Wenn sensible Informationen, viele Ablagen und Compliance-Pflichten zusammenkommen, reicht ein einzelnes Tool oft nicht aus. Dann hilft eine unternehmensinterne KI-Assistenz, die auf Basis eurer Daten arbeitet – häufig ‚RAG‘ genannt. Hier erfährst du, wie sie funktioniert, welche Workflows den Alltag spürbar verbessern, welche Regeln Sicherheit schaffen und wie ein realistischer Pilot in wenigen Wochen gelingt.

Was „eigene KI“ hier bedeutet

Keine „Super-Intelligenz“, sondern eine private Schicht über euren eigenen Inhalten: Der Assistent sucht passende Stellen in freigegebenen Dokumenten (Retrieval) und formuliert daraus eine Antwort (Generation) mit Zitaten und Links. Er sieht nur, was der eingeloggte Nutzende sehen darf, und arbeitet mit Schutzgeländern: keine Antwort ohne Fundstelle, Rückfragen bei Unsicherheit und sensible Bereiche werden ausgeschlossen.

Die wichtigsten Workflows – kurzer Einstieg

Auch hier gilt ein einfaches Prinzip: Menschen fragen, die Assistenz recherchiert und belegt, ihr prüft kurz und gebt das Ergebnis dorthin weiter, wo Entscheidung oder Umsetzung stattfinden. Der Nutzen entsteht durch Verlässlichkeit.

Workflow 1 – Policies: Von „Ich glaube“ zu „Hier ist der Absatz“

Teams stellen Fragen zu Datenschutz, IT-Sicherheit oder Branding, und die KI liefert umfassende und relevante Antworten, die sich direkt auf interne Dokumente beziehen. Dabei glänzt die KI nicht nur mit up-to-date Informationen, sondern gibt auch Verweise zu den verwendeten Dokumenten für maximale Transparenz. Für noch größere Flexibilität im Team kann das System die verwendeten Dokumente je nach Nutzer einschränken. In der Praxis bedeutet das: Jeder eingeloggte Mitarbeitende erhält individualisierte Antworten für noch präzisere Assistenz. Zusätzlich werden geltende Compliance Zugriffsbeschränkungen eingehalten. So wird aus Bauchgefühl ein Beleg und aus Diskussion eine Entscheidung.

Workflow 2 – Meetings: Verbindlichkeit statt Gedächtnisprotokoll

Auch in großen Organisationen versanden Beschlüsse, wenn niemand Verantwortung trägt. Der Assistent nimmt Transkript oder strukturierte Notizen und erzeugt ein Entscheidungsprotokoll mit Aufgaben, Namen und Terminen; wo im Gespräch auf interne Dokumente verwiesen wurde, verlinkt er sie. Du prüfst das Ergebnis kurz und postest es im Projektkanal. Ab dann diskutiert ihr den Fortschritt anstatt Erinnerungen auszutauschen. Wiederkehrende Missverständnisse fallen früh auf, weil die Grundlage der Entscheidung direkt mitgeliefert wird.

Workflow 3 – Ein Status, drei Ebenen, ein gemeinsames Bild

Führung braucht einen Überblick über das Wesentliche, Teams benötigen klare Aufgaben und Compliance verlangt Nachvollziehbarkeit. Du übergibst einen ausführlichen Projektstatus und bittest um eine Zusammenfassung in etwa 100 Wörtern ohne Abkürzungen, fünf präzise Punkte für das Team sowie eine Aufgabenliste mit Namen und Terminen. Risiken werden separat mit passenden Gegenmaßnahmen aufgeführt, interne Spezifikationen dort verlinkt, wo es sinnvoll ist. Das Ergebnis ist eine gemeinsame Grundlage mit weniger Missverständnissen und Redundanzen.

