PIPELINERatgeber
Was braucht man für eine KI-Wissensdatenbank? Die Voraussetzungen
Bevor eine KI-Wissensdatenbank überhaupt Sinn ergibt, müssen ein paar Dinge im Betrieb vorhanden sein. Welche das sind — und welche vermeintlichen Voraussetzungen tatsächlich keine sind.
Für eine KI-Wissensdatenbank braucht ein Betrieb drei Dinge: einen konkret benannten Ablauf, der heute Zeit oder Aufträge kostet, vorhandene Inhalte oder Daten zum Arbeiten, und eine Person, die entscheiden darf. Technische Vorkenntnisse gehören ausdrücklich nicht dazu.
01 — Voraussetzungen
Was ihr für eine KI-Wissensdatenbank braucht
- Einen klar benannten Anlass. Nicht „wir sollten mal etwas mit KI machen", sondern ein Ablauf, der heute nachweislich Zeit oder Aufträge kostet.
- Vorhandene Inhalte oder Daten. KI-Wissensdatenbank arbeitet mit dem, was da ist. Je vollständiger die Ausgangslage, desto kürzer die Einrichtung.
- Zugriff auf die betroffenen Systeme. Wer die Zugänge verwaltet, gehört von Anfang an eingebunden — das ist erfahrungsgemäß der häufigste Verzögerungsgrund.
- Eine entscheidungsbefugte Ansprechperson. Eine, nicht drei.
- Bereitschaft, nach dem Start nachzuschärfen. Die ersten Wochen im echten Betrieb zeigen, was im Konzept gefehlt hat. Das ist normal und eingeplant.
02 — Mitwirkung
Was wir von euch brauchen
- Eine Ansprechperson, die entscheiden darf — nicht nur weiterleiten.
- Zugang zu den betroffenen Systemen, rechtzeitig und nicht am Tag des Livegangs.
- Echte Beispiele aus dem Alltag — je unsauberer, desto nützlicher für den Test.
- Zwei bis vier Stunden für Abstimmung, verteilt über die Projektlaufzeit.
- Eine Antwort auf die Frage, was Erfolg bedeutet. Ohne die lässt sich hinterher nichts beurteilen.
03 — Passung
Wann es sich lohnt
- Der betroffene Ablauf kommt mindestens wöchentlich vor.
- Er folgt Regeln, die man aufschreiben kann — auch wenn es Ausnahmen gibt.
- Er ist heute Handarbeit, die niemand gerne macht.
- Es gibt eine Person, die entscheidet, und nicht drei, die sich abstimmen müssen.
- Ihr könnt benennen, woran ihr merken würdet, dass es funktioniert hat.
04 — Fragen
Häufige Fragen
Was ist RAG?
Die Abkürzung steht für retrieval-augmented generation. Statt das Sprachmodell aus dem Gedächtnis antworten zu lassen, wird zuerst in euren Dokumenten gesucht, und nur die gefundenen Stellen werden zur Beantwortung herangezogen. Das ist der Grund, warum die Antwort eine Quelle hat.
Unsere Dokumente sind ein Chaos. Geht das trotzdem?
Zu einem gewissen Grad ja — das System kommt mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen zurecht. Was es nicht leisten kann, ist widersprüchliche Information aufzulösen. Wenn drei Versionen einer Preisliste kursieren, muss vorher geklärt werden, welche gilt.
Muss das in der Cloud laufen?
Nein. Für sensible Bereiche setzen wir Modelle ein, die vollständig auf eurer eigenen Hardware laufen. Das kostet mehr Einrichtung und etwas Antwortqualität, dafür verlässt kein Dokument das Haus.
Was, wenn wir mehrere Sprachen im Dokumentenbestand haben?
Kein Problem — die Suche versteht Fragen und Dokumente unabhängig von der Sprache und findet auch dann die richtige Antwort, wenn Frage und Quelle in unterschiedlichen Sprachen verfasst sind.
Wie erkennen wir veraltete Antworten?
Über Datumsangaben und eine Kennzeichnung von Dokumenten, die als überholt markiert wurden. Zusätzlich zeigt die Auswertung, welche Quellen häufig herangezogen werden — die pflegt man dann zuerst.
Können wir das schrittweise auf weitere Abteilungen ausweiten?
Ja, das ist der übliche Weg. Start mit einer Abteilung, aus deren Fragen und Ergebnissen lernen, dann erst die nächste anschließen — statt alles auf einmal freizugeben.
Wie lange dauert die Einrichtung bei einem großen Dokumentenbestand?
Das hängt weniger an der Menge als am Zustand: Gut strukturierte Ablagen mit wenigen Dopplungen sind in wenigen Wochen einsatzbereit, gewachsene Ablagen mit vielen Altversionen brauchen eine Bereinigungsrunde vorab.
99 — Weiter
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Nächster Schritt
Wir schauen uns eure Ausgangslage an.
Erzählt uns, was heute Zeit frisst. Daraus entsteht eine Einschätzung mit Aufwand und Nutzen — und erst danach ein Angebot.