Mitarbeitende verbringen bis zu 20% ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen. Eine KI-gestützte Suche reduziert diesen Aufwand um über 30% und steigert die Effizienz im gesamten Unternehmen. Entdecken Sie, wie Sie mit No-Code-Plattformen die interne Unternehmenssuche mit KI verbessern und die Kontrolle behalten.

Wie Fachabteilungen ohne Programmieraufwand eine intelligente, DSGVO-konforme Unternehmenssuche aufbauen und die Mitarbeiterproduktivität messbar steigern.

Key Takeaways

Mit No-Code-Plattformen können Fachabteilungen eine KI-gestützte Unternehmenssuche ohne Entwicklerteam in wenigen Wochen umsetzen.
Die direkte Steuerung durch Fachbereiche sorgt für eine hohe Relevanz der Suchergebnisse und beschleunigt Anpassungen.
Funktionen wie Conversation Viewer und Analytics-Dashboards schaffen volle Transparenz und ermöglichen eine kontinuierliche Qualitätskontrolle.

Eigenständige Umsetzung durch Fachbereiche: Kontrolle und Relevanz steigern

Mit einer No-Code-Plattform wie dem Kauz.ai aiStudio konfigurieren Fachabteilungen ihre KI-Assistenzsysteme selbstständig per Drag-and-Drop. Sie benötigen dafür keine einzige Zeile Code und können alle relevanten Parameter eigenständig anpassen. Dies beschleunigt die Implementierung um den Faktor 10 im Vergleich zu herkömmlichen IT-Projekten. Anwender definieren dabei selbst, welche Inhalte durchsucht werden sollen.

Einige der Konfigurationsmöglichkeiten umfassen:

Anbindung von über 50 verschiedenen Datenquellen (z.B. Confluence, SharePoint, Netzlaufwerke).
Definition von spezifischen Workflows und Antwortlogiken für wiederkehrende Anfragen.
Gestaltung der Benutzeroberfläche des KI-Assistenten zur optimalen User Experience.
Festlegung von Zugriffsrechten für verschiedene Nutzergruppen auf Basis von Active Directory.

Diese direkte Steuerung stellt sicher, dass die Suchergebnisse eine Relevanz von über 95% für die Anfragen der Mitarbeitenden haben. Die Fachbereiche können so die Qualität der Suchergebnisse kontinuierlich und ohne Umwege verbessern.

Beschleunigter Roll-out: Von der Idee zur Lösung in weniger als 4 Wochen

Die Geschwindigkeit ist ein entscheidender Vorteil, wenn Sie die interne Unternehmenssuche mit KI verbessern wollen. Während klassische Projekte oft eine Vorlaufzeit von über 6 Monaten haben, wird eine No-Code-Lösung in der Regel innerhalb von 4 Wochen implementiert. Bereits 21,5% der Büroangestellten in Deutschland nutzen KI-Tools, um ihre täglichen Aufgaben zu beschleunigen. [3] Eine schnelle Umsetzung ermöglicht es Unternehmen, frühzeitig von Effizienzgewinnen zu profitieren und den ROI in weniger als 3 Monaten zu realisieren. Ein agiler Ansatz erlaubt es, mit einem Pilotprojekt in einer Abteilung zu starten und die Lösung schrittweise auf das gesamte Unternehmen auszuweiten. So können Sie schnell auf Feedback reagieren und die KI mit Unternehmensdaten trainieren, um die Akzeptanz bei den Mitarbeitenden um über 40% zu steigern. Diese iterative Vorgehensweise minimiert Risiken und sichert den Erfolg des Projekts.

Transparenz und Qualitätssicherung: Suchprozesse zu 100% nachvollziehen

Kontrollierbarkeit ist für den Unternehmenseinsatz von KI unerlässlich. Tools wie der Conversation Viewer in der sicheren ChatGPT-Alternative von Kauz.ai protokollieren jede Anfrage und Antwort. Dies ermöglicht eine lückenlose Nachvollziehbarkeit und dient als Grundlage für kontinuierliche Optimierungen. Studien zeigen, dass der Einsatz von KI die Produktivität von Mitarbeitenden um bis zu 23,8% steigern kann. [3] Integrierte Analytics-Dashboards visualisieren zudem die am häufigsten gestellten Fragen und identifizieren Wissenslücken in der internen Dokumentation. Mit einer aktiven Halluzinationskontrolle wird sichergestellt, dass die KI nur verifizierte Informationen aus angebundenen Quellen liefert, was die Fehlerrate um 99% reduziert. So behalten Sie stets die volle Kontrolle über die Qualität und Zuverlässigkeit der Suchergebnisse.

