KI-Wissensmanagement für Unternehmen

Klassische Suchen funktionieren mit Keywords und Filtern. KI-Wissensmanagement versteht die Bedeutung Ihrer Frage und liefert kontextbasierte Antworten. Beispiel: Statt "Kündigungsfrist Mustervertrag.pdf" zu suchen, fragen Sie "Wie lange ist die Kündigungsfrist bei Projekt X?" und erhalten eine direkte Antwort mit Quellenangabe.

Praktisch alle Unternehmensdatenquellen: Sharepoint, Confluence, Google Drive, Notion, Datenbanken, Wikis, PDFs, Office-Dokumente, E-Mail-Archive, CRM-Systeme und mehr. Wir entwickeln auch Custom-Connectoren für proprietäre Systeme.

Das System synchronisiert sich automatisch mit Ihren Datenquellen. Neue oder geänderte Dokumente werden automatisch neu indexiert. Sie können Intervalle (z.B. stündlich, täglich) oder Event-basierte Updates (via Webhooks) konfigurieren.

Höchste Sicherheit: Dokumente werden verschlüsselt gespeichert, Zugriffsrechte aus Quellsystemen werden übernommen (z.B. Sharepoint-Permissions), und die Lösung kann On-Premise oder in Ihrer Private Cloud betrieben werden. Keine Daten verlassen Ihre Infrastruktur.

Die Investition hängt von der Anzahl der Datenquellen und dem Dokumentenvolumen ab. Einfache Systeme mit einer Quelle starten ab 10.000 EUR. Enterprise-Lösungen mit mehreren Quellen und Custom-Integrationen liegen bei 30.000-60.000 EUR. Dazu kommen laufende Kosten für Hosting und API-Nutzung (typisch 500-2.000 EUR/Monat).

Typischerweise innerhalb von 6-12 Monaten. Beispiel: Ein Unternehmen mit 50 Mitarbeitern, die täglich 30 Minuten mit Informationssuche verbringen (125 Stunden/Woche) zu 50 EUR/Stunde = 6.250 EUR/Woche. Mit KI-Wissensmanagement sinkt dies auf 10 Minuten/Tag = 42 Stunden/Woche. Ersparnis: 83 Stunden/Woche = 4.150 EUR = 215.000 EUR jährlich.

Ja, moderne Large Language Models unterstützen über 50 Sprachen. Sie können Dokumente in verschiedenen Sprachen indexieren und auch mehrsprachige Anfragen stellen. Beispiel: Frage auf Deutsch, Antwort aus englischem Dokument mit deutscher Zusammenfassung.

Bei klar dokumentiertem Wissen liegt die Genauigkeit bei 90-95%. Das System zeigt immer die Quelle an, sodass Nutzer die Antwort verifizieren können. Bei unsicheren Antworten gibt das System einen Konfidenzwert an. Sie können auch einen Human-in-the-Loop für kritische Themen aktivieren.

Ein MVP mit einer Datenquelle ist in 3-4 Wochen einsatzbereit. Enterprise-Systeme mit mehreren Quellen, Custom-Integrationen und umfangreichem Testing benötigen 8-12 Wochen. Wir arbeiten iterativ: Sie können bereits nach Phase 1 produktiv starten.

Wir setzen auf bewährte Large Language Models: OpenAI GPT-4, Anthropic Claude oder lokale Open-Source-Modelle (Llama, Mistral). Für Embeddings nutzen wir spezialisierte Modelle wie OpenAI Ada, Cohere oder Open-Source-Alternativen. Die Wahl hängt von Ihren Anforderungen an Datenschutz, Performance und Kosten ab.