KI-Wissensmanagement für Unternehmen
Aus Ihren Daten werden Antworten.
UWS macht Wissen aus Ihren Dokumenten und bestehenden Systemen zugänglich — mit nachvollziehbaren Quellen. Den Betrieb planen wir passend zu Ihren Anforderungen: in einer EU-Cloud oder On-Premise.
- Seit 2010
- Entwicklung, Integration und Betrieb
- Europäisches Engineering-Team
01Ausgangslage
Das Wissen ist vorhanden – nur nicht dort, wo gearbeitet wird
Verstreute Ablagen
Relevante Informationen liegen in Dateiablagen, E-Mails, Fachanwendungen und persönlichen Ordnern. Die Suche beginnt jedes Mal von vorn.
Suche findet Dateien, keine Antworten
Klassische Suche liefert Trefferlisten. Die eigentliche Arbeit – lesen, einordnen, zusammenfassen – bleibt bei den Mitarbeitenden.
Wissen hängt an Personen
Bei Urlaub, Übergaben und Personalwechsel fehlt der Kontext, der nie dokumentiert wurde.
Unklare Herkunft von Antworten
Allgemeine KI-Werkzeuge antworten ohne Bezug zu Ihren Unterlagen. Ohne Quellenangabe lässt sich eine Antwort fachlich nicht prüfen.
Berechtigungen dürfen nicht aufweichen
Ein Wissenszugang ist nur dann nutzbar, wenn er die bestehenden Zugriffsrechte abbildet statt sie zu umgehen.
Doppelte Arbeit
Dieselben Fragen werden mehrfach recherchiert, weil frühere Ergebnisse nicht auffindbar sind.
02Lösung
Enterprise RAG in drei Schritten
Retrieval-Augmented Generation heißt: Das Sprachmodell antwortet nicht aus sich selbst, sondern auf Grundlage der Passagen, die zuvor aus Ihren eigenen Quellen gesucht wurden. Deshalb ist jede Antwort auf Dokumente zurückführbar. Unsere RAG Software ist modular aufgebaut: Konnektoren, Suche und Modelle bleiben austauschbar.
Erschließen
Dokumente und Datenquellen werden eingelesen, in sinnvolle Abschnitte geteilt und durchsuchbar gemacht – ohne dass Sie Ihre Ablagestruktur umbauen müssen.
Finden
Zu einer Frage werden die passenden Abschnitte gesucht: semantisch und über Stichworte, gefiltert nach den Rechten der fragenden Person.
Antworten mit Quelle
Das Sprachmodell formuliert die Antwort aus diesen Abschnitten und nennt die verwendeten Stellen. Fachlich prüfen kann die Antwort damit jede Nutzerin und jeder Nutzer selbst.
03Anwendungsfälle
Drei Einsatzfelder, mit denen Projekte meist beginnen
Wir starten in der Regel mit einem Einsatzfeld und einer klar abgegrenzten Datenmenge. Das hält den ersten Schritt überschaubar und macht den Nutzen früh sichtbar.
Internes Wissen
Ein Wissensassistent für Richtlinien, Handbücher, Projektunterlagen und Vorgehensweisen. Neue Kolleginnen und Kollegen finden schneller, was intern schon geklärt ist.
Recherche und Dokumentenanalyse
Umfangreiche Akten, Verträge und Berichte werden gezielt befragt, zusammengefasst und miteinander verglichen – mit Verweis auf die zugrunde liegenden Stellen.
Service und Support
Antwortvorschläge auf Basis geprüfter interner Unterlagen. Mitarbeitende behalten die Entscheidung, was an Kunden herausgeht.
04Integration
Der Unterschied liegt in der Anbindung an Ihre Systeme
Im ersten Gespräch klären wir Datenquellen, Berechtigungen und ein sinnvolles erstes Einsatzfeld – kostenlos und ohne Verpflichtung.
- Anbindung vorhandener Quellen: Dokumentenablagen, Office-Dateien, PDFs, E-Mails, Scans und Fachanwendungen über Schnittstellen
- Abbildung bestehender Berechtigungen statt eines zweiten, parallelen Rechtemodells
- Rückgabe der Quellenstellen zu jeder Antwort, damit Ergebnisse fachlich geprüft werden können
- Einbindung in die Werkzeuge, in denen bereits gearbeitet wird, statt eines weiteren isolierten Portals
- Modularer Aufbau: Retrieval, Konnektoren und Modelle bleiben austauschbar
- Betrieb, Protokollierung und Weiterentwicklung als Teil der Lösung, nicht als Nachgedanke
05Betriebsmodell
Europäische Cloud oder eigene Umgebung
Welches Betriebsmodell passt, hängt von Ihren Anforderungen an Datenhaltung, Netzzugang und Betrieb ab. Wir entscheiden das gemeinsam am konkreten Fall.
Betrieb in europäischer Cloud
Verarbeitung in einer EU-Umgebung mit Mandantentrennung, Authentifizierung und zentraler Protokollierung. Das ist der Ausgangspunkt der meisten Projekte.
