Use Case
Wissens-KI: Ihr internes Wissen, endlich auffindbar.
Handbücher, Prozessdokumentation, Onboarding-Materialien – die KI beantwortet Fragen direkt, statt dass Mitarbeiter stundenlang suchen.
Handbücher, Prozessdokumentation, Onboarding-Materialien – die KI beantwortet Fragen direkt, statt dass Mitarbeiter stundenlang suchen.
In vielen Unternehmen existiert wertvolles Wissen verteilt über Wikis, geteilte Ordner, E-Mails und einzelne Expertenköpfe. Neue Mitarbeiter finden sich schwer zurecht, erfahrene Mitarbeiter werden mit immer denselben Fragen unterbrochen.
Mitarbeiter stellen Fragen zu internen Abläufen, Richtlinien, Produkten.
Statt durch Confluence oder SharePoint zu klicken, einfach fragen.
Neue Mitarbeiter finden sich schneller zurecht – weniger Fragen an erfahrene Kollegen.
Ein großer Teil der KI-Vorhaben in Unternehmen kommt nie in den Regelbetrieb. Analysen nennen Quoten zwischen 70 und 85 Prozent. Wenn wir uns ansehen, woran es liegt, ist es fast nie das Sprachmodell. Es sind drei andere Dinge, und alle drei lassen sich vorher klären.
Zerschossene Tabellen, verwaiste Fußnoten, Verweise auf Dokumente, die es nicht mehr gibt: Was ungeprüft in den Index wandert, kommt in den Antworten wieder heraus. Deshalb sehen wir uns die Datenquellen an, bevor wir über Modelle reden.
Eine Vektordatenbank kennt von sich aus keine Zugriffsrechte. Ohne zusätzliche Schicht beantwortet sie jedem alles, auch aus Dokumenten, die er nie öffnen dürfte. Das ist der Fehler mit den größten Folgen.
Wird die Aufbereitung in einem proprietären Format abgelegt, lässt sich der Index später nicht mitnehmen. Ein Wechsel bedeutet dann, von vorn anzufangen. Wir setzen auf Komponenten, die sich austauschen lassen.
Die Zugriffsrechte kommen aus den Systemen, in denen sie ohnehin gepflegt werden: SharePoint, Confluence, das Dateisystem. Beim Einlesen bekommt jeder Textabschnitt die zugehörigen Gruppen als Metadaten mit. Stellt jemand eine Frage, filtert das System bereits während der Suche auf das, was für diese Person freigegeben ist.
Diese Reihenfolge ist der Punkt: Nicht die fertige Antwort wird nachträglich zensiert, sondern gesperrte Inhalte gelangen gar nicht erst in den Kontext des Modells. Nachträglich filtern hilft nicht. Was das Modell einmal gelesen hat, steht sinngemäß in der Antwort, auch ohne wörtliches Zitat.
Wer Rechte häufig ändert, sollte den Abgleich eng takten. Zwischen einem entzogenen Recht und dem nächsten Abgleich bleibt sonst ein Zeitfenster, in dem der Index noch die alte Freigabe kennt.
Für die meisten Wissensbestände reicht ein täglicher Lauf. Wo sich viel bewegt, indexieren wir stündlich; bei Unterlagen, die sich selten ändern, genügt einmal die Woche. Das ist eine Frage des Aufwands, nicht der Technik.
Zu jeder Antwort gehört, aus welchem Dokument und welcher Stelle sie stammt. Ohne diesen Nachweis kann niemand prüfen, ob die Antwort trägt — und was niemand prüfen kann, benutzt nach kurzer Zeit auch niemand mehr.
Ein unkonfiguriertes System erfindet an dieser Stelle etwas Plausibles. Wir stellen es so ein, dass es die Frage abweist, wenn die gefundenen Stellen zu schwach passen. „Dazu steht nichts in den Unterlagen“ ist eine brauchbare Antwort. Eine erfundene ist es nicht.
Fast nie am Sprachmodell. Drei Dinge kippen solche Vorhaben: der Zustand der Unterlagen, ein fehlendes Berechtigungskonzept und die Bindung an ein Format, aus dem man später nicht mehr herauskommt. Alle drei lassen sich vor dem ersten Projekttag klären, und genau deshalb sehen wir uns zuerst die Datenquellen an und nicht den Modellkatalog.
Die Zugriffsrechte werden aus den Systemen übernommen, in denen sie ohnehin gepflegt werden, etwa SharePoint oder Confluence. Jeder eingelesene Textabschnitt trägt die zugehörigen Gruppen als Metadaten, und bei einer Frage filtert das System bereits während der Suche. Entscheidend ist diese Reihenfolge: Gesperrte Inhalte gelangen gar nicht erst zum Modell. Nachträglich zu filtern hilft nicht, denn was das Modell gelesen hat, steht sinngemäß in der Antwort.
So aktuell, wie der letzte Indexlauf. Für die meisten Wissensbestände genügt ein täglicher Durchlauf; wo sich viel bewegt, indexieren wir stündlich, bei selten geänderten Unterlagen reicht einmal pro Woche. Wer Berechtigungen häufig ändert, sollte eng takten: Zwischen einem entzogenen Recht und dem nächsten Abgleich kennt der Index sonst noch die alte Freigabe.
Ja, zu jeder Antwort gehört die Angabe, aus welchem Dokument und welcher Stelle sie kommt. Das ist keine Formsache, sondern die Voraussetzung dafür, dass das System benutzt wird: Ohne Nachweis kann niemand prüfen, ob eine Antwort trägt, und was niemand prüfen kann, verwendet nach kurzer Zeit auch niemand mehr.
Die Wiki-Suche findet Seiten, die Ihre Suchbegriffe enthalten. Wer die im Haus übliche Bezeichnung nicht kennt, findet nichts. Eine Wissens-KI sucht nach Bedeutung statt nach Wortlaut, zieht die Antwort aus mehreren Dokumenten zusammen und nennt die Fundstellen. Für neue Kolleginnen und Kollegen ist das der spürbarste Unterschied, weil sie die Hausbegriffe noch nicht kennen.
Wir zeigen wie das konkret für Ihre Situation aussehen kann.
Direkter Kontakt – ohne Umwege. Wir melden uns innerhalb eines Werktages.