Wissensassistent und interne Suche: Antworten aus den eigenen Dokumenten
Ein Wissensassistent beantwortet Fragen von Mitarbeitern aus den Dokumenten des Unternehmens: Handbücher, Richtlinien, Verträge, Wiki, alte Tickets und E-Mails. Er sucht die passenden Stellen, formuliert eine Antwort und nennt die Quelle. Er sieht nur, was der fragende Mitarbeiter auch sehen darf, und antwortet nicht, wenn die Dokumente nichts hergeben.
Worum es geht
KI beim Thema Wissensassistent / interne Suche auf einen Blick
In jedem Unternehmen gibt es Wissen, das nur schwer zu finden ist: in Handbüchern auf dem Laufwerk, in Prozessbeschreibungen im Wiki, in Verträgen im DMS, in tausenden abgeschlossenen Tickets und E-Mails. Und es gibt die Kollegen, die wissen, wo es steht, und deshalb ständig gefragt werden. Ein Wissensassistent macht dieses Wissen für alle zugänglich, die es brauchen dürfen. Er ist kein allgemeiner Chatbot, sondern eine Suche, die Antworten formuliert und ihre Quellen nennt. Die Perspektiven einzelner Abteilungen zeigen die Seiten zu IT, Personal und Kundenservice.
- Thema
- Wissensassistent / interne Suche
- Typische Aufgaben
- Technische Dokumentation im Maschinenbau
- Einarbeitung neuer Mitarbeiter
- Vertragswissen für den Vertrieb
- Leistungen dazu
Kapitel 1
Wie die Suche nach Wissen heute abläuft
Ein Sachbearbeiter braucht die aktuelle Regelung für Rabattfreigaben. Er sucht im Wiki, findet eine Seite von 2021, ist sich nicht sicher, ob sie noch gilt, und fragt per Teams den Kollegen, der die Regel geschrieben hat. Der ist im Termin. Nach einer Stunde kommt die Antwort, dass die Regel inzwischen in einer E-Mail der Geschäftsführung geändert wurde. Diese E-Mail hat der Sachbearbeiter nie bekommen.
Multiplizieren Sie das mit 200 Mitarbeitenden und 20 Fragen pro Woche. Wartezeiten entstehen, weil Wissen in Köpfen und Postfächern liegt. Fehler entstehen, weil veraltete Dokumente neben aktuellen liegen und niemand den Unterschied sieht. Und die Kollegen, die alles wissen, kommen nicht zu ihrer eigenen Arbeit. Beim Ausscheiden eines solchen Kollegen geht das Wissen mit.
Kapitel 2
Welche Fragen sich eignen und welche nicht
Gut geeignet sind Fragen, deren Antwort in einem Dokument steht:
- Wie läuft ein Ablauf, wer genehmigt was, wo liegt die Vorlage
- Welche technischen Werte, Ersatzteile oder Einstellungen gelten für ein Produkt
- Was steht im Vertrag mit einem Kunden oder Lieferanten
- Wie wurde ein ähnliches Problem in früheren Tickets gelöst
- Was regelt die Betriebsvereinbarung, die Reisekostenrichtlinie, das Handbuch
Nicht geeignet sind Fragen, die ein Urteil verlangen oder deren Antwort nirgends dokumentiert ist. „Sollen wir diesem Kunden den Rabatt geben?“ beantwortet der Assistent nicht, er zeigt die Regel. Und wenn ein Ablauf nur im Kopf eines Kollegen existiert, findet der Assistent nichts und sagt das. Genau diese Lücken sind wertvoll, weil sie zeigen, was dokumentiert werden sollte.
Kapitel 3
So arbeitet ein Wissensassistent konkret
Das Verfahren dahinter heißt RAG, Retrieval-Augmented Generation. Es trennt zwei Dinge, die bei allgemeinen Chatdiensten vermischt sind: das Finden und das Formulieren. Zuerst werden Ihre Dokumente in Abschnitte zerlegt und als Embeddings in einer Vektordatenbank abgelegt. Das ist eine Form der Indexierung, bei der ähnliche Inhalte nah beieinander liegen, unabhängig von der genauen Wortwahl. Stellt ein Mitarbeiter eine Frage, sucht das System die Abschnitte, die inhaltlich am besten passen, und übergibt sie zusammen mit der Frage an das Sprachmodell. Das Modell formuliert die Antwort nur aus diesen Abschnitten und nennt die Quelle.
