Bis 2025 werden 70 % der neu entwickelten Unternehmensanwendungen auf No-Code-Technologien basieren. [1] Dieser Trend ermöglicht es nun auch Fachabteilungen, KI-Potenziale voll auszuschöpfen. Entdecken Sie, wie Sie ein LLM mit eigenen Unternehmensdaten trainieren und so in wenigen Schritten passgenaue, sichere KI-Assistenten schaffen.

Wie Fachbereiche ohne Entwicklerteam KI-Assistenten erstellen, die Unternehmenswissen sicher und effizient nutzen.

Key Takeaways

Mit No-Code-Plattformen können Fachbereiche KI-Assistenten bis zu 80 % schneller und ohne Entwicklerteam umsetzen.
Die direkte Kontrolle über Inhalte und Workflows durch die Fachexperten steigert die Antwortqualität und Akzeptanz der KI-Lösung.
Funktionen wie der Conversation Viewer und Halluzinationskontrolle gewährleisten Transparenz und reduzieren Falschaussagen um über 95 %.

Volle Kontrolle für Fachbereiche: Inhalte und Workflows selbst gestalten

Wenn Sie ein LLM mit eigenen Unternehmensdaten trainieren, ist die Datenqualität entscheidend für den Erfolg. Mit einer No-Code-Plattform wie dem Kauz.ai ai Studio liegt die inhaltliche Steuerung direkt in den Händen der Experten: Ihren Fachabteilungen. Diese können 80 % aller Anwendungsfälle eigenständig umsetzen und pflegen. Sie definieren Dialoge, hinterlegen Wissensquellen und passen Workflows in Echtzeit an, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. So stellen Sie sicher, dass der KI-Assistent stets mit korrekten und aktuellen Informationen arbeitet. Die direkte Kontrolle durch die Fachbereiche erhöht die Akzeptanz und Qualität der KI-Lösung um über 60 %.

Methoden im Vergleich: RAG vs. Fine-Tuning einfach erklärt

Um ein Sprachmodell mit Unternehmenswissen zu verbinden, gibt es zwei etablierte Methoden. Die Wahl der richtigen Methode hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab. Hier ist eine einfache Übersicht:

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das LLM erhält Zugriff auf eine externe Wissensdatenbank (z. B. Ihre Dokumente). Für jede Anfrage werden die relevantesten Informationen abgerufen und zur Beantwortung genutzt. [3] Dies ist ideal für Anwendungsfälle, die auf Tausenden von Dokumenten basieren und stets aktuelle Daten erfordern.
Fine-Tuning: Hier wird das Modell selbst mit einem spezifischen Datensatz nachtrainiert, um ihm einen bestimmten Stil oder Fachjargon beizubringen. [4] Dieser Ansatz eignet sich, um die Tonalität der KI an Ihre Marke anzupassen oder sehr spezifisches Domänenwissen zu verankern.

No-Code-Plattformen abstrahieren diese Komplexität, sodass Sie die Vorteile beider Ansätze mit nur wenigen Klicks nutzen können. So wird das LLM Fine-Tuning ohne Programmierkenntnisse für jeden Anwender zugänglich.

Transparenz und Qualitätssicherung auf Knopfdruck

Eine der größten Herausforderungen bei generativer KI sind sogenannte Halluzinationen – also sachlich falsche, aber plausibel klingende Antworten. Kontrollierbarkeit ist daher kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Tools wie der Conversation Viewer ermöglichen eine 100-prozentige Nachvollziehbarkeit jeder einzelnen Konversation. Sie sehen genau, welche Wissensquelle die KI für eine Antwort herangezogen hat. Mit integrierten Analytics-Dashboards überwachen Sie die Performance des KI-Assistenten in Echtzeit und identifizieren Optimierungspotenziale, was die Antwortgenauigkeit um nachweislich über 95 % verbessert. So stellen Sie eine konstant hohe Qualität sicher und können die kontrollierbare generative KI jederzeit auditieren.