Sicherheit und Datenschutz als Standard: DSGVO-konforme KI-Suche garantieren

Für 78% der deutschen Industrieunternehmen ist KI entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit, doch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bleiben eine Hürde. [9] Eine professionelle Lösung zur Verbesserung der internen Unternehmenssuche mit KI muss daher höchste Sicherheitsstandards erfüllen. Kauz.ai bietet verschiedene Hosting-Optionen, die eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung zu 100% gewährleisten. Dazu gehören:

Folgende Hosting-Modelle sichern die Datenhoheit:

EU-Cloud: Hosting in zertifizierten Rechenzentren innerhalb der Europäischen Union.
On-Premise: Betrieb der gesamten Lösung auf Ihrer eigenen Serverinfrastruktur.
Private LLMs: Nutzung von Sprachmodellen, die keine Daten an externe Anbieter senden.

Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) regelt alle datenschutzrechtlichen Aspekte und gibt Ihnen die volle rechtliche Sicherheit. [10] Im Gegensatz zu Public-Cloud-Lösungen, bei denen Daten in Drittländer fließen können, garantiert ein CompanyGPT On-Premise die vollständige Datenhoheit. Dies macht die Lösung sicher für den Einsatz selbst in kritischen Infrastrukturen.

Praxisleitfaden: Die KI-Suche in 4 Schritten mit No-Code einführen

Die Einführung einer KI-gestützten Unternehmenssuche mit einer No-Code-Plattform ist ein strukturierter Prozess, den Fachbereiche selbstständig durchführen können. Mit diesem Vorgehen stellen Sie einen erfolgreichen Start in weniger als 30 Tagen sicher.

Befolgen Sie diese vier Phasen für einen schnellen Roll-out:

Anwendungsfall wählen: Beginnen Sie mit einem klar definierten Bereich, beispielsweise dem HR-Helpdesk oder dem internen IT-Support, wo täglich über 50 wiederkehrende Anfragen anfallen.
Einrichtung und Content-Anbindung: Verbinden Sie die relevanten Datenquellen wie Confluence oder SharePoint mit wenigen Klicks über die No-Code-Oberfläche. Die Indexierung der ersten 10.000 Dokumente dauert in der Regel weniger als 24 Stunden.
Test und Feedbackrunde: Führen Sie eine Pilotphase mit einer Gruppe von 15-20 Mitarbeitenden durch. Sammeln Sie über 2 Wochen Feedback, um die Antworten und Workflows zu optimieren.
Roll-out und Optimierung: Nach der erfolgreichen Testphase schalten Sie den KI-Assistenten für alle relevanten Abteilungen frei. Nutzen Sie die Analytics-Dashboards, um die Nutzung zu überwachen und die Wissensdatenbank kontinuierlich zu verbessern.

Dieser pragmatische Ansatz sichert eine hohe Nutzerakzeptanz und liefert vom ersten Tag an messbare Ergebnisse.

FAQ

Welche konkreten Datenquellen können an die KI-Suche angebunden werden?

Moderne No-Code-Plattformen unterstützen eine Vielzahl von Systemen. Sie können strukturierte Daten aus Datenbanken und unstrukturierte Informationen aus Quellen wie SharePoint, Confluence, Jira, Microsoft Teams, Netzlaufwerken oder Webseiten anbinden. Über APIs lassen sich auch spezialisierte Fachanwendungen integrieren.

Wie wird sichergestellt, dass die KI keine falschen Informationen (Halluzinationen) erfindet?

Professionelle Unternehmenslösungen nutzen das Prinzip des Retrieval-Augmented Generation (RAG). Die KI kann nur auf die Informationen aus den von Ihnen freigegebenen internen Datenquellen zugreifen und Antworten generieren. Eine zusätzliche Halluzinationskontrolle sorgt dafür, dass die KI keine Fakten erfindet und immer Quellenangaben liefert.

Wie wird das Zugriffsrechte-Management aus bestehenden Systemen übernommen?

Die KI-Suche integriert sich in Ihr bestehendes Identity Management, z.B. Microsoft Entra ID (Azure AD). Die Zugriffsrechte werden 1:1 übernommen. Das stellt sicher, dass Mitarbeitende nur die Informationen finden, für die sie bereits eine Berechtigung besitzen.

Lässt sich die KI-Suche auch für mehrsprachige Inhalte nutzen?

Ja, moderne KI-Assistenzsysteme sind multilingual ausgelegt. Sie können Dokumente und Anfragen in über 100 Sprachen verarbeiten. Ein Mitarbeiter kann eine Frage auf Deutsch stellen und eine Antwort aus einem englischsprachigen Dokument erhalten, die automatisch übersetzt wird.

Wie hoch ist der Pflegeaufwand für die Fachabteilungen nach der Implementierung?

Der laufende Aufwand ist gering. Die KI lernt kontinuierlich dazu, und die Indexierung neuer Dokumente erfolgt automatisch. Die Fachabteilung nutzt hauptsächlich die Analytics-Dashboards, um neue Themen zu erkennen oder die Antwortqualität bei komplexen Anfragen zu optimieren, was in der Regel nicht mehr als 1-2 Stunden pro Woche erfordert.