Interner Wissens-Assistent
Wie ein Dienstleistungsunternehmen durch RAG (Retrieval-Augmented Generation) die versteckten Kosten von ständigen Unterbrechungen eliminierte und sein Onboarding radikal beschleunigte.
Das reale Problem
In gewachsenen Unternehmen liegt Wissen in Silos: Ein Teil auf SharePoint, ein Teil in verschachtelten Datei-Ordnern, veralteten Handbüchern, Intranet-Artikeln und in den Köpfen langjähriger Mitarbeiter. Das führt zu einem gigantischen, unsichtbaren Kostenblock: "Die Unterbrechung".
Neue Mitarbeiter verbringen Stunden mit der Suche nach dem richtigen Prozess oder der aktuellen Vorlage. Wenn sie diese nicht finden, fragen sie die erfahrensten (und teuersten) Kollegen. "Weißt du, wo das Dokument für X liegt?" oder "Wie war nochmal der Prozess für Y?" reißt Top-Performer alle 30 Minuten aus ihrem Deep-Work-Fokus. Jede dieser Unterbrechungen kostet laut Studien 20 Minuten an Produktivität.
Unsere Lösung
Wir bauen ein internes "ChatGPT", das exklusiven Zugriff auf die strukturierten und unstrukturierten Daten des Unternehmens hat (RAG-Architektur). Es liest und verarbeitet PDFs, Word-Dokumente und Wiki-Einträge.
Statt Keywords in einer schlechten Intranet-Suche einzugeben, stellen Mitarbeiter natürliche Fragen: "Wie beantrage ich Sonderurlaub?" oder "Was sind die SLAs für Premium-Kunden?". Das System antwortet sofort in natürlicher Sprache, halluziniert nicht, und – entscheidend – liefert immer den genauen Link zur Original-Quelle mit. Durch striktes Access-Management wird zudem sichergestellt, dass Praktikanten keinen Zugriff auf Management-Briefings erhalten.
Die RAG-Pipeline
Datenquellen anbinden
SharePoint, Confluence, Dateiserver, Wiki — alle bestehenden Wissensquellen werden automatisch indexiert.
Vektorisierung
Dokumente werden in semantische Vektoren umgewandelt und in einer Vektor-Datenbank lokal gespeichert.
Chat-Interface
Mitarbeiter stellen natürliche Fragen. Das System findet relevante Passagen und generiert präzise Antworten.
Access Control
Rollenbasierte Zugriffsrechte stellen sicher, dass jeder nur sieht, was er sehen darf. Audit-Log inklusive.
Vorher vs. Nachher
Vorher
Nachher
RAG-Architektur im Detail
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