Sicherheit und DSGVO als entscheidender Vorteil

Beim Trainieren eines LLM mit Unternehmensdaten hat die Datensicherheit oberste Priorität. Eine DSGVO-konforme Verarbeitung personenbezogener Daten ist dabei unerlässlich. [5] Während Public-Cloud-Lösungen oft rechtliche Unsicherheiten bergen, bieten spezialisierte Plattformen maximale Sicherheit. Kauz.ai ermöglicht Ihnen den Betrieb in einer zertifizierten EU-Cloud oder sogar als Company GPT On-Premise in Ihrem eigenen Rechenzentrum. Dies garantiert Ihnen 100 % Datenhoheit und schließt unkontrollierte Datenabflüsse aus. [6] Gerade für Unternehmen in regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen ist dies ein entscheidender Faktor, der Risiken minimiert.

Praxisleitfaden: Ihr Weg zum No-Code KI-Assistenten in 4 Phasen

Die Einführung eines KI-Assistenzsystems muss nicht kompliziert sein. Mit einem No-Code-Ansatz können Sie Ihr Projekt strukturiert und effizient umsetzen. Folgen Sie einfach diesen vier Phasen:

Anwendungsfall wählen: Identifizieren Sie einen Prozess mit klarem Nutzen, z.B. die Automatisierung von wiederkehrenden Anfragen im HR-Bereich oder im Kundenservice. Ein klar definierter Scope für den Start sichert den Erfolg des ersten Projekts.
Einrichtung & Content-Befüllung: Verbinden Sie Ihre Wissensquellen über die No-Code-Oberfläche. Laden Sie Dokumente hoch oder binden Sie Systeme wie Confluence mit wenigen Klicks an.
Test & Feedbackrunde: Führen Sie interne Tests mit einer kleinen Nutzergruppe aus dem jeweiligen Fachbereich durch. Das Feedback aus dieser Phase hilft, die Antworten und Dialoge vor dem Roll-out zu optimieren.
Roll-out & kontinuierliche Optimierung: Stellen Sie den KI-Assistenten der Zielgruppe zur Verfügung. Nutzen Sie die Analytics-Dashboards, um das Nutzerverhalten zu analysieren und den Assistenten kontinuierlich zu verbessern.

Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass Ihre KI-Lösung einen messbaren Mehrwert liefert und von den Mitarbeitenden angenommen wird.

FAQ

Wie unterscheidet sich das Training mit eigenen Daten von der Nutzung eines öffentlichen Modells wie ChatGPT?

Ein mit eigenen Daten trainiertes LLM gibt Antworten, die ausschließlich auf Ihren verifizierten Unternehmensinformationen basieren. Dies verhindert Falschaussagen zu Ihren Produkten oder Prozessen und stellt sicher, dass keine sensiblen Daten an Dritte weitergegeben werden, was bei öffentlichen Modellen ein Risiko darstellt.

Welche Fachbereiche profitieren am meisten von No-Code KI-Plattformen?

Besonders profitieren Abteilungen mit hohem Anfragevolumen und standardisierten Prozessen. Dazu gehören HR (Mitarbeiter-Onboarding, Richtlinien), IT-Support (Passwort-Reset, Störungsmeldungen), Kundenservice (Produktinformationen, Bestellstatus) und internes Wissensmanagement.

Wie aufwendig ist die Pflege eines KI-Assistenten nach dem Go-live?

Dank des No-Code-Ansatzes ist die Pflege sehr effizient. Fachbereiche können neue Dokumente per Drag-and-drop hinzufügen oder Dialoganpassungen in wenigen Minuten selbst vornehmen. Der Pflegeaufwand ist mit dem einer gut gepflegten Wissensdatenbank vergleichbar und erfordert keine IT-Unterstützung.

Kann ich die KI auch On-Premise auf eigener Hardware betreiben?

Ja, Plattformen wie Kauz.ai bieten eine On-Premise-Option. Dabei wird die gesamte KI-Anwendung in Ihrem eigenen Rechenzentrum installiert. Dies bietet maximale Kontrolle und Sicherheit und ist ideal für Unternehmen mit höchsten Datenschutzanforderungen oder spezifischen Compliance-Vorgaben.