Leistungssäule

KI-Wissensmanagement

Wir verwandeln verstreutes Unternehmenswissen in nutzbare KI-Systeme: Wissensinventur, saubere Datenaufbereitung, RAG, interne Assistenten und klare Governance.

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Problem

Wissen ist da, aber nicht arbeitsfähig

Unternehmenswissen liegt fast immer vor — nur eben verstreut über SharePoint, OneDrive, Dateiserver, PDFs, Postfächer, Tickets, Projektordner, Wikis und die Köpfe einzelner Mitarbeitender. Das kostet jeden Tag Zeit und macht das Unternehmen abhängig von wenigen Personen.

Woran ihr es merkt:

  • Mitarbeitende suchen zu lange nach Informationen, die es längst gibt.
  • Dokumente sind veraltet, doppelt vorhanden oder widersprechen sich.
  • Neue Kolleginnen und Kollegen brauchen Monate bis zur vollen Produktivität.
  • Expertenwissen hängt an einzelnen Personen — und geht mit ihnen.
  • KI-Tools sind im Einsatz, haben aber keinen Zugriff auf internes Wissen.
  • Antworten aus Chatbots lassen sich nicht belegen und niemand vertraut ihnen.
  • Automationen scheitern, weil die zugrunde liegenden Daten unstrukturiert sind.

Unsere These

Viele Unternehmen haben kein KI-Problem, sondern ein Wissensproblem

Erst wenn internes Wissen strukturiert, aktuell und abrufbar ist, werden KI-Assistenten wirklich nützlich. Deshalb bauen wir nicht "einen Chatbot auf PDFs", sondern ein System.

Nicht nur

Ein Chatbot auf ein paar PDFs. Eine Vektor-Datenbank. Ein Tool-Projekt. Ein einmaliger Dokumentenimport, der nach drei Monaten veraltet ist.

Sondern

Ein systematischer Wissensprozess, ein belastbares Retrieval- und Antwortsystem, ein Governance-Modell und ein Betriebskonzept für Pflege, Qualität und Weiterentwicklung.

Nutzen

Was ihr davon habt

  • Schnellerer Zugriff auf internes Wissen — Antworten in Sekunden statt Suche über mehrere Systeme.
  • Weniger Abhängigkeit von Einzelpersonen — Wissen bleibt im Unternehmen, auch bei Personalwechsel.
  • Bessere Qualität bei Angeboten, Support, Dokumentation und Projektarbeit.
  • Wiederverwendbare Wissensbausteine für KI-Assistenten und Automationen.
  • Nachvollziehbare Antworten mit Quellenbezug — jede Aussage ist belegbar.
  • Eine tragfähige Grundlage für RAG, Agenten und den laufenden KI-Betrieb.

Anwendungsfälle

Wo das konkret greift

Interner Wissensassistent

Mitarbeitende fragen interne Dokumente in natürlicher Sprache ab und erhalten Antworten mit Quellenangabe.

Weniger Suchzeit, schnelleres Onboarding

Support Knowledge Assistant

Support-Teams finden Lösungen aus Tickets, Handbüchern, FAQs und Produktdokumentation.

Bessere Erstlösungsquote

Angebots- und Vertriebswissen

Vertrieb greift auf Referenzen, Leistungsbausteine, Preislogiken und frühere Angebote zu.

Schnellere Angebotserstellung

Projektwissen & Lessons Learned

Projektteams durchsuchen alte Unterlagen, Entscheidungen, Risiken und Erfahrungen.

Weniger Wiederholungsfehler

Technische Dokumentation

Techniker finden Informationen aus Handbüchern, Wartungsanleitungen und internen Notizen.

Schnellere Fehleranalyse

Compliance- und Prozessassistent

Mitarbeitende fragen interne Richtlinien, SOPs und Prozessvorgaben ab.

Nachvollziehbare Quellen

Vorgehen

Vom Check bis zum laufenden Betrieb

Fünf Stufen, die aufeinander aufbauen. Ihr steigt dort ein, wo es für euch sinnvoll ist — und steigt jederzeit wieder aus.

Stufe 1 · 60–90 Minuten

KI-Wissenscheck

Wir nehmen Wissensquellen, Teams, Probleme und Ziele auf und bewerten Potenzial, Aufwand und Risiken. Ergebnis: 3–5 priorisierte Potenziale und eine ehrliche Empfehlung — auch "kein Projekt" ist ein mögliches Ergebnis.

Stufe 2 · 1–2 Wochen

KI-Wissensaudit

Interviews mit Schlüsselpersonen, Quelleninventur, Analyse der Suchwege. Ergebnis: Wissenslandkarte, Opportunity-Matrix, priorisierte Use Cases und eine Roadmap für Pilot und Rollout.

Stufe 3 · 2–4 Wochen

RAG-/Knowledge-Pilot

Ein klar abgegrenzter Wissensbereich wird funktionsfähig umgesetzt: angebundene Quellen, Ingestion- und Aktualisierungslogik, Chat- oder Suchoberfläche, Quellenanzeige und ein Testfragen-Set zur Bewertung.

Stufe 4 · projektabhängig

Produktiver Rollout

Technische Härtung, Rollen- und Rechtekonzept, Quellen- und Metadatenmodell, Evaluationsprozess, Mitarbeitereinführung sowie Dokumentation und Betriebsübergabe.

Stufe 5 · laufend

Wissensmanagement-Retainer

Monatlicher Knowledge Review, neue Quellen anbinden, Such- und Antwortqualität verbessern, Prompts und Metadaten optimieren, Governance pflegen, neue Use Cases identifizieren.

Richtwerte zu Aufwand und Budget je Stufe findet ihr auf der Seite Preise.

Wo liegt euer Wissen — und was kostet euch das?

Im kostenlosen KI-Wissenscheck gehen wir eure Quellen, Teams und Engpässe durch und sagen ehrlich, ob sich ein Projekt lohnt.

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