt der Anbieter an, welches Modell läuft? Versionshistorie, Changelog öffentlich? |
| Verfügbarkeit | Uptime-SLA vorhanden? Historische Ausfälle? Für Geschäftskunden relevant |
Verifikation: Abgleich mit öffentlichen Status-Seiten, SLA- und Changelog-Dokumentation. Redaktionell geprüft.
Tools, die Modelle anderer Anbieter bereitstellen
Manche Tools erbringen die KI-Leistung nicht selbst, sondern stellen Modelle anderer Anbieter bereit, unverändert oder über eine eigene Vermittlungs- oder Schutzschicht, zum Beispiel eine Pseudonymisierung. Deren tatsächliche Ausgabequalität können wir allein aus öffentlichen Angaben nicht messen. Wir leiten die KI-Qualität deshalb ab, statt sie zu schätzen, und bewerten ausschließlich öffentlich überprüfbare Informationen.
- Basis: Deutsch-Qualität, Halluzinations-Resistenz und Konsistenz übernehmen wir vom besten angebotenen Modell, das wir selbst bereits bewertet haben. Wir nehmen den Bestwert und keinen Mittelwert, denn ein zusätzliches schwaches Modell im Katalog darf die Note nicht senken. Modelle ohne eigene Bewertung zählen nicht. Das beste Modell muss regulär wählbar sein, nicht nur in einer Sonderstufe.
- Abzüge: je 0,5 Punkte, wenn ein Punkt öffentlich nicht belegt ist, höchstens 1,5 Punkte insgesamt.
- Rundung: auf 0,5-Schritte wie bei den anderen Teilnoten.
| Punkt | Kein Abzug | Abzug 0,5 |
|---|---|---|
| Modell-Transparenz (Eigenschaft des Tools, nicht vom Modell geerbt) | Das Tool nennt das konkrete Modell, zum Beispiel die genaue Version | Es nennt nur eine Modellfamilie |
| Verfügbarkeit | Öffentliche Statusseite oder SLA | Nur ein Verfügbarkeitsziel oder keine Angabe |
| Eingriff in Prompt oder Input (Pseudonymisierung, Routing, Prompt-Umschreibung) | Kein Eingriff, oder der Anbieter belegt, dass die Ergebnisqualität nicht relevant leidet | Eingriff vorhanden, Wirkung nicht belegt, oder keine Information |
Wichtig: Wir bestrafen keine vermutete Qualitätsverschlechterung, sondern die fehlende Belegbarkeit. Ob ein Eingriff die Ausgabe tatsächlich verschlechtert, bewerten wir nicht. Die Begründung der Note nennt das Basismodell und jeden Abzug einzeln.
Gemeinsame Regeln für die Teilnoten
Für Preis, Integrationen, Usability und die KI-Qualität bei Tools mit eigenem Modell gilt dasselbe Verfahren, damit die Noten für jedes Tool gleich entstehen.
Eine 10 heißt „vollständig öffentlich belegt“, nicht „wahrscheinlich vorhanden“.
- Notenwert und Durchschnitt: Jedes Kriterium bekommt den Notenwert 10, 5 oder 0. Die Note ist der Durchschnitt der anwendbaren Kriterien, gerundet auf 0,5-Schritte.
- Öffentlich belegbar, kein Praxistest: Wir bewerten, was öffentlich belegt ist, nicht einen eigenen Test. Unbelegt ist 0, nicht 5, denn sonst würde fehlende Dokumentation belohnt. Eine 0 bedeutet „nicht belegt“, nicht „schlecht“.
- Nicht anwendbar (N/A): Nur dort, wo die Dimension es nennt, mit Begründung. Das Kriterium fällt dann aus dem Durchschnitt. Fehlt die Dokumentation eines relevanten Kriteriums, ist das 0.
- Quellen: Produkt- und Hilfedokumentation, offizielle Produktseite (inklusive Preisseite und AGB), offizieller Blog oder FAQ, sonstige Anbieterangaben. Die 10 gibt es nur mit einem Beleg aus den ersten beiden. Ein Beleg nur aus Blog, FAQ oder einer nicht öffentlichen Mail des Anbieters (Herstellerangabe, im Text als „laut Anbieter“ gekennzeichnet) ergibt höchstens 5.
- Beta: Beruht ein Kriterium ausschließlich auf einer als Beta, Preview oder experimentell gekennzeichneten Funktion, gibt es dafür höchstens 5.