Drei Dinge machen den Unterschied zwischen einem brauchbaren und einem gefährlichen Assistenten. Erstens die Berechtigungen: Die Suche liefert nur Abschnitte aus Dokumenten, die der angemeldete Nutzer öffnen darf. Zweitens die Quellenpflicht: Jede Aussage trägt einen Link zum Dokument, und der Mitarbeiter kann prüfen. Drittens die Ehrlichkeit bei Lücken: Findet das System nichts Passendes, sagt es das, statt eine plausible Antwort zu erfinden. Dieses Erfinden heißt Halluzination und ist das größte Risiko bei unsauber gebauten Lösungen.
Angebunden werden die Quellen, in denen Ihr Wissen liegt: Dateilaufwerke, SharePoint, Confluence, das DMS, das Ticketsystem, bei Bedarf CRM und ERP über Schnittstellen. Der Assistent läuft dort, wo Mitarbeiter ohnehin arbeiten, etwa in Microsoft Teams, im Intranet oder als Tablet-App für den Außendienst und die Halle.
| Prozess | Nutzen | Aufwand | Datenlage | Rang |
|---|---|---|---|---|
| Eingangsrechnungen prüfen | hoch | mittel | gut | 1 |
| Bestellungen aus E-Mails erfassen | hoch | gering | gut | 2 |
| Serviceberichte strukturieren | mittel | gering | mittel | 3 |
| Angebote aus Lastenheften | hoch | hoch | schwach | später |
| Kundenchatbot | gering | hoch | mittel | nein |
Kapitel 4
Was Sie vor dem Start klären sollten
Dokumente enthalten personenbezogene Daten, Tickets und E-Mails erst recht. Die Verarbeitung durch ein Sprachmodell braucht einen Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Anbieter oder einen Betrieb auf eigenen Servern. Für Personalunterlagen und Verträge mit Geheimhaltungsklauseln empfehlen wir die zweite Variante. Mehr unter DSGVO und KI.
Der Betriebsrat ist einzubinden, weil ein Assistent protokolliert, wer wann was gefragt hat. Eine Vereinbarung über Speicherdauer und Auswertungsverbot schafft Vertrauen. Die größte Hürde ist aber die Datenqualität: Ein Laufwerk mit fünf Versionen derselben Anleitung liefert fünf Antworten. Vor dem Start werden Dokumente gesichtet, veraltete aussortiert und Verantwortliche für die Pflege benannt. Dieser Teil dauert oft länger als die Technik.
Kapitel 5
Wie ein Einstieg aussieht
Wir beginnen mit einem Bereich und einem abgegrenzten Dokumentenbestand, zum Beispiel der Produktdokumentation für den Service oder den Prozessbeschreibungen für die Verwaltung. In einem halbtägigen Workshop sammeln wir die 50 häufigsten Fragen und prüfen, ob die Antworten dokumentiert sind. Dann bauen wir den Assistenten in vier bis sechs Wochen als Projekt der KI-Implementierung und testen ihn mit einer Pilotgruppe gegen diese 50 Fragen. Erst wenn die Trefferquote stimmt, kommen weitere Quellen und Bereiche dazu. Die Betreuung misst danach, welche Fragen unbeantwortet bleiben, und meldet, welche Dokumente fehlen.
Aus dem Alltag
Vorher und nachher: Wissensassistent / interne Suche
| Aufgabe | Heute | Mit Assistent | Effekt |
|---|---|---|---|
| Technische Dokumentation im Maschinenbau | Ein Servicetechniker beim Kunden braucht das Drehmoment für eine Schraubverbindung an einer Maschine von 2014. Er ruft in der Konstruktion an, dort sucht jemand 20 Minuten in alten Zeichnungen und Stücklisten. Der Techniker wartet vor Ort. | Der Techniker fragt am Tablet. Der Assistent findet die Stelle in der Montageanleitung der Maschinenbaureihe, nennt den Wert und verlinkt die Zeichnung. Die Konstruktion wird nicht gestört. | von 20 Minuten auf 30 Sekunden pro Anfrage |
| Einarbeitung neuer Mitarbeiter | Ein neuer Sachbearbeiter stellt in den ersten Wochen täglich Dutzende Fragen an Kollegen: Wie lege ich einen Kunden an, wo ist die Vorlage für Gutschriften, wer genehmigt Rabatte über zehn Prozent. Die Kollegen verlieren pro Einarbeitung mehrere Tage. | Der Assistent beantwortet Fragen zu Abläufen aus Prozessbeschreibungen, Arbeitsanweisungen und dem Wiki, mit Link zur Quelle. Kollegen werden nur noch bei Fragen gebraucht, die nirgends dokumentiert sind, und genau diese werden dann ergänzt. | Einarbeitungszeit von 8 auf 5 Wochen |
| Vertragswissen für den Vertrieb | Der Vertrieb weiß vor einem Kundentermin nicht, welche Sonderkonditionen im Rahmenvertrag stehen, welche Lieferzeiten zugesagt wurden und was bei der letzten Reklamation vereinbart wurde. Die Informationen liegen in Verträgen, E-Mails und CRM-Notizen. | Vor dem Termin fragt der Außendienst nach dem Stand beim Kunden. Der Assistent fasst Rahmenvertrag, offene Vorgänge und letzte Vereinbarungen zusammen und verlinkt die Dokumente. | Vorbereitungszeit von 45 auf 10 Minuten pro Termin |
Die Effekte sind typische Größenordnungen für Betriebe dieser Art, keine Zusage für Ihren Fall. Was bei Ihnen möglich ist, zeigt die Potenzialanalyse.
Häufige Fragen
Wie unterscheidet sich ein Wissensassistent von ChatGPT?
Ein allgemeiner Chatdienst antwortet aus dem, was er beim Training gelernt hat, und weiß nichts über Ihr Unternehmen. Ein Wissensassistent sucht zuerst in Ihren Dokumenten und lässt das Sprachmodell nur daraus antworten, mit Quellenangabe. Das Verfahren heißt RAG. Außerdem läuft er unter Ihren Berechtigungen und Ihrem Datenschutzvertrag, nicht unter einem privaten Konto.
Was passiert, wenn der Assistent etwas erfindet?
Dieses Risiko heißt Halluzination und lässt sich begrenzen, nicht ausschließen. Drei Maßnahmen helfen: Der Assistent antwortet nur aus gefundenen Dokumenten, nennt für jede Aussage die Quelle, und sagt ausdrücklich, wenn er nichts gefunden hat. Mitarbeiter sollten wissen, dass sie bei wichtigen Entscheidungen die Quelle prüfen. Das trainieren wir in der Einführung.
Sieht jeder Mitarbeiter alle Dokumente?
Nein. Der Assistent arbeitet mit den Berechtigungen des angemeldeten Nutzers. Eine Suche liefert nur Dokumente, die der Nutzer auch im Dateisystem, SharePoint oder DMS öffnen dürfte. Das setzt voraus, dass die Berechtigungen dort gepflegt sind. Ein Berechtigungscheck vor dem Start gehört deshalb zu jedem Projekt.
Welche Dokumente sollten wir zuerst anbinden?
Die, zu denen heute die meisten Fragen gestellt werden: Prozessbeschreibungen, Arbeitsanweisungen, Produktdokumentation, Richtlinien. Wichtig ist Qualität vor Menge. Ein Ordner mit 20 aktuellen Anleitungen ist besser als ein Laufwerk mit 20.000 Dateien in fünf Versionen. Veraltete Dokumente werden vor dem Start aussortiert oder als veraltet markiert.
Wie lange dauert die Einführung?
Ein Pilot mit einem abgegrenzten Dokumentenbestand und einer Pilotgruppe von zehn bis zwanzig Mitarbeitern ist in vier bis sechs Wochen produktiv. Die Ausweitung auf weitere Bereiche und die Anbindung an Ticketsystem oder CRM folgt danach. Der größte Aufwand liegt nicht in der Technik, sondern im Aufräumen der Dokumente.
Nächster Schritt
Welcher Prozess kostet Sie die meiste Zeit?
Erzählen Sie es in 30 Minuten. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, ob KI dort hilft und was der erste Schritt wäre.