Viele Unternehmen lösen das gleiche Problem immer wieder neu. Nicht weil sie es nicht schon einmal gelöst hätten. Sondern weil die Lösung irgendwo im System verborgen ist.

Ein Problem taucht auf. Das Team sucht eine Lösung. Man diskutiert, testet und findet schließlich einen Weg.

Ein paar Monate später taucht ein sehr ähnliches Problem erneut auf. Und die Suche beginnt wieder von vorn.

Nicht weil das Unternehmen die Lösung nie gefunden hätte. Sondern weil sie irgendwo verborgen liegt. In einem alten Ticket, einem abgeschlossenen Projekt oder einer Aufgabe aus der Vergangenheit.

Wissen existiert, aber ist nicht auffindbar

Unternehmen speichern enorme Mengen an Wissen in ihren Systemen: Projektverläufe, Kundenvorgänge, Supportfälle, Entscheidungen und Lösungswege. Das Problem ist selten, dass dieses Wissen nicht existiert. Das Problem ist, dass es im Alltag kaum auffindbar ist.

Genau hier wird KI plötzlich interessant.

KI als Suchmaschine für das eigene Unternehmenswissen

Viele Diskussionen über KI im Unternehmen drehen sich um Automatisierung oder neue Inhalte. Mindestens genauso spannend ist jedoch eine andere Anwendung: KI als Suchmaschine für das eigene Unternehmenswissen.

Wenn eine KI vergangene Aufgaben, Projekte und Lösungen durchsuchen kann, entsteht eine neue Form von Unterstützung. Ein Team steht vor einem Problem und kann sofort sehen, ob dieses Problem im Unternehmen schon einmal gelöst wurde.

Nicht als klassische Dokumentensuche, sondern als kontextbasierte Antwort.

RAG-Architektur: Unternehmenswissen für KI nutzbar machen

Technisch lässt sich das über sogenannte RAG-Architekturen umsetzen. Dabei werden Unternehmensdaten so aufbereitet, dass ein Sprachmodell gezielt darauf zugreifen kann. Die KI antwortet dann nicht nur aus ihrem Training heraus, sondern aus dem Wissen des eigenen Unternehmens.

Unsere Erfahrung mit spiritflow

Genau diesen Ansatz haben wir in spiritflow, einem Produkt von spiritdev, umgesetzt.

Da spiritflow Aufgaben, Projekte und Kundenvorgänge verwaltet, entsteht dort mit der Zeit ein wertvoller Wissensbestand. Mit einer RAG-Architektur können diese Informationen plötzlich durchsuchbar werden. Ein Team kann zum Beispiel fragen, ob ein bestimmtes Problem bei einem Kunden schon einmal aufgetreten ist oder wie es damals gelöst wurde.

Wichtig ist dabei: Für eine solche RAG-Architektur braucht man nicht zwingend ein komplett neues System. In vielen Fällen lässt sie sich auch auf bestehende Systeme aufsetzen und deren Daten für eine KI nutzbar machen.

Datensouveränität: Wo bleiben die Daten?

Ein weiterer Punkt war uns besonders wichtig: Datensouveränität.

spiritflow kann On-Premise betrieben werden. So lassen sich lokale KI-Modelle einsetzen und sensible Geschäftsdaten verlassen das Unternehmen nicht. Im Cloudbetrieb setzen wir auf europäische Infrastruktur und Modelle wie Mistral, sodass die Daten innerhalb der EU bleiben.

Fazit

Vielleicht liegt hier einer der spannendsten Anwendungsfälle für KI im Unternehmen.

Nicht darin, völlig neue Antworten zu erzeugen. Sondern darin, Antworten wiederzufinden, die das Unternehmen selbst längst kennt.