Unternehmenswissen, das antworten kann
Ein Corporate LLM erschließt freigegebenes Wissen aus Dokumenten, Handbüchern und internen Systemen. Mitarbeitende stellen Fragen in Alltagssprache und erhalten nachvollziehbare Antworten mit Quellen.
Nicht jedes Unternehmen braucht ein eigenes Sprachmodell. Häufig ist die bessere Lösung ein kontrollierter KI-Assistent, der ein geeignetes Basismodell mit Ihren zugelassenen Informationsquellen verbindet. Modell, Datenfluss, Berechtigungen und Qualitätsprüfung werden dabei gemeinsam festgelegt.
relevante Informationen über Systeme und Dateigrenzen hinweg.
Antworten mit den tatsächlich verwendeten Quellen.
Rollen, Zugriffsrechte und definierte Wissensgrenzen.
Nachvollziehbar statt magisch
Die KI erhält nicht pauschal Zugriff auf alles. Für jede Anfrage werden zuerst Identität und Berechtigungen geprüft, dann passende Inhalte gesucht und erst danach eine Antwort erzeugt.
Welche Freigaben braucht ein neues Kundenangebot?
Richtlinien, Vorlagen, Wiki, DMS oder ausgewählte Fachdaten
Nutzerrolle und Quelle müssen für diese Anfrage zusammenpassen
Nur relevante Textstellen werden als Kontext bereitgestellt
Ergebnis, Quellenhinweise und sichtbare Unsicherheit
Für das Angebot werden Leistungsumfang, Kalkulation und finale Freigabe benötigt. Maßgeblich sind die Vertriebsrichtlinie, der Angebotsprozess und die Freigabematrix.
Vom Suchen zum Arbeiten
Ein System, konkrete Aufgaben
Der Einstieg beginnt nicht mit möglichst vielen Daten, sondern mit einer klar abgegrenzten Aufgabe, für die Quellen, Verantwortung und Nutzen benannt werden können.
Antworten aus Handbüchern, Richtlinien, Projektwissen und dokumentierten Entscheidungen finden.
Mitarbeitende bei wiederkehrenden Fragen unterstützen und passende Anleitungen belegen.
Neue Kolleginnen und Kollegen durch Prozesse, Begriffe und Zuständigkeiten führen.
Freigegebene Leistungsbausteine und Nachweise schneller zusammenführen, ohne Freigaben zu umgehen.
Versionen, Verträge oder Spezifikationen strukturiert gegenüberstellen und Fundstellen anzeigen.
Lange freigegebene Dokumente nach festen Kriterien verdichten und offene Punkte kenntlich machen.
Kontrolle ist Teil der Architektur
Ein Corporate LLM ist nur dann belastbar, wenn Zugriff, Datenverarbeitung und Antwortqualität nicht nachträglich ergänzt, sondern von Anfang an entworfen werden.
Quellen, Speicherorte, Modellanbieter und Protokollierung werden dokumentiert. Vertrauliche Daten werden nur im vereinbarten Rahmen verarbeitet.
Der Assistent darf keine Informationen sichtbar machen, auf die eine Person im Ursprungssystem keinen Zugriff hat.
Testfragen, Quellenbelege, Ablehnungsverhalten und menschliche Prüfpunkte machen Fehler messbar und korrigierbar.
Verantwortlichkeiten, Aktualisierung der Wissensbasis und Umgang mit Vorfällen werden vor dem Rollout festgelegt.
Technik allein erzeugt keine Compliance. Datenschutz, Mitbestimmung, Informationssicherheit und gegebenenfalls regulatorische Pflichten müssen für den konkreten Einsatz geprüft werden.
Erst Problem, dann Modell
Ein Pilot kann sinnvoll sein, wenn …
Ein Pilot ist noch nicht sinnvoll, wenn …
Die Vorprüfung darf auch mit dem Ergebnis enden, dass eine einfachere Lösung wirtschaftlicher und sicherer ist.
Klein starten, belastbar lernen
Jede Phase liefert eine prüfbare Entscheidungsgrundlage. Erst wenn Nutzen, Datenzugriff und Qualität zusammenpassen, wird aus dem Pilotprojekt ein produktiver Dienst.
Ich übernehmeZielbild, Nutzergruppe, Grenzen und messbare Erfolgskriterien.
Sie bringen einEine konkrete Aufgabe, Beteiligte und heutige Reibungsverluste.
Ich übernehmeQuelleninventur, Zugriffsmodell und Bewertung der Datenqualität.
Sie bringen einFreigegebene Beispieldokumente und fachliche Verantwortliche.
Ich übernehmeFunktionaler Assistent mit begrenzten Quellen und nachvollziehbaren Antworten.
Sie bringen einTypische Fragen, Gegenbeispiele und zeitnahes Fachfeedback.
Ich übernehmeTestset, Qualitätsauswertung, Kostenbild und dokumentierte Risiken.
Sie bringen einFachliche Bewertung und Entscheidung über notwendige Korrekturen.
Ich übernehmeProduktionskonzept, Monitoring, Einweisung und geregelte Weiterentwicklung.
Sie bringen einFreigaben, Verantwortlichkeiten und einen verbindlichen Betriebskorridor.
Leistungsumfang
Der genaue Aufbau richtet sich nach Datenlage, Schutzbedarf und vorhandener IT. Diese Bausteine schaffen einen belastbaren Startpunkt.
Häufige Fragen
Meistens nicht. Für viele Wissensanwendungen reicht ein geeignetes Basismodell, das zur Anfrage passende Inhalte aus einer kontrollierten Wissensbasis erhält. Eigenes Training oder Fine-Tuning ist nur sinnvoll, wenn der konkrete Anwendungsfall es rechtfertigt.
Das hängt vom gewählten Anbieter, Vertrag und Betriebsmodell ab und darf nicht pauschal angenommen werden. Vor dem Pilot werden Datenfluss, Speicherfristen, Trainingsnutzung und Unterauftragnehmer ausdrücklich geprüft und festgelegt.
Nicht zwingend. Je nach Schutzbedarf kommen verwaltete Unternehmensangebote, eine private Cloud oder ein stärker isolierter Betrieb infrage. Die Architektur folgt den Daten und Risiken, nicht einem pauