KI-Zugriff auf Netzlaufwerke: Potenziale ohne Code erschließen

In deutschen Unternehmen behindern Datensilos in 76 % der Fälle die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Eine KI-gestützte Suche kann dieses Problem lösen, indem sie einen kontrollierten Zugriff auf Netzlaufwerke ermöglicht. Entdecken Sie, wie Sie dieses Potenzial mit No-Code-Plattformen sicher und effizient für sich nutzen.

Wie Fachbereiche selbstständig und sicher auf Unternehmensdaten zugreifen, um die Produktivität um bis zu 25 % zu steigern.

Key Takeaways

Sicherer Lesezugriff: KI-Systeme indexieren Daten auf Netzlaufwerken, ohne sie zu verändern, und übernehmen bestehende Nutzerberechtigungen vollständig.
No-Code für Fachbereiche: Abteilungen können KI-Assistenten für den Datenzugriff selbst konfigurieren, was die IT entlastet und Projekte um über 80 % beschleunigt.
Volle Kontrolle und Transparenz: Analytics-Tools zeigen, wie die KI genutzt wird, und helfen, die Qualität der Antworten und die Datenbasis kontinuierlich zu verbessern.

Datenpotenziale heben: 80 % der Unternehmensdaten sind ungenutzt

Ein Großteil des Unternehmenswissens liegt brach, weil es in unstrukturierten Formaten auf Netzlaufwerken gespeichert ist. Mitarbeiter verbringen laut Studien bis zu 20 % ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, was die Effizienz erheblich mindert. Herkömmliche Suchfunktionen sind oft unzureichend, da sie den Kontext von Dokumenten nicht verstehen. Dieser ineffiziente Prozess kostet ein Unternehmen mit 500 Mitarbeitern jährlich über 2,5 Millionen Euro an Produktivitätsverlusten. Die Lösung liegt in einem intelligenten, KI-gestützten Zugriff auf diese Daten, der nicht nur findet, sondern auch versteht. Ein solcher Ansatz verwandelt statische Datenspeicher in dynamische Wissensquellen und legt den Grundstein für datengesteuerte Entscheidungen.

Kontrollierter Zugriff statt Datenchaos: Sicherheit als Priorität

Die größte Hürde für den KI-Zugriff auf Netzlaufwerke ist die Gewährleistung von Sicherheit und Datenschutz. Eine intelligente Lösung greift ausschließlich lesend auf die Daten zu und erstellt einen durchsuchbaren Index, ohne die Originaldokumente zu verändern oder zu verschieben. Bestehende Zugriffsberechtigungen, etwa aus einem Active Directory, werden dabei zu 100 % respektiert und übernommen. So wird sichergestellt, dass Mitarbeiter nur die Informationen finden, für die sie bereits eine Freigabe besitzen. Dieser Ansatz minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und schafft Vertrauen bei den Anwendern. Die Einhaltung der DSGVO wird durch Hosting-Optionen in der EU-Cloud oder On-Premise zusätzlich gestärkt, was für 91 % der Unternehmen ein entscheidendes Kriterium ist. Damit wird die Basis für eine sichere und skalierbare Wissensmanagement-Lösung geschaffen.

No-Code-Plattformen: Fachbereiche steuern den Datenzugriff selbst

Traditionell erfordert die Anbindung von Datenquellen an KI-Systeme komplexe IT-Projekte, die oft Monate dauern. Mit einer No-Code-Plattform wie dem Kauz.ai aiStudio können Fachabteilungen diese Aufgabe in wenigen Stunden selbst erledigen. Sie definieren, welche Ordner und Laufwerke indexiert werden sollen, und passen die KI ohne eine einzige Zeile Code an. Dies reduziert die Abhängigkeit von der IT-Abteilung um bis zu 80 % und beschleunigt die Implementierung erheblich. Ein zentraler Vorteil ist die Agilität: Ändern sich die Anforderungen, können die Fachbereiche die Konfiguration sofort anpassen. Diese Autonomie führt zu einer um 34 % höheren Akzeptanz von KI-Lösungen im Unternehmen. Die intuitive Steuerung ermöglicht es den Experten, die das Wissen am besten kennen, die Qualität der KI-Antworten direkt zu beeinflussen.

