Für wen
Für Unternehmen, in denen Wissen an Personen hängt oder in vielen Ablagen verstreut ist: Häuser mit mehreren Marken oder Standorten, Betriebe mit langjährigen Fachkräften, deren Erfahrung beim Ausscheiden verloren ginge, und Teams, die KI breit einsetzen und wollen, dass jede Anfrage dieselben Regeln kennt.
- Unternehmen mit mehreren Marken, Redaktionen oder Standorten
- Industrie und Handwerk mit dem Erfahrungswissen langjähriger Fachkräfte
- Bauunternehmen, deren Wissen auf der Baustelle entsteht
- Verbände und Organisationen mit viel Fachwissen und festen Prüffristen
So fühlt sich das an
Wer eine Frage hat, fragt die KI und bekommt eine Antwort, die zu euren Regeln passt, mit Quelle. Wer eine Regel ändert, ändert sein Dokument wie bisher. Den Rest erledigt der Ablauf.
Schritt 1 / 4
Wissen einsammeln
Wir sammeln, was es schon gibt: Dokumente, Richtlinien, Vorlagen. Was nur in Köpfen steckt, holen wir an einem Workshop-Tag oder in kurzen Interviews heraus.
Was ihr davon habt
Jede KI-Anfrage kennt dieselben Schreibweisen, dieselbe Ansprache und dieselben Regeln. Neue Kolleginnen und Kollegen finden Antworten, ohne erst fragen zu müssen, wer es weiß. Und die Wissensbasis veraltet nicht in einem Ordner, weil ihre Pflege Teil des normalen Arbeitens ist.
Im Referenzprojekt umfasst sie heute rund 518 A4-Seiten mit gut 13.600 einzelnen Informationen. Von 66 Befunden im Widerspruchsregister sind 63 entschieden, die übrigen sind sichtbar markiert. Bisher sind 21 Änderungen durch den Pflege-Ablauf gelaufen. Wie der Tag dazu ablief, zeigt die Seite zum AI Ready Day.
Was kostet das?
Kein IT-Großprojekt und keine neue Plattform: Die Wissensbasis entsteht als Dateien, die in euren bestehenden Werkzeugen funktionieren, ob Microsoft 365, Google Workspace oder eine KI-Plattform. Wir starten mit einem klar abgegrenzten Bereich, zum Beispiel einer Marke oder Abteilung, und erweitern Schritt für Schritt. Den Festpreis für den ersten Schritt kennt ihr, bevor es losgeht.
KI-Wissensmanagement: Was ihr wissen solltet
Eine KI ist nur so gut wie das Wissen, mit dem sie arbeitet. Hängt man einfach alle Ordner an einen Chatbot, findet er auch alte Fassungen und widersprüchliche Regeln, und die Antworten werden beliebig. Deshalb beginnt eine Wissensdatenbank nicht mit Technik, sondern mit einer Bestandsaufnahme: Was gilt, wer entscheidet, und wo widersprechen sich die Quellen?
Technisch arbeiten viele Lösungen mit RAG: Die KI sucht passende Stellen in der Wissensbasis und antwortet auf dieser Grundlage. Das funktioniert umso besser, je klarer die Wissensbasis gegliedert ist. Eine gut gepflegte Basis lässt sich außerdem in verschiedene Systeme einspielen, statt an ein Werkzeug gebunden zu sein.
Über den Wert nach drei Monaten entscheidet die Pflege. Bewährt hat sich: Jeder Bereich hat eine verantwortliche Person, Änderungen laufen als Vorschlag mit Beleg, und eine nächtliche Prüfung vergleicht den ausgerollten Stand mit der Wissensbasis.
Bewiesen
Bei einem Medienhaus mit mehreren Marken entstand die Wissensbasis aus einem einzigen AI Ready Day: rund 70 Kolleginnen und Kollegen, 41 Ausgangsdokumente, heute rund 518 A4-Seiten für 9 Marken und 3 Einheiten. Der Pflege-Ablauf läuft seit Ende September im Regelbetrieb.
Häufige Fragen
Brauchen wir dafür eine neue Software?
Nein. Die Wissensbasis besteht aus strukturierten Dateien, die in euren bestehenden Werkzeugen funktionieren, zum Beispiel in Chat-Assistenten, in eurer KI-Plattform oder in Microsoft 365.
Was passiert, wenn sich zwei Dokumente widersprechen?
Der Widerspruch wird erfasst und der verantwortlichen Person vorgelegt. Sie entscheidet, und die Entscheidung wird mit Begründung dokumentiert. Die KI glättet nichts eigenmächtig.
Wie bleibt die Wissensbasis aktuell?
Verantwortliche ändern ihr Dokument wie gewohnt. Ein Agent erkennt die Änderung, eine zweite KI prüft sie, und übernommen wird erst nach Freigabe per Klick. Danach wird die neue Fassung automatisch überall ausgerollt.
Können vertrauliche Inhalte draußen bleiben?
Ja. Welche Bereiche in die Wissensbasis gehören und welche nicht, legt ihr vorab fest. Was nicht für alle gedacht ist, kommt gar nicht erst hinein.
Wie fangen wir an?
Mit einem abgegrenzten Bereich, zum Beispiel einer Marke, einer Abteilung oder einem Standort. Oft ist ein AI Ready Day der schnellste Weg, das Wissen vieler Kolleginnen und Kollegen an einem Tag einzusammeln.
Wo würde so ein Agent bei euch die meiste Zeit sparen?
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