Datenschutz und EU-Rechtsraum
Wir richten Architektur und Betrieb auf die Anforderungen der DSGVO aus: Verarbeitung in EU-Rechenzentren, Auftragsverarbeitung nach EU-Recht, Mandantentrennung auf Datenbankebene, rollenbasierte Zugriffe und protokollierte Zugriffe. Ihre Inhalte werden nicht zum Training von Modellen verwendet. Welche Anbieter und Modelle eingesetzt werden, legen wir gemeinsam fest und dokumentieren es.
RAG On-Premise in Ihrer eigenen Umgebung
Für streng regulierte Umgebungen ist RAG On-Premise in Ihrem Rechenzentrum oder Ihrer Private Cloud als Option möglich – mit offenen Modellen in Ihrer Infrastruktur. Voraussetzungen, Aufwand und Modellauswahl prüfen wir vorab für Ihren Fall; wir setzen keine fertige Installation voraus.
Zugriff und Nachvollziehbarkeit
Zugriffe werden an bestehende Rechte gebunden und protokolliert. So bleibt nachvollziehbar, welche Quellen in eine Antwort eingeflossen sind.
Verbleibende Risiken bewerten und dokumentieren wir gemeinsam mit Ihnen.
06Projektbeleg
Eine Wissensplattform aus der Praxis
Für ein dokumentenintensives Umfeld haben wir eine sichere KI-Wissens- und Workflow-Plattform entwickelt: Retrieval-Augmented Generation, semantische Suche und agentische Funktionen auf bestehenden Datenquellen. Aus einem lokalen Prototyp wurde eine mandantengetrennte Produktbasis in einer AWS-EU-Umgebung; die Weiterentwicklung läuft.
- Ausgangssituation
- Relevantes Wissen verteilte sich über Dateien, E-Mails, Fachanwendungen und persönliche Ablagen. Die Informationen waren vorhanden, ließen sich aber nur mit hohem Zeitaufwand finden und einordnen.
- Umgesetzt
- Dokumenten- und Aktenanalyse, kontextbezogene Fragen mit Quellenbezug, Zusammenfassungen und die Weiterverarbeitung der Ergebnisse. Technisch: Tenant-Isolation in PostgreSQL mit Row Level Security, JWT-Authentifizierung, API-Gateway, zentrales Logging und containerisierte Dienste.
- Vorgesehen
- Weitere Konnektoren zu Unternehmensquellen sowie eine Action- und Agentenschicht, die von der Wissensabfrage zu produktiven Abläufen führt.
- Laufend
- Nach dem Übergang vom Prototyp zur produktisierbaren Basis wird die Plattform fortlaufend weiterentwickelt. Parallel arbeiten wir aktuell an einem Assistenzsystem, das bestehendes Wissen aufbereitet.
Die Umsetzung erfolgt KI-gestützt, mit menschlicher Kontrolle über Architektur, Sicherheit und Releases. Regulatorische Absicherung ist ein eigener, laufender Arbeitsstrang und wird hier nicht als abgeschlossen dargestellt.
07Vorgehen
Vier Schritte von der Frage zum nutzbaren Wissenszugang
01
Fragen und Quellen klären
Welche Fragen sollen beantwortet werden, aus welchen Quellen, für welche Personen? Daraus entsteht ein abgegrenzter erster Umfang.
02
Prototyp an echten Daten
Ein Prototyp auf einer begrenzten, realen Datenmenge zeigt Antwortqualität und Quellenbezug, bevor größere Entscheidungen fallen.
03
Integration und Berechtigungen
Anbindung der Quellen, Abbildung der bestehenden Rechte, Einbindung in die genutzten Werkzeuge, Protokollierung.
04
Betrieb und Ausbau
Betrieb im gewählten Modell, Beobachtung der Antwortqualität und schrittweise Erweiterung um weitere Quellen und Einsatzfelder.
08Kontrolle
Was Sie jederzeit in der Hand behalten
Datenquellen
Sie entscheiden, welche Quellen erschlossen werden und welche außen vor bleiben.
Berechtigungen
Antworten nutzen nur Inhalte, für die die fragende Person berechtigt ist.
Nachvollziehbarkeit
Zu jeder Antwort werden die verwendeten Stellen ausgewiesen und Zugriffe protokolliert.
Modelle und Betrieb
Modellauswahl und Betriebsmodell werden gemeinsam festgelegt und bleiben austauschbar.
09Fragen
Häufige Fragen zum KI-Wissensmanagement
Retrieval-Augmented Generation sucht zu einer Frage zuerst passende Abschnitte in Ihren eigenen Quellen und lässt das Sprachmodell die Antwort daraus formulieren. Die verwendeten Stellen werden mitgeliefert.
Welche Antworten stecken in Ihren Daten?
Im ersten Gespräch schauen wir auf Ihre Quellen, Berechtigungen und Fragen und benennen ein sinnvolles erstes Einsatzfeld – kostenlos und ohne Verpflichtung.