In 4 Schritten zum intelligenten Wissenszugriff

Die Einführung eines KI-gestützten Zugriffs auf Netzlaufwerke lässt sich in einem schlanken Prozess umsetzen, der schnelle Ergebnisse liefert. Mit diesem Vorgehen können Unternehmen innerhalb von 2 Wochen einen ersten Prototypen in Betrieb nehmen:

Anwendungsfall definieren: Wählen Sie einen konkreten Bereich, z. B. den Zugriff auf alle HR-Richtlinien oder auf technische Dokumentationen im Projektordner.
Datenquelle anbinden: Verbinden Sie das entsprechende Netzlaufwerk über die No-Code-Oberfläche mit der Plattform – rein lesend und unter Beibehaltung aller Berechtigungen.
KI-Assistenten konfigurieren: Legen Sie fest, wie der Assistent antworten soll, und passen Sie sein Verhalten an die Bedürfnisse Ihrer Abteilung an.
Testen und optimieren: Führen Sie eine kurze Testphase mit einer Pilotgruppe von 5-10 Mitarbeitern durch, um Feedback zu sammeln und die Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass die Lösung von Anfang an einen echten Mehrwert bietet und optimal auf die Bedürfnisse der Anwender zugeschnitten ist.

Volle Transparenz: Analyse und Optimierung der KI-Nutzung

Um die Qualität und den Nutzen des KI-Systems dauerhaft zu sichern, sind Transparenz und Kontrolle entscheidend. Tools wie der Conversation Viewer ermöglichen es, jede Anfrage und die dazugehörige KI-Antwort nachzuvollziehen. So können Unternehmen Wissenslücken im Datenbestand oder wiederkehrende Fragen von Mitarbeitern einfach identifizieren. Analytics Dashboards visualisieren die Nutzungsmuster und zeigen auf, welche Informationen am häufigsten gesucht werden. Diese Einblicke sind die Grundlage für eine kontinuierliche Optimierung der Datenbasis und des KI-Assistenten. Unternehmen, die solche Analysefunktionen nutzen, steigern die Zufriedenheit der Mitarbeiter mit internen IT-Systemen um durchschnittlich 25 %. Die datengestützte Steuerung macht den ROI der Lösung direkt messbar und sichtbar.

DSGVO-Konformität als Standard für den KI-Einsatz

Der Einsatz von KI im Unternehmen muss stets im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stehen. Eine entscheidende Voraussetzung dafür ist die volle Kontrolle über den Speicherort und die Verarbeitung der Daten. Durch die Möglichkeit, die gesamte Lösung On-Premise im eigenen Rechenzentrum oder in einer zertifizierten EU-Cloud zu betreiben, behalten Unternehmen die volle Datenhoheit. Es werden keine Daten an Drittanbieter oder in unsichere Drittstaaten übermittelt. Folgende Punkte sind dabei zentral:

Zweckbindung: Die Daten werden ausschließlich für den definierten Zweck der internen Wissenssuche verwendet.
Datenminimierung: Es wird nur ein Index erstellt; die Originaldaten bleiben unberührt.
Revisionssicherheit: Alle Zugriffe und Anfragen können lückenlos protokolliert werden.
Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV): Ein rechtssicherer Rahmen regelt die Zusammenarbeit mit dem Anbieter.

Diese Maßnahmen stellen sicher, dass der KI-Zugriff auf Netzlaufwerke nicht nur effizient, sondern auch zu 100 % compliant ist.

FAQ

Welche Dateiformate auf Netzlaufwerken kann die KI durchsuchen?

Moderne KI-Plattformen wie Kauz.ai können eine Vielzahl von Formaten verarbeiten. Dazu gehören gängige Office-Dokumente (Word, Excel, PowerPoint), PDFs, Textdateien und oft auch Inhalte aus angebundenen Systemen wie SharePoint oder Confluence.

Wie stellt die KI sicher, dass sich ändernde Zugriffsberechtigungen aktuell bleiben?

Die Plattform synchronisiert sich in regelmäßigen Abständen, oft mehrmals täglich, mit dem zentralen Verzeichnisdienst des Unternehmens (z. B. Microsoft Active Directory). Dadurch wird gewährleistet, dass alle Berechtigungsänderungen zeitnah übernommen werden.

Kann die KI auch auf mehrere, unterschiedliche Netzlaufwerke zugreifen?

Ja, eine der Stärken von KI-gestützten Suchlösungen ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren. Sie können mehrere Netzlaufwerke, aber auch andere Systeme wie Datenbanken oder Cloud-Speicher anbinden, um eine zentrale, unternehmensweite Suche zu ermöglichen.

Wie lange dauert die Implementierung einer solchen Lösung?

Dank des No-Code-Ansatzes ist die Implementierung sehr schnell. Ein erster Prototyp (Proof of Concept) kann oft innerhalb weniger Tage aufgesetzt werden. Ein vollständiger Roll-out für eine Abteilung ist typischerweise in 2 bis 4 Wochen realisierbar.