Mit welchen Tools du sofort starten kannst

Auch wenn ihr langfristig eine eigene Assistenz auf Basis eurer Daten plant, lohnt sich ein schneller Praxistest mit den vorhandenen Funktionen eurer Suite. So erkennt ihr, welche Workflows tatsächlich Nutzen bringen und an welchen Stellen eine maßgeschneiderte Lösung später echten Mehrwert schafft. Hier einige Beispieltechnologien:

• LangChain: Erstellt Systeme zur Datenabfrage für Wissensbots und Chatbots, die dynamisch Daten einbeziehen können
• Haystack: Hilft dabei, Fragen durch Dokumentensuche in Datenbanken zu beantworten, ideal für Unternehmen
• Pinecone: Sorgt für schnelle Suche, indem Daten effizient gespeichert und als Zahlenmuster abgefragt werden
• Weaviate: Speichert Informationen so, dass KIs diese leicht nutzen können, ideal für intelligente Suche
• Azure Cognitive Services: Erleichtert die Verbindung von RAG mit Microsoft-Diensten, z. B. für Datenanalysen

Wichtiger Hinweis: Wird mit dem RAG-System ein cloudbasiertes Sprachmodell verbunden, können unter Umständen sensible Informationen weitergegeben werden. Informiere dich über die Datenschutzhinweise der Anbieter und ziehe eine On-premise Lösung in Betracht, um deine Daten zu schützen.

Einfache Hausregeln, die Vertrauen schaffen

Sobald KI Antworten in Umlauf bringt, werden Nachvollziehbarkeit und Verlässlichkeit entscheidend. Klare Leitplanken wie Antworten nur mit Quellenangaben, der Ausschluss sensibler Bereiche und die deutliche Kennzeichnung von Unsicherheiten schaffen Vertrauen bei Fachbereichen, Compliance und IT und verhindern, dass das Vorhaben früh scheitert.

• Datenräume trennen: Nur freigegebene Ordner indizieren; Hochrisiko-Daten ausschließen.
  
  
• Rechte erben: Die KI übernimmt Berechtigungen aus SharePoint/Drive/Confluence.
  
  
• Quellenpflicht erzwingen: Antworten ohne Fundstelle blocken; Unsicherheit markieren.
  
  
• Protokollierung & Aufbewahrung: Nachvollziehen, wer, was, aus welcher Quelle genutzt hat.
  
  
• Datenschutz: Personenbezogene Daten maskieren; Löschkonzepte und AV-Verträge beachten.
  

Dein 4- bis 8-Wochen-Plan

Ein RAG-Pilot muss kein Großprojekt sein. Mit einem klar abgegrenzten Bereich, kuratierten Ordnern und festen Spielregeln zeigt ihr in kurzer Zeit, ob der Ansatz trägt. Der folgende Plan führt euch schrittweise von „Proof of Value“ zu einer belastbaren Entscheidung für den Rollout.

• Woche 1: Bereich wählen, relevante Ordner kuratieren, Zugriffsrechte prüfen, veraltete Doks markieren.
  
  
• Woche 2: Assistent starten, Buttons/Prompts für die drei Workflows hinterlegen, „Antwort nur mit Quelle“ aktivieren.
  
  
• Woche 3: Mit 20 echten Fragen/Meetings testen, Champions benennen, kurze Lernsnacks anbieten.
  
  
• Woche 4: KPIs prüfen (Suchzeit, Meeting-Nacharbeit, Anteil belegter Antworten), Entscheidung für Rollout oder Nachschärfen.
  
  
• Woche 5–8: Weitere Quellen anbinden, Rechte feiner schneiden, Monitoring/DLP ergänzen, SSO/Logs integrieren.

Was realistisch herauskommt

Die größten Gewinne liegen in weniger Suchzeit, sauber dokumentierten Entscheidungen und Antworten, die belegbar sind. Das ist keine Zauberei, sondern die Summe aus guter Datenhygiene, klaren Regeln und konsequenter Nutzung und messbar in wenigen Wochen.

• Suchzeit pro Person/Woche sinkt spürbar
  
  
• Nacharbeit pro Meeting reduziert sich
  
  
• Anteil belegbarer Antworten nähert sich 100 %
  
  
• Ad-hoc-Fragen lassen sich schneller beantworten

Fazit

Eine eigene RAG-Assistenz lohnt sich, wenn ihr sensible Inhalte schützen, verstreutes Wissen bündeln und Entscheidungen nachvollziehbar belegen müsst. Der Weg bleibt pragmatisch: ein kleiner Scope, klare Regeln, Quellenpflicht und messbare KPIs. So wird aus „wir suchen“ ein „wir entscheiden“, sicher, skalierbar und zur Organisation passend.