Interner Wissensassistent für KMU
Wie KMU einen internen Wissensassistenten mit KI aufbauen
Vom Pilot bis zum Rollout: Architektur, Inhalte, Governance und typische Stolperfallen.
So starten Sie ohne teures KI-Projektchaos
Ein interner Wissensassistent funktioniert dann gut, wenn Sie zuerst konkrete Engpässe wählen: wiederkehrende Kundenfragen, internes Onboarding oder Angebotswissen. Die OECD-Analyse zu KMU und KI zeigt klar: Unternehmen mit klar abgegrenzten Startfällen erzielen schneller Nutzen.
Technisch ist Retrieval-Augmented Generation (RAG) der robuste Standard. Statt nur auf Modellwissen zu vertrauen, zieht der Assistent Antworten aus Ihren eigenen Quellen. Die methodische Grundlage wurde in den RAG-Arbeiten von Lewis et al. (arXiv) und NeurIPS gelegt.
- Starten Sie mit 1 Pilotteam und maximal 3 Use Cases.
- Messen Sie Antwortzeit, Suchzeit und Korrekturquote.
- Legen Sie Rollen für Inhalte, Freigabe und Betrieb fest.
Governance und Sicherheit von Anfang an
Sobald interne Daten betroffen sind, brauchen Sie klare Leitplanken: Berechtigungen, Logging, Umgang mit sensiblen Informationen und Notfallprozesse. Das NIST AI Risk Management Framework und das NIST GenAI Profile liefern dafür eine sehr praxisnahe Struktur.
Für Sicherheitsrisiken in LLM-Anwendungen sind die OWASP Top 10 for LLM Applications relevant. Gerade Prompt Injection und Datenabfluss sollten Sie früh testen.
- Rechtekonzept nach Abteilung und Funktion umsetzen.
- Jede Antwort mit Quelle oder Unsicherheits-Hinweis ausgeben.
- Monatliches Review für veraltete Inhalte einplanen.
FAQ
Starten Sie mit 2-3 klaren Use Cases, einer verlässlichen Wissensquelle und messbaren Zielen wie Antwortzeit und Suchaufwand.