„Trustworthy, scalable AI agents.“
Rasa ist eine Plattform für KI-Chatbots, Voicebots und Service-Automatisierung. Sie richtet sich an Unternehmen, die dialogbasierte Assistenten kontrolliert in eigene Systeme, CRM-, Contact-Center- und Kommunikationskanäle integrieren möchten.
Rasa Platform
Trustworthy, scalable AI agents.
Standort: Deutschland ⓘ Deutschland / USA. Rasa betreibt eine deutsche GmbH und eine US-Gesellschaft.
Kostenlose lokale oder produktive Nutzung für einen Bot mit begrenztem Gesprächsvolumen und Community-Support. Sonstiges Enterprise Skalierbare Agentenplattform für produktive Chat-, Voice- und Service-Automatisierung mit Enterprise-Support und individuellen Deployment-Anforderungen.
Professional Services Beratung, Implementierung, Architektur, Agentendesign und langfristige Unterstützung durch Rasa.
Self-Hosted Deployment Betrieb in eigener Cloud, Private Cloud, On-Premise oder Air-Gap-Umgebung.
Eigene Modellanbieter Kombination mit selbst gehosteten oder externen LLMs, Speech- und Integrationsdiensten.
Zielgruppe
Rasa richtet sich an Unternehmen, Behörden, Versicherungen, Banken, Telekommunikationsanbieter, Service-Organisationen und KI-Teams, die Chatbots oder Voicebots nicht nur testen, sondern kontrolliert in operative Prozesse integrieren wollen. Besonders geeignet ist die Plattform für technische Teams mit Bedarf an Self-Hosting, individuellen Schnittstellen und klarer Governance.
Herausragende Funktionen
Rasa bietet Dialogmanagement, NLU, kanalübergreifende Bot-Integration, APIs, Workflows und Human-Handover-Logik. Der Fokus liegt auf kontrollierbaren, produktiven Assistenten statt auf reinen Standard-Chatbots.
Wichtigste Anwendungsfelder
Typische Szenarien sind Kundenservice, Voicebots, Call-Center-Automatisierung, Terminvereinbarung, Support-Triage, CRM-Integration, interne Servicebots, Statusabfragen, Dokumenten- und Wissensassistenten.
Nutzung & Hinweise
Rasa sollte mit klar definierten Dialogen, Eskalationspfaden, Rollenrechten, Testfällen und Monitoring eingeführt werden. Für produktive Voice- oder LLM-Funktionen sind Datenschutz, Gesprächsaufzeichnung, Modellanbieter und Datenflüsse separat zu bewerten.
| Zielgruppe | Einschätzung |
|---|---|
| Privatpersonen | Nein – zu technisch und auf professionelle Agentenentwicklung ausgerichtet. |
| Selbstständige / Freelancer | Bedingt – sinnvoll für spezialisierte Chatbot-, Voicebot- oder Integrationsprojekte. |
| KMU | Ja, mit technischem Team – geeignet für Kundenservice, Lead-Qualifizierung und interne Service-Automatisierung. |
| Großunternehmen | Sehr gut geeignet – besonders für regulierte, komplexe oder omnichannel Service-Prozesse. |
| Entwickler / KI-Teams | Sehr gut geeignet – Kernzielgruppe für Agentenlogik, APIs, Integrationen und LLM-Steuerung. |
| Contact Center / Kundenservice | Sehr gut geeignet – für Chat, Voice, Übergaben an Mitarbeitende und kontrollierte Service-Flows. |
| Datenschutzkritische Organisationen | Sehr gut geeignet bei Self-Hosting – Daten und Modelle können in eigener Infrastruktur betrieben werden. |
Hosting & Daten
1) On-Prem / lokales Hosting
Bedeutung: Die Firma betreibt die Lösung auf eigener Hardware oder in der eigenen Infrastruktur. Im strengsten Sinn läuft dabei nicht nur die Anwendung, sondern idealerweise auch das Modell lokal.
2) Private Cloud / RZ
Bedeutung: Die Lösung läuft in einer dedizierten oder stärker abgegrenzten Cloud-Umgebung, oft bei einem Hosting-Anbieter oder Hyperscaler, aber in einem deutschen Rechenzentrum oder in einer besonders kontrollierten Umgebung.
3) EU-SaaS / Managed
Bedeutung: Der Anbieter betreibt die Lösung selbst als Dienst. Die Firma nutzt das Tool als fertigen Cloud-Service, idealerweise mit EU-Datenresidenz.
4) Hybrid
Bedeutung: Ein Teil der Verarbeitung bleibt intern / lokal / in privater Cloud, ein anderer Teil läuft in einer externen Cloud oder EU-SaaS.
5) AVV / DPA
Bedeutung: Das ist der Auftragsverarbeitungsvertrag bzw. Data Processing Addendum.
Er regelt, dass der Anbieter personenbezogene Daten im Auftrag verarbeitet und an die Weisungen des Kunden gebunden ist.
6) Kein Training
Bedeutung: Der Anbieter nutzt deine Prompts, Uploads, Anhänge, Chatverläufe oder Outputs nicht zum Training oder zur Verbesserung des allgemeinen Modells — idealerweise vertraglich ausgeschlossen.
7) Open-Source-/Transparenz-Pfad
Bedeutung: Es gibt einen Weg zu mehr technischer Transparenz und Souveränität, etwa durch:
- offene Modelle
- dokumentierte Komponenten
- self-hostbare Teile
- nachvollziehbare Architektur
- Export-/Wechselmöglichkeiten
| On-prem / local hosting | ✅ |
| Private cloud / data center | ✅ |
| EU SaaS / Managed | ⚠️ |
| Hybrid | ⚠️ |
| DPA / AVV | ✅ |
| No training on customer data | ❓ |
| Open source / transparency path | ✅ |
On-Prem / lokales Hosting: abgedeckt
Auf der Website klar belegt. Rasa nennt on-premise, eigene Infrastruktur, voll offline bzw. air-gapped Deployments und dokumentiert self-hosted Installation von Rasa Studio mit Docker Compose oder Helm.
Private Cloud / RZ: abgedeckt
Auf der Website klar belegt. Rasa schreibt, dass der gesamte Stack in einer Private Cloud bzw. auf Infrastruktur nach Wahl des Kunden gehostet werden kann und bewirbt Deployment 'in your cloud'.
EU-SaaS / Managed: teilweise
Es gibt Hinweise auf 'fully managed' bzw. Managed Service, aber auf der Website kein konkret benannter EU/EWR-Hostingstandort und keine klar ausgewiesene EU-Datenresidenz fuer eine Standard-SaaS-Variante. Daher nur teilweise abgedeckt.
Hybrid: teilweise
Ein Hybrid-Pfad ist indirekt angelegt, weil Rasa sowohl self-hosted/private-cloud als auch Services/managed Angebote beschreibt und die Produkte mit Drittservices integrieren koennen. Eine explizite Produktseite, die ein standardisiertes Hybrid-Betriebsmodell detailliert beschreibt, wurde auf der Website jedoch nicht klar gefunden.
AVV / DPA: abgedeckt
Abgedeckt durch die veroeffentlichte DPA/AVV. Darin verpflichtet sich Rasa zur Verarbeitung auf dokumentierte Kundenweisungen, regelt Subprozessoren, Restricted Transfers sowie Rueckgabe/Loeschung von Daten nach Vertragsende.
Kein Training: unklar
Eine klare Aussage auf der Website, dass Prompts, Uploads, Chatverlaeufe oder Outputs generell nicht zum Training allgemeiner Modelle verwendet werden, wurde nicht gefunden. Die DPA verbietet zwar Vermarktung/Verkauf/Weiterverkauf personenbezogener Daten, ist aber kein eindeutiger allgemeiner 'kein KI-Training'-Passus.
Open-Source / Transparenz-Pfad: abgedeckt
Rasa verweist ausdruecklich auf Open-Source-Software; die Product Privacy nennt 'Rasa Open Source Software', und die FAQ sagt, dass 'Rasa Open Source' unter Apache 2.0 steht. Zusammen mit Self-Hosting entsteht ein klarer Transparenz-/Souveraenitaetspfad.
Datenverarbeitung
Die Website beschreibt Rasa stark als kontrollierbar deploybare Plattform. Fuer EU/EWR-Nutzer ist der datenschutzfreundlichste Weg das Self-Hosting bzw. der Betrieb in eigener EU/EWR-Infrastruktur oder Private Cloud. Dann kann die Datenverarbeitung innerhalb der eigenen Umgebung verbleiben. Wenn Rasa Services erbringt, kann Rasa laut Product Privacy personenbezogene Daten z. B. fuer Support oder Assistenz beim Training innerhalb der Kundenumgebung verarbeiten. Bei vertraglich geregelten Hosted-/Managed-Szenarien bleibt der konkrete Hosting-Ort laut Website erst im Vertrag festgelegt.
Fazit
Fuer ein europaeisches Verzeichnis ist Rasa Platform vor allem deshalb stark, weil der Anbieter einen klar dokumentierten Weg zu hoher Datensouveraenitaet bietet: self-hosted, private cloud, on-premise und offline. Das spricht fuer 'ja' beim DSGVO-Status, wenn der beste verfuegbare Weg bewertet wird. Weniger stark dokumentiert sind dagegen eine oeffentlich benannte EU-Datenresidenz fuer Managed/SaaS, eine oeffentliche Subprozessorenliste und ein expliziter website-seitiger Opt-out bzw. Ausschluss fuer KI-Training.
Quellen
| On-prem / local hosting | ✅ |
| Private cloud / data center | ✅ |
| EU SaaS / Managed | ⚠️ |
| Hybrid | ⚠️ |
| DPA / AVV | ✅ |
| No training on customer data | ❓ |
| Open source / transparency path | ✅ |
On-Prem / lokales Hosting: abgedeckt
Auf der Website klar belegt. Rasa nennt on-premise, eigene Infrastruktur, voll offline bzw. air-gapped Deployments und dokumentiert self-hosted Installation von Rasa Studio mit Docker Compose oder Helm.
Private Cloud / RZ: abgedeckt
Auf der Website klar belegt. Rasa schreibt, dass der gesamte Stack in einer Private Cloud bzw. auf Infrastruktur nach Wahl des Kunden gehostet werden kann und bewirbt Deployment 'in your cloud'.
EU-SaaS / Managed: teilweise
Es gibt Hinweise auf 'fully managed' bzw. Managed Service, aber auf der Website kein konkret benannter EU/EWR-Hostingstandort und keine klar ausgewiesene EU-Datenresidenz fuer eine Standard-SaaS-Variante. Daher nur teilweise abgedeckt.
Hybrid: teilweise
Ein Hybrid-Pfad ist indirekt angelegt, weil Rasa sowohl self-hosted/private-cloud als auch Services/managed Angebote beschreibt und die Produkte mit Drittservices integrieren koennen. Eine explizite Produktseite, die ein standardisiertes Hybrid-Betriebsmodell detailliert beschreibt, wurde auf der Website jedoch nicht klar gefunden.
AVV / DPA: abgedeckt
Abgedeckt durch die veroeffentlichte DPA/AVV. Darin verpflichtet sich Rasa zur Verarbeitung auf dokumentierte Kundenweisungen, regelt Subprozessoren, Restricted Transfers sowie Rueckgabe/Loeschung von Daten nach Vertragsende.
Kein Training: unklar
Eine klare Aussage auf der Website, dass Prompts, Uploads, Chatverlaeufe oder Outputs generell nicht zum Training allgemeiner Modelle verwendet werden, wurde nicht gefunden. Die DPA verbietet zwar Vermarktung/Verkauf/Weiterverkauf personenbezogener Daten, ist aber kein eindeutiger allgemeiner 'kein KI-Training'-Passus.
Open-Source / Transparenz-Pfad: abgedeckt
Rasa verweist ausdruecklich auf Open-Source-Software; die Product Privacy nennt 'Rasa Open Source Software', und die FAQ sagt, dass 'Rasa Open Source' unter Apache 2.0 steht. Zusammen mit Self-Hosting entsteht ein klarer Transparenz-/Souveraenitaetspfad.
Datenverarbeitung
Die Website beschreibt Rasa stark als kontrollierbar deploybare Plattform. Fuer EU/EWR-Nutzer ist der datenschutzfreundlichste Weg das Self-Hosting bzw. der Betrieb in eigener EU/EWR-Infrastruktur oder Private Cloud. Dann kann die Datenverarbeitung innerhalb der eigenen Umgebung verbleiben. Wenn Rasa Services erbringt, kann Rasa laut Product Privacy personenbezogene Daten z. B. fuer Support oder Assistenz beim Training innerhalb der Kundenumgebung verarbeiten. Bei vertraglich geregelten Hosted-/Managed-Szenarien bleibt der konkrete Hosting-Ort laut Website erst im Vertrag festgelegt.
Fazit
Fuer ein europaeisches Verzeichnis ist Rasa Platform vor allem deshalb stark, weil der Anbieter einen klar dokumentierten Weg zu hoher Datensouveraenitaet bietet: self-hosted, private cloud, on-premise und offline. Das spricht fuer 'ja' beim DSGVO-Status, wenn der beste verfuegbare Weg bewertet wird. Weniger stark dokumentiert sind dagegen eine oeffentlich benannte EU-Datenresidenz fuer Managed/SaaS, eine oeffentliche Subprozessorenliste und ein expliziter website-seitiger Opt-out bzw. Ausschluss fuer KI-Training.
Quellen
Stärken & Schwächen im Überblick
| Stärken | Schwächen |
|---|---|
| • Self-Hosting und hohe Architekturkontrolle | • Kein Plug-and-play-Chatbot für Laien |
| • Chat-, Voice- und Service-Automatisierung | • Erfordert Dialogdesign, Integration, Monitoring und technische Betreuung |
| • API-, CRM- und Contact-Center-Integration | • Datenschutz hängt auch von angeschlossenen LLMs, Sprachdiensten und Kanälen ab |
| • Open-Source-Komponenten und Entwickler-Ökosystem | • Enterprise-Funktionen sind nicht vollständig im kostenlosen Developer-Plan enthalten |
| • DPA für Enterprise-Nutzung verfügbar |
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DSGVO-konforme Nutzung möglich?
Rasa Platform ist fuer den EU/EWR-Raum im besten verfuegbaren Nutzungsweg als DSGVO-konform nutzbar einzuschaetzen, weil Rasa eine DPA/AVV bereitstellt und die Plattform laut eigener Website selbst gehostet bzw. in kundeneigener Infrastruktur, Private Cloud, on-premise und sogar in voll offline betriebenen Umgebungen deployt werden kann. Damit gibt es einen unkomplizierten Weg, Verarbeitung vollstaendig innerhalb der eigenen EU/EWR-Infrastruktur zu halten. Fuer die von Rasa selbst erbrachten Services bleibt die Dokumentation aber bei Serverstandorten, EU-Datenresidenz und Subprozessoren teils offen oder nur vertraglich regelbar.
Positiv
Positiv sind die veroeffentlichte DPA/AVV, die ausdrueckliche Einordnung nach GDPR, die Zusage, nur auf dokumentierte Kundenweisungen zu verarbeiten, sowie die starke Self-Hosting-/Private-Cloud-Ausrichtung. Die Produkt-Datenschutzerklaerung sagt zudem, dass die Produkte privat durch Kunden gehostet werden koennen und Rasa dabei grundsaetzlich keine personenbezogenen Daten als Teil der Produkte verarbeitet. Die Website nennt ausserdem self-hosted Deployment fuer Rasa Studio und bewirbt Deployment in eigener Infrastruktur, Private Cloud, on-premise und sogar offline.
Negativ
Negativ bzw. einschraenkend ist, dass auf der Website kein konkreter EU/EWR-Serverstandort fuer eine gemanagte SaaS- oder Hosting-Variante genannt wird. Die DPA sagt nur, dass Kundendaten an dem im Vertrag festgelegten Ort gehostet werden. Zudem wird die Subprozessorenliste nicht offen auf der Website veroeffentlicht, sondern nur 'upon written request' bereitgestellt. Auch eine klare, allgemeine Aussage auf der Website, dass Kundendaten nicht zum Training allgemeiner Modelle verwendet werden, ist nicht gefunden worden.
Serverstandort
Auf der Website kein konkreter Server-/Rechenzentrumsstandort fuer Rasa Platform angegeben. Die DPA nennt nur, dass 'Customer Data is hosted in the location set forth in the Agreement'. Fuer EU/EWR-Datenresidenz gibt es damit keine oeffentlich konkretisierte Standardangabe; ueber Self-Hosting/Private Cloud kann der Kunde den EU/EWR-Standort aber selbst festlegen.
