Firmenwissen KI-fähig machen, Abläufe automatisieren.
KI scheitert im Mittelstand selten an der Technik, sondern an der Datenbasis. Wir bereiten vorhandenes Firmenwissen so auf, dass KI-Agenten zuverlässig darauf zugreifen und automatisieren darauf aufbauend wiederkehrende Abläufe.
Firmendaten „AI ready“ zu machen bedeutet: Dokumente werden so strukturiert, mit Metadaten versehen und in sinnvolle Abschnitte zerlegt, dass ein KI-Agent die passende Stelle findet, die Quelle benennen kann und keine veralteten Fassungen vermischt. Ohne diese Vorarbeit liefern KI-Assistenten auf Firmenwissen unzuverlässige Antworten und verlieren damit das Vertrauen der Belegschaft, meist dauerhaft.
Der zweite Schritt ist die Automatisierung: Sobald Wissen verlässlich abrufbar ist, lassen sich wiederkehrende Abläufe daran anschließen, Angebots- und Berichtserstellung, Beantwortung von Standardanfragen, Recherche, Einarbeitung neuer Mitarbeitender. Wir prüfen dabei zuerst, welche Prozesse sich überhaupt lohnen, statt KI flächendeckend auszurollen.
Der Unterschied zu klassischer RAG-Beratung: Berechtigungskonzept und Datenschutz sind Teil der Architektur, nicht ein nachgelagerter Prüfschritt. Ein Agent, der Gehaltslisten an die falsche Abteilung ausspielt, ist kein Effizienzgewinn, sondern ein meldepflichtiger Vorfall.
Termin anfragenTypischer Leistungsumfang
- →Bestandsaufnahme: welches Wissen liegt wo, in welcher Qualität, mit welchem Schutzbedarf
- →Strukturierung und maschinenlesbare Metadaten statt gewachsener Ordnerbäume
- →Retrieval-Architektur (RAG) inklusive Vektor-Index und Berechtigungsfiltern
- →Belegpflicht: Antworten mit Quellenangabe statt Behauptung
- →Testfragen-Sets zur laufenden Messung der Antwortqualität
- →Auswahl und Priorisierung KI-geeigneter Prozesse nach Aufwand und Nutzen
- →Automatisierung wiederkehrender Abläufe und Systemintegrationen
- →Auf Wunsch: lokaler Betrieb, wenn Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen
Was bei einer Anfrage tatsächlich passiert
Ablauf einer Anfrage · 26 Sekunden · ohne Ton
01
Anfrage
Eine Mitarbeiterin stellt eine Frage in normaler Sprache.
02
Embedding
Die Frage wird in einen Zahlenvektor übersetzt, der ihre Bedeutung abbildet.
03
Vektor-Index
Ihr aufbereitetes Firmenwissen liegt als Punktwolke vor: Inhaltlich Verwandtes liegt nah beieinander.
04
Ähnlichkeitssuche
Das System holt die Abschnitte, die dem Anfragevektor am nächsten liegen.
05
Re-Ranking
Die Treffer werden nach tatsächlicher Passgenauigkeit neu sortiert, nicht nur nach Distanz.
06
Kontext ans Modell
Erst jetzt sieht das Sprachmodell die Frage, zusammen mit den gefundenen Stellen.
07
Antwort mit Quellen
Die Antwort entsteht aus Ihren Dokumenten und nennt, worauf sie sich stützt.
Das Wichtigste in Kürze
| Wofür eignet sich das? | Unternehmen mit gewachsenem Wissen in Laufwerken, Wikis und Postfächern, in denen Mitarbeitende regelmäßig länger suchen, als die Antwort wert ist. |
|---|---|
| Was ist RAG? | Retrieval Augmented Generation: Das KI-Modell erhält vor der Antwort die passenden Stellen aus Ihren eigenen Dokumenten. Es antwortet damit aus Ihrem Wissen statt aus Trainingsdaten und kann die Quelle benennen. |
| Bleiben Daten im Unternehmen? | Auf Wunsch vollständig. Modelle lassen sich lokal auf eigener Hardware betreiben. Alternativ: europäische Anbieter mit Auftragsverarbeitungsvertrag und ohne Training auf Ihren Daten. |
| Wie wird Qualität gemessen? | Über definierte Testfragen mit bekannter richtiger Antwort. Vor dem Start und danach regelmäßig, sonst merkt niemand, wenn die Trefferqualität nachlässt. |
| Braucht es dafür eine Zertifizierung? | Nein. Diese Leistung setzt technisches Können voraus, keine formale Zulassung, im Gegensatz zur Rolle des Datenschutzbeauftragten. |
So läuft die Zusammenarbeit
01
Bestandsaufnahme
Wo liegt welches Wissen, wer darf es sehen, wie aktuell ist es.
02
Aufbereitung
Struktur, Metadaten und Segmentierung, die eigentliche Arbeit, die meist übersprungen wird.
03
Pilot
Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall mit messbarer Trefferqualität statt Rundum-Ausrollung.
04
Ausbau
Weitere Wissensbereiche und darauf aufbauende Automatisierungen.
Häufige Fragen
Warum liefert unser KI-Assistent falsche Antworten auf Firmenwissen?
+
In den meisten Fällen liegt es nicht am Modell, sondern an der Datenbasis. Typische Ursachen: Dokumente liegen in mehreren Fassungen vor und das System kann die aktuelle nicht erkennen; Dateien enthalten keine Metadaten zu Gültigkeit oder Zuständigkeit; große PDFs werden ungünstig zerlegt, sodass Zusammenhänge zerrissen werden; oder es fehlt eine Quellenangabe, mit der Mitarbeitende die Antwort prüfen könnten. Genau diese Punkte adressiert die Aufbereitung.
Was bedeutet „AI ready“ für unsere Datenbank konkret?
+
Vier Dinge: Erstens eine einheitliche Ablagelogik statt gewachsener Ordnerbäume. Zweitens maschinenlesbare Metadaten, Stand, Gültigkeit, Zuständigkeit, Vertraulichkeitsstufe. Drittens eine sinnvolle Segmentierung der Dokumente, damit Abschnitte für sich verständlich bleiben. Viertens ein Berechtigungskonzept, das beim Abruf greift und nicht erst in der Anzeige.
Wie verhindern Sie, dass Mitarbeitende Dinge sehen, die sie nicht sehen dürfen?
+
Der Berechtigungsfilter wirkt im Abrufschritt, nicht erst in der Antwort. Das System sucht ausschließlich in dem Wissensbestand, für den die fragende Person freigegeben ist. Das ist der häufigste und folgenschwerste Fehler in KI-Projekten: Wird der Filter erst nachgelagert angewendet, hat das Modell die Information bereits verarbeitet und gibt sie sinngemäß wieder, auch wenn das Originaldokument gesperrt ist.
Lohnt sich das für ein Unternehmen unserer Größe?
+
Die ehrliche Antwort hängt an einer einfachen Rechnung: Wie viele Personen suchen wie oft wie lange nach Informationen, und was kostet diese Zeit im Jahr? Ab etwa 20 Mitarbeitenden mit wissensintensiver Arbeit rechnet sich ein sauber abgegrenzter Anwendungsfall in der Regel innerhalb eines Jahres. Darunter empfehle ich meist, klein anzufangen oder es zu lassen. Das sage ich Ihnen im Erstgespräch auch dann, wenn es gegen einen Auftrag spricht.
Welche Prozesse eignen sich für Automatisierung?
+
Gut geeignet sind Abläufe, die häufig vorkommen, klaren Regeln folgen und bei denen ein Fehler auffällt statt unbemerkt zu bleiben: Standardanfragen beantworten, Berichte aus vorhandenen Daten erstellen, Informationen zwischen Systemen übertragen, Dokumente vorstrukturieren. Ungeeignet sind Entscheidungen mit rechtlicher Wirkung für Personen, dort schreibt der EU AI Act menschliche Aufsicht vor.
Prüfen wir, ob sich KI bei Ihnen rechnet.
30 Minuten, kostenlos: Wir sehen uns Ihre Ausgangslage an und benennen einen konkreten Anwendungsfall, der sich lohnt oder sagen Ihnen, dass es sich noch nicht lohnt.
Unverbindliches Erstgespräch anfragen