Unternehmenswissen für KI
Unternehmenswissen für KIKI ist nur so verlässlich wie das Wissen, das sie verwenden darf
Viele Unternehmen besitzen tausende Dokumente und trotzdem keine belastbare Wissensbasis. Inhalte sind veraltet, widersprüchlich, doppelt oder ohne verantwortlichen Eigentümer. Wir erschließen und strukturieren Unternehmenswissen für Suche, Assistenzsysteme, RAG-Anwendungen und redaktionelle KI-Prozesse.
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Was bedeutet Unternehmenswissen für KI aufbereiten?
Unternehmenswissen für KI aufzubereiten bedeutet, Dokumente, Daten und Erfahrungswissen so zu ordnen, dass freigegebene Systeme relevante Inhalte finden, korrekt zuordnen und mit nachvollziehbaren Quellen verwenden können.
Dazu gehören Wissensinventur, Bereinigung, Strukturierung, Metadaten, Zugriffsregeln, fachliche Eigentümer und ein verlässlicher Aktualisierungsprozess. Die technische Such- oder RAG-Lösung baut auf dieser redaktionellen Grundlage auf.
Unser Qualitätsmodell für Unternehmenswissen
Sieben Eigenschaften machen aus einer Dokumentmenge eine verlässliche Wissensbasis.
Richtig
Fachliche Aussagen sind geprüft und stammen aus einer nachvollziehbaren Quelle.
Aktuell
Version, Gültigkeitsdatum und nächste Prüfung sind dokumentiert.
Eindeutig
Begriffe, Produktnamen und Zuständigkeiten werden konsistent verwendet.
Zugänglich
Die richtige Zielgruppe kann das Wissen im passenden System finden.
Geschützt
Vertrauliche, personenbezogene und rechtlich geschützte Informationen sind klassifiziert.
Verantwortet
Ein fachlicher Eigentümer entscheidet über Freigabe, Änderung und Löschung.
Unser Vorgehen
- 01
Wissensinventur
Quellen, Eigentümer, Zielgruppen, Aktualität und Schutzbedarf werden erfasst.
- 02
Priorisierung
Geschäftskritisches und häufig benötigtes Wissen wird zuerst bearbeitet.
- 03
Bereinigung
Duplikate, Widersprüche und veraltete Inhalte werden markiert und mit Fachverantwortlichen geklärt.
- 04
Strukturierung
Dokumente erhalten verständliche Einheiten, Überschriften, Metadaten, Quellen und Beziehungen.
- 05
Expertenwissen
Implizites Wissen wird durch Interviews erschlossen und fachlich freigegeben.
- 06
Governance
Eigentümer, Updates, Zugriff, Datenschutz und Korrekturprozesse werden definiert.
Dokumentsegmentierung mit Kontext
Zu große Blöcke liefern unscharfe Treffer, zu kleine verlieren den Zusammenhang. Wir entwickeln redaktionelle Regeln für sinnvolle Einheiten:
- eine klar beantwortete Frage
- eine Prozessstufe
- eine Produktfunktion mit Bedingungen
- eine Richtlinie mit Geltungsbereich
- eine Definition mit Abgrenzung
- ein Fall mit Ausgangslage und Ergebnis
Redaktion vor Technik
Eine Vektordatenbank kann schlechte Inhalte schnell durchsuchen. Sie macht sie nicht richtig. Bevor technische Systeme angebunden werden, braucht die Wissensbasis klare Aussagen, gültige Quellen und dokumentierte Verantwortung.
Technik und Redaktion arbeiten dennoch parallel. Technische Partner müssen wissen, welche Formate, Metadaten, Zugriffe und Antwortgrenzen benötigt werden. Die Redaktion muss verstehen, wie Dokumente gefunden, segmentiert und zitiert werden.
Häufige Fragen
Müssen alle Dokumente neu geschrieben werden?
Nein. Gute Inhalte werden übernommen, aktualisiert und strukturiert. Nur problematische Bereiche brauchen Neuaufbau.
Arbeiten Sie mit unserer IT?
Ja. Redaktionelle und technische Anforderungen werden gemeinsam abgestimmt.
Was ist RAG?
RAG bezeichnet ein Verfahren, bei dem ein generatives System passende Informationen aus einer definierten Wissensbasis abruft und für eine Antwort verwendet. Qualität und Zugriff der Quellen bleiben entscheidend.
Können vertrauliche Inhalte verarbeitet werden?
Nur innerhalb geeigneter Verträge, Systeme und Zugriffsregeln.
Was kostet die Aufbereitung von Unternehmenswissen?
Die Kosten hängen von Quellenmenge, Qualität, Fachbereichen, Interviews, Metadaten, Schutzklassen und technischer Anbindung ab. Ein Pilot schafft eine belastbare Grundlage.
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