KI-Automatisierung · Wissensmanagement

Wissensmanagement mit KI für Unternehmen

Wir machen internes Unternehmenswissen mit KI nutzbar – über sichere Wissensassistenten, RAG-Systeme und Integration in bestehende Datenquellen.

Viele Unternehmen haben genug Wissen. Es ist nur zu verteilt, zu schwer auffindbar oder zu stark an einzelne Personen gebunden. KI kann helfen, dieses Wissen besser nutzbar zu machen – aber nur, wenn Quellen, Rechte, Aktualität und Systemintegration sauber gelöst sind.

Für Unternehmen mit verteiltem Wissen in Dokumenten, SharePoint, Google Drive, Wikis, E-Mails, Ticketsystemen oder Fachanwendungen.

Unternehmenswissen ist oft vorhanden – aber nicht nutzbar genug

In vielen Unternehmen liegt Wissen an vielen Stellen gleichzeitig: technische Dokumentation in PDFs oder Wikis, Projektwissen in Ordnern, Tickets oder E-Mails, Prozesswissen in einzelnen Teams, Produktinformationen in Präsentationen oder Datenblättern und Servicewissen in Ticketsystemen oder Postfächern.

• Mitarbeitende suchen lange nach Informationen.
• Experten werden immer wieder mit denselben Fragen belastet.
• Neue Mitarbeitende brauchen lange, bis sie arbeitsfähig sind.
• Dokumentation wird nicht genutzt, weil sie schwer auffindbar ist.
• Antworten unterscheiden sich je nach Person oder Abteilung.
• Wichtige Informationen liegen in Dokumenten, die niemand aktiv durchsucht.

Was bedeutet Wissensmanagement mit KI?

Wissensmanagement mit KI bedeutet, interne Informationen so aufzubereiten und anzubinden, dass Mitarbeitende schneller passende Antworten, Quellen und Zusammenfassungen erhalten. Technisch wird dafür häufig ein RAG-Ansatz genutzt: Retrieval Augmented Generation.

• Fragen zu internen Dokumenten beantworten
• Quellen und Fundstellen anzeigen
• Dokumente zusammenfassen
• Informationen aus mehreren Quellen verbinden
• Onboarding unterstützen
• Support-, Vertriebs- oder Projektteams entlasten
• interne Prozesse und Richtlinien auffindbar machen

Warum RAG statt einfach ChatGPT mit unseren Daten?

Ein internes KI-Wissenssystem braucht mehr als ein Sprachmodell. RAG-Systeme suchen zuerst in definierten Unternehmensquellen nach relevantem Kontext und formulieren daraus eine Antwort. So bleiben Antworten stärker mit konkreten Quellen verbunden.

• definierte Datenquellen
• Quellenangaben
• Rechte- und Rollenkonzepte
• Aktualisierung der Inhalte
• klare Antwortgrenzen
• Protokollierung und Qualitätskontrolle
• Datenschutz und Anbieterprüfung

Typische Datenquellen

Wichtig ist nicht nur, ob eine Quelle angebunden werden kann. Wichtig ist, ob sie für den konkreten Zweck geeignet ist: aktuell, berechtigt, relevant und pflegbar.

Typische Einsatzfälle

Technischer Ansatz

• Datenquellen auswählen: besser ein kleiner, sauberer Quellenbestand als ein chaotischer Dokumentenhaufen.
• Inhalte aufbereiten: Text extrahieren, Abschnitte strukturieren, Metadaten ergänzen und veraltete Inhalte entfernen.
• Suche und Kontextaufbau: passende Inhalte finden und als Kontext an das Sprachmodell übergeben.
• Rechte und Rollen: Nutzer sehen nur Informationen, auf die sie Zugriff haben dürfen.
• Antwortqualität: Quellenangaben, Unsicherheit, Feedback und Qualitätsprüfung einbauen.

Was sich gut eignet – und was nicht

Unser Vorgehen

Häufige Fragen

Was ist RAG?

RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Das System sucht passende Inhalte aus definierten Quellen und nutzt sie als Kontext für die KI-Antwort.

Ist ein KI-Wissensassistent dasselbe wie ChatGPT?

Nein. Ein interner Assistent nutzt definierte Unternehmensquellen, Rechte, Rollen und gegebenenfalls Schnittstellen.

Können Zugriffsrechte berücksichtigt werden?

Ja. Ein KI-Wissenssystem darf keine Informationen sichtbar machen, auf die ein Nutzer normalerweise keinen Zugriff hätte.

Funktioniert das mit SharePoint oder Google Drive?

Grundsätzlich ja, wenn Quellen technisch angebunden und sinnvoll strukturiert werden können.

Wie zuverlässig sind die Antworten?

KI-Antworten sollten nie blind als Wahrheit behandelt werden. Quellenangaben, Grenzen und Qualitätskontrolle sind entscheidend.