Tools mit eigenem Modell
Entwickelt oder betreibt ein Tool seine KI selbst, gelten die gemeinsamen Regeln der Teilnoten, und kein Kriterium kann N/A sein. Stellt ein Tool fremde Modelle bereit, gilt stattdessen der Abschnitt davor.
| Kriterium | 10 | 5 | 0 |
|---|---|---|---|
| Deutsch-Qualität | Öffentlich dokumentierte Evaluierung oder Benchmark für Deutsch (Modellkarte, Messwerte) | Deutsch laut Anbieter unterstützt, ohne Messung | Nicht belegt oder nur Englisch |
| Halluzinations-Resistenz | Öffentliche Zuverlässigkeitsmessung oder Quellenangaben-Funktion mit belegter Wirkung | Qualitative Aussage oder Quellenangaben ohne Messung | Nicht belegt |
| Konsistenz | Modellversionen festlegbar und reproduzierbares Verhalten dokumentiert (feste Version, Seed, Temperatur) | Versionen genannt, aber nicht festlegbar | Nicht belegt |
| Modell-Transparenz | Konkretes Modell mit öffentlicher Versionshistorie oder Changelog | Konkretes Modell ohne Historie oder nur Modellfamilie | Nicht angegeben |
| Verfügbarkeit | Öffentliche Statusseite mit Verlauf oder verbindliches SLA mit Uptime | Verfügbarkeitsziel oder SLA nur für höhere Tarife, keine Statusseite | Nicht belegt |
Dimension: Preis & Transparenz (Gewicht 20 %)
Bewertungsfokus: Gesamtkosten mit DACH-Blick — EUR-Abrechnung, AVV-Gebühren, Kostenfallen, Kündigung.
Ein günstiger Preis hilft nichts, wenn er versteckte Kosten hat. Wir analysieren die Gesamtkosten-Struktur mit DACH-Blick: EUR-Abrechnung, DSGVO-Aufpreise, AVV-Gebühren, Kündigungsfristen.
5 Kriterien
| Kriterium | Was wir prüfen |
|---|---|
| Preisklarheit | Sind alle Kosten vor dem Kauf sichtbar? Keine versteckten Setup-Gebühren? |
| Keine Dark Patterns | Automatische Verlängerungen, schwer auffindbare Kündigungsbuttons, überlange Vertragslaufzeiten? |
| Preis-Leistungs-Verhältnis | Vergleich mit direkten Alternativen im Segment; Mehrwert pro EUR |
| Kostenstabilität | Häufigkeit von Preiserhöhungen in den letzten 24 Monaten; Kommunikation bei Änderungen |
| DACH-Kostenfallen | AVV kostenpflichtig? DSGVO-Compliance als Aufpreis? USD-Abrechnung ohne EUR-Option? |
Verifikation: Auswertung der öffentlichen Preisseiten inkl. archivierter Stände (Wayback Machine, als Momentaufnahme — kein Beleg für Vertragskonditionen), AVV-Kosten aus Anbieter-Doku. Redaktionell geprüft.
Wie aus den fünf Kriterien die Note entsteht
Es gelten die gemeinsamen Regeln der Teilnoten (siehe Dimension KI-Qualität). Kein Kriterium kann N/A sein, auch nicht bei jungen Produkten.
| Kriterium | 10 | 5 | 0 |
|---|---|---|---|
| Preisklarheit | Alle Preise, Limits und Steuerhinweis vor dem Kauf öffentlich sichtbar, keine Setup-Gebühren | Preise sichtbar, aber wesentliche Kosten teils unklar (Limits, Staffeln) oder einzelne Stufen nur „auf Anfrage“ | Preise nicht öffentlich oder versteckte Gebühren belegt |
| Vertragsfairness / Dark Patterns | Kündigung online möglich, Laufzeit und Verlängerung vor dem Kauf klar, keine automatische Umwandlung von Test in Abo, keine manipulativen Kündigungshürden | Transparente Bindung bis höchstens 12 Monate oder klar kommunizierte automatische Umwandlung von Test in Abo | Kündigung erschwert oder nicht öffentlich dokumentiert, irreführende Umwandlung, versteckte Verlängerung, manipulative Oberfläche oder Bindung über 12 Monate |
| Preisniveau | Vergleichspreis höchstens 80 % des Kategorie-Medians | Über 80 % bis höchstens 120 % des Medians | Über 120 % des Medians oder kein öffentlicher Preis |
| Kostenstabilität | Mindestens 24 Monate belegte Preishistorie ohne Erhöhung, Änderungen mindestens 30 Tage vorher angekündigt und Sonderkündigungsrecht | Noch keine 24 Monate Historie oder Historie nicht vollständig belegbar, aber Ankündigung mindestens 30 Tage und Sonderkündigungsrecht | Keine transparente Änderungsregel, weniger als 30 Tage Ankündigung ohne Sonderkündigung oder mindestens zwei belegte Erhöhungen in 24 Monaten |
| DACH-Kostenfallen | EUR-Abrechnung, AVV ohne Aufpreis und alle Datenschutz-Kernfunktionen in jedem bezahlten Tarif | Einer dieser Punkte eingeschränkt, zum Beispiel Kernfunktion nur in höherem Tarif | USD ohne EUR-Option, AVV kostenpflichtig oder nicht belegt |
- Vertragsfairness: Ein transparentes Jahresabo ist ein Vertragsmodell, kein Dark Pattern. Es zählt die Kündigungsmöglichkeit des günstigsten monatlich buchbaren Tarifs, ein nur optionales Jahresabo senkt nichts. Gibt es ausschließlich Jahresbuchung, gibt es höchstens 5.
- Preisniveau: Bewertet wird das relative Einstiegspreisniveau innerhalb der Kategorie. Funktionsumfang und Nutzungsvolumen werden dabei nicht gegeneinander verrechnet. Der Vergleichspreis ist der günstigste öffentlich buchbare, reguläre Bezahl-Tarif für einen Nutzer, ohne zeitlich begrenzte Rabatte, in EUR. Bei ausschließlich jährlicher Abrechnung wird der Jahrespreis durch zwölf geteilt. Ist die Steuerangabe des geprüften Tools bekannt, rechnen wir es auf netto um, die Vergleichstools gehen wie in unserer Datenbank ausgewiesen ein (bei den meisten fehlt die Steuerangabe, das ist eine bekannte Näherung). Verglichen wird mit dem Median aller anderen Tools derselben Kategorie. Median, Zahl der Vergleichstools und Datum nennt die Begründung der Note, damit eine alte Bewertung nachvollziehbar bleibt.
- Datenschutz-Kernfunktion: Eine technische oder vertragliche Funktion, ohne die ein wesentliches, öffentlich beworbenes Datenschutzversprechen des Produkts nicht erreicht wird, zum Beispiel Pseudonymisierung selbst, Ausschluss der Trainingsnutzung, ein erforderlicher AVV, Lösch- und Speicherregeln oder eine zugesicherte Region. Die administrative Erzwingung einer vorhandenen Schutzfunktion ist keine Kernfunktion, wenn die Schutzfunktion auch im günstigeren Tarif verfügbar ist. Das ist Governance und führt nicht zu einem Abzug.
Dimension: Usability (Gewicht 15 %)
Bewertungsfokus: Produktive Nutzbarkeit für DACH-Berufsgruppen — Onboarding, DE-Lokalisierung, DACH-Workflows.
Wie schnell kann ein Steuerberater, Handwerker oder Marketing-Manager das Tool produktiv einsetzen? Wir messen konkrete Zeitwerte beim Onboarding und bewerten speziell DACH-relevante UI-Aspekte.
5 Kriterien
| Kriterium | Was wir prüfen |
|---|---|
| Onboarding-Zeit | Wie lang bis zum ersten produktiven Ergebnis? Wir messen: unter 15 Min = gut, über 60 Min = schlecht |
| Deutsche UI | Vollständige DE-Lokalisierung oder nur teilweise? Hilfe-Dokumentation auf Deutsch? |
| Lernkurve | Intuitiv bedienbar ohne Schulung? Kontextuelle Hilfe vorhanden? |
| Mobile-Tauglichkeit | Native App oder responsive Web? Kernfunktionen mobil verfügbar? |
| DACH-Spezifika | Unterstützt das Tool deutsche Formatierungen (Datum, Währung), Steuerklassen, GoBD-relevante Workflows? |
Verifikation: Auswertung von Onboarding-Flows, Grad der DE-Lokalisierung und öffentlich verfügbaren Nutzerbewertungen anhand eines standardisierten Kriterien-Sets. Redaktionell geprüft.
Wie aus den fünf Kriterien die Note entsteht
Was die Note aussagt: Die Usability-Note ist kein eigener Praxistest. Sie bewertet die öffentlich belegbare Nutzbarkeit anhand einheitlicher Kriterien. Eine 0 bedeutet „nicht belegt“, nicht „schlecht“. Für fehlende Belege vergeben wir bewusst 0 und keinen Mittelwert, denn ein Mittelwert würde schlechte Dokumentation belohnen.
Jedes der fünf Kriterien bekommt den Notenwert 10, 5 oder 0. Die Usability-Note ist der Durchschnitt der anwendbaren Kriterien, gerundet auf 0,5-Schritte.
| Kriterium | 10 | 5 | 0 |
|---|---|---|---|
| Onboarding-Zeit | Dokumentiert höchstens 15 Minuten bis zum ersten Ergebnis, ohne externe Einrichtung | 15 bis 60 Minuten, oder nur eine qualitative Aussage wie „schnell“ | Über 60 Minuten, externe oder IT-Einrichtung nötig oder nicht belegt |
| Deutsche UI | Oberfläche und Hilfedokumentation vollständig Deutsch | Nur eines davon oder teilweise Deutsch | Ausschließlich Englisch oder nicht belegt |
| Lernkurve (bewertet werden dokumentierte Einstiegshilfen) | Geführte Tour oder Assistent und Einstiegsanleitung dokumentiert | Eines davon | Keines dokumentiert |
| Mobile-Tauglichkeit | Native App oder vollständige mobile Nutzung der Kernfunktionen dokumentiert | Eingeschränkt oder Teilfunktionen | Nicht dokumentiert |
| DACH-Spezifika | Relevante Sprache, Formate und rechtliche Besonderheiten (zum Beispiel § 203 StGB, GoBD, DATEV) umfassend berücksichtigt | Teilweise berücksichtigt | Relevante DACH-Anforderungen nicht belegt |
- Lernkurve: Eine geführte Tour beweist nicht, dass keine Schulung nötig ist. Wir bewerten deshalb nicht die Intuitivität, sondern die dokumentierten Einstiegshilfen.
- Nicht anwendbar (N/A): Nur Mobile-Tauglichkeit und DACH-Spezifika können sachlich nicht anwendbar sein, zum Beispiel braucht ein reines Bildgenerierungs-Tool weder DATEV noch GoBD. Das Kriterium fällt dann mit Begründung aus dem Durchschnitt. Fehlt die Dokumentation eines grundsätzlich relevanten Kriteriums, ist das dagegen 0.
- Quellen: Produkt- und Hilfedokumentation, dann offizielle Produktseite, dann offizieller Blog oder FAQ, dann sonstige Anbieterangaben. Die 10 gibt es nur mit einem Beleg aus den ersten beiden Quellen, ein Beleg nur aus Blog, FAQ oder sonstigen Anbieterangaben ergibt höchstens 5. Eine nicht öffentliche Mailaussage des Anbieters ist eine Herstellerangabe und ergibt höchstens 5.
- Beta: Beruht die Erfüllung eines Kriteriums ausschließlich auf einer als Beta, Preview oder experimentell gekennzeichneten Funktion, gibt es dafür höchstens 5.
- Onboarding-Zeit: Wir messen sie nicht selbst. Eine Angabe in der Anbieter-Dokumentation zählt und wird als Anbieterangabe gekennzeichnet.
Die Begründung der Note nennt je Kriterium Notenwert und Quelle.
Dimension: Integrationen (Gewicht 10 %)
Bewertungsfokus: DACH-Software-Ökosystem (DATEV, Lexware Office, Shopify DE, Zapier/Make) + API-Qualität.
Ein Tool das nirgends angebunden ist, schafft manuelle Arbeit. Wir prüfen besonders DACH-native Integrationen, die im internationalen Marketing oft fehlen — aber für deutsche KMU entscheidend sind.
4 Kriterien
| Kriterium | Was wir prüfen |
|---|---|
| API-Qualität | REST-API vorhanden? Dokumentation vollständig? Webhooks? Rate Limits kommuniziert? |
| DACH-Integrationen | DATEV, Lexware Office, sevDesk, Deutsche Bank-APIs, ELSTER — für DACH entscheidend |
| Automation-Plattformen | Zapier, Make (Integromat), n8n — wie viele Trigger/Actions verfügbar? |
| Export-Formate | CSV, XLSX, PDF, DATEV-Format? Daten-Portabilität im Sinne der DSGVO? |
Verifikation: API-Dokumentation geprüft, Zapier/Make-Katalog gezählt, DATEV-Kompatibilität via Anbieter-Docs oder direkter Anfrage verifiziert.
Wie aus den vier Kriterien die Note entsteht
Es gelten die gemeinsamen Regeln der Teilnoten (siehe Dimension KI-Qualität). N/A gibt es nur bei den DACH-Integrationen, wenn für Art und Zielgruppe des Tools keine DACH-Software relevant ist, zum Beispiel bei einem Bildgenerator.
| Kriterium | 10 | 5 | 0 |
|---|---|---|---|
| API-Qualität | Öffentliche API-Referenz, Rate Limits und Fehlercodes dokumentiert, Webhooks, Zugang in einem regulären bezahlten Tarif | API vorhanden, aber ein Teil fehlt oder ist bei der Prüfung nicht belegbar (Webhooks, Rate Limits) oder nur im Enterprise-Tarif | Keine API oder nicht dokumentiert |
| DACH-Integrationen | Mindestens eine native, dokumentierte Integration einer für die Zielgruppe relevanten, im DACH-Markt etablierten Fachsoftware | Nur indirekt, zum Beispiel über eine Automation-Plattform oder ein Format-Export | Nicht belegt |
| Automation-Plattformen | Offizielle Anleitung oder Integration für mindestens zwei Plattformen (Zapier, Make, n8n) | Eine Plattform | Keine |
| Export-Formate | Mindestens drei gängige Formate (CSV, XLSX, PDF, DOCX, Markdown, JSON) ausdrücklich dokumentiert | Ein oder zwei Formate | Nicht dokumentiert |
- DACH-Integrationen: DATEV, Lexware Office, sevDesk, ELSTER, Sage 100 oder vergleichbare Systeme (zum Beispiel Agenda, BMD, Abacus) sind Beispiele, keine abschließende Liste. Eine einzige native Integration reicht für die 10.
- Export-Formate: Es zählen nur ausdrücklich dokumentierte Exportfunktionen. Browser-Drucken, Kopieren und Einfügen oder ein über die API theoretisch erzeugbares Format zählen nicht.
- Webhooks: Ein Webhook oder ein gleichwertiger dokumentierter Event-Mechanismus gilt als belegt, wenn er in der Dokumentation oder auf einer offiziellen Produktseite genannt ist. Fehlt der Beleg bei der Prüfung, ist dieser Teil nicht erfüllt.
Verifikationsebenen
Jede Kategorienbewertung ist mit einem Verifikationscode versehen, der zeigt, wie wir zu dieser Einschätzung gekommen sind. Je belastbarer die Quelle, desto höher die Konfidenz.
| Symbol | Code | Bedeutung |
|---|---|---|
| 🔬 | tech | Technisch verifiziert — z.B. TLS-Version per Scan, Zertifikat aus offizieller Registry geprüft |
| 📄 | doc | Aus offizieller Dokumentation — AVV-Text, ToS, Datenschutz-Whitepaper des Anbieters (zum Zeitpunkt der Prüfung; Anbieter können Dokumente jederzeit ändern) |
| ✉️ | req | Direkte Anfrage beim Anbieter — E-Mail oder Support-Ticket mit nachweisbarer Antwort |
| 🌐 | web | Aus öffentlicher Website oder DSE entnommen — weniger belastbar als offizielle Dokumente |
| ❓ | unknown | Nicht verifizierbar — Schätzung auf Basis verfügbarer Hinweise; hohe Unsicherheit |
Konfidenz-Bewertung
Wir unterscheiden bewusst zwei Arten von Sicherheit — denn nicht jede Bewertung lässt sich gleich hart belegen:
1. Datenkonfidenz (gilt für den DSGVO-Score): Wie belastbar sind die Quellen? Die 7 DSGVO-Kategorien sind faktisch prüfbar (AVV-Text, Serverstandort, Zertifikate). Aus den Verifikationscodes ergibt sich:
- Hoch — Mindestens 5 von 7 Kategorien mit
techoderdocverifiziert - Mittel — 3–4 Kategorien mit
techoderdoc, Rest überweb - Niedrig — Mehrheitlich
weboderunknown— Angaben mit Vorsicht zu genießen
2. Bewertungskonfidenz (gilt für KI-Qualität, Preis-Leistung, Usability): Diese Dimensionen enthalten naturgemäß wertende Einschätzungen, die sich nicht rein technisch belegen lassen — z.B. ob ein Preis „fair" ist oder eine Oberfläche „intuitiv". Wir stützen sie auf standardisierte Kriterien und öffentliche Quellen, kennzeichnen sie aber ausdrücklich als Einschätzung, nicht als Messwert.
K.O.-Kriterien
Manche Mängel sind so schwerwiegend, dass kein Gesamtscore darüber hinwegtäuschen sollte. Bei diesen Befunden setzen wir einen roten K.O.-Banner, unabhängig davon, wie gut das Tool in anderen Kategorien ist:
| K.O.-Kriterium | Auslöser |
|---|---|
| Kein AVV trotz Auftragsverarbeitung | Kein AVV verfügbar (oder nur für Enterprise), obwohl nach unserer Einschätzung eine Auftragsverarbeitung vorliegt |
| Drittlandtransfer ohne Rechtsgrundlage | Server in China/Russland ohne nachweisbare SCCs |
| Training mit Pflichtdaten, kein Opt-out | Nutzerdaten werden für Training verwendet, Opt-out nicht vorhanden oder versteckt |
| Kombinationsrisiko | US-Konzern + kein AVV + kein DPF + CLOUD Act-Risiko |
Profil-Scores
Nicht alle Nutzungsszenarien haben dieselben Anforderungen. Deshalb berechnen wir neben dem Gesamtscore drei angepasste Profil-Scores:
Freelancer
AVV ist wünschenswert aber nicht immer realistisch. KI-Training und Rechtsgrundlage werden stärker gewichtet. Gut für: Solo-Selbstständige, die keine Kundendaten im Tool verarbeiten.
Anpassung ggü. Standard:
AVV −3 %, KI-Training +3 %
KMU
AVV ist Pflicht. Rechtsgrundlage wird kritisch bewertet (Audit-Risiko steigt mit Unternehmensgröße). Gut für: Unternehmen die mit Mitarbeiterdaten oder Kundendaten in Tools arbeiten.
Anpassung ggü. Standard:
AVV +3 %, Rechtsgrundlage +2 %, KI-Training −5 %
Sensible Daten
KI-Training und Rechtsgrundlage funktionieren als faktische K.O.-Kriterien. Tools mit Scores unter 5 in diesen Bereichen sind für Gesundheit, Recht oder Finanzen praktisch nicht nutzbar.
Anpassung ggü. Standard:
KI-Training +8 %, Rechtsgrundlage +5 %, AVV +2 %, übrige −5 %
Die Anpassungen werden auf die Standardgewichtung der 7 DSGVO-Kategorien addiert und die Summe wieder auf 100 % normalisiert. Profil-Scores sind bewusst vereinfachte Orientierungswerte und ersetzen keine individuelle Risikoanalyse.
§ 203 StGB — Berufsgeheimnisträger
Für Steuerberater, Rechtsanwälte, Ärzte und andere Berufsgeheimnisträger reicht ein DSGVO-konformer Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) allein nicht aus. § 203 Abs. 4 StGB verlangt zusätzlich eine schriftliche Geheimhaltungsvereinbarung mit allen Subunternehmern, die Zugang zu Mandanten-, Patienten- oder Klientendaten erhalten könnten — andernfalls droht dem Berufsgeheimnisträger selbst Strafbarkeit.
⚖️ Der Unterschied: Ein Datenschutzverstoß (DSGVO) führt zu Bußgeldern. Ein Verstoß gegen § 203 StGB ist eine Straftat — mit Freiheitsstrafe bis zu einem Jahr. Kein AVV der Welt ersetzt die §-203-Vereinbarung.
Wir prüfen für jedes Tool, ob der Anbieter eine § 203-konforme Vereinbarung anbietet und kennzeichnen das Ergebnis auf jeder Tool-Seite transparent:
| Symbol | Bedeutung |
|---|---|
| ✅ § 203 vorhanden | Anbieter stellt eine konforme Vereinbarung bereit — für Berufsgeheimnisträger nutzbar |
| ❌ Kein § 203 | Keine Vereinbarung verfügbar — für Steuerberater, Anwälte, Ärzte nicht empfohlen |
| ❓ Nicht verifiziert | Keine verlässliche Information gefunden — direkte Anfrage beim Anbieter empfohlen |
Hinweis: Keines der aktuell gelisteten Tools bietet eine vertraglich gesicherte § 203-Vereinbarung an. Wir aktualisieren diese Angabe sobald uns entsprechende Nachweise vorliegen. Diese Einschätzung ersetzt keine Rechtsberatung.
EU-KI-Verordnung — Risikoklassen
Die EU-KI-Verordnung (AI Act, in Kraft ab 2024, schrittweise Anwendung bis 2027) klassifiziert KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial. Wir geben für jedes Tool eine Einschätzung der voraussichtlichen Risikoklasse an — als Orientierungshilfe, nicht als Rechtsgutachten.
| Klasse | Symbol | Typische Tools | Pflichten |
|---|---|---|---|
| Minimal | 🟢 | Übersetzungstools, Rechtschreibprüfung, Buchhaltungssoftware | Keine besonderen Pflichten |
| Begrenzt | 🟡 | KI-Chatbots, Texterstellungstools, KI-Assistenten | Transparenzpflicht: Nutzer müssen wissen, dass sie mit KI interagieren |
| Hoch | 🔴 | KI in Personalentscheidungen, Kreditbewertung, kritische Infrastruktur | Strenge Anforderungen: Risikomanagement, Dokumentation, menschliche Aufsicht |
| Inakzeptabel | ⛔ | Soziale Kreditbewertung, manipulative KI | Verboten in der EU |
Die meisten im DACH-Markt genutzten KI-Bürotools fallen in die Klassen Minimal oder Begrenzt. Unsere Einstufung basiert auf dem dokumentierten Verwendungszweck — die finale rechtliche Einstufung hängt immer vom konkreten Einsatz ab.
EU-U.S. Data Privacy Framework (DPF)
Das DPF beruht auf einem Angemessenheitsbeschluss der Europäischen Kommission vom 10. Juli 2023 — nicht auf einem Urteil des EuGH. Auf seiner Grundlage sind Datentransfers an DPF-zertifizierte US-Unternehmen grundsätzlich zulässig.
Warum wir trotzdem warnen: Es ist bereits das dritte derartige Abkommen — die beiden Vorgänger wurden vom EuGH gekippt (Safe Harbor 2015 / Schrems I, Privacy Shield 2020 / Schrems II). Den aktuellen DPF-Beschluss hat der EuGH bislang nicht überprüft; Datenschützer (u.a. noyb / Max Schrems) haben rechtliche Schritte angekündigt. Eine künftige Ungültigerklärung ist daher nicht ausgeschlossen.
Wir kennzeichnen Tools, die sich auf das DPF stützen, mit einem gelben Hinweisbanner. Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen sollten zusätzlich Standardvertragsklauseln (SCCs) als Absicherung vereinbaren.
Prüfzyklus
Datenschutzpraktiken ändern sich — ToS-Updates, neue Zertifizierungen, Unternehmensübernahmen. Wir prüfen daher:
- Spätestens alle 6 Monate — über unseren internen Prüfprozess mit terminierter Wiedervorlage
- Bei Trigger-Events sofort — z.B. neue ToS, EuGH-Urteile, Datenpannen
- Auf Hinweis — Nutzer können Korrekturen über unsere Kontaktseite melden
Auf jeder Tool-Seite ist das Prüfdatum sichtbar.
Disclaimer
Die DSGVO-Scores auf ai-finden.de basieren auf öffentlich zugänglichen Informationen und eigener Recherche. Sie stellen keine Rechtsberatung dar und ersetzen nicht die Einschätzung eines Datenschutzbeauftragten oder Rechtsanwalts. Fehler und veraltete Angaben sind trotz sorgfältiger Recherche möglich.
Wenn du einen Fehler in unserer Bewertung gefunden hast, freuen wir uns über einen Hinweis — Transparenz ist unser Kernwert.
Methodik in der Praxis
Alle KI-Tools nach diesem Schema bewertet
24 Tools mit vollständigen DSGVO-Scores, Profil-Empfehlungen und Quellenbelegen — alle nach dieser Methodik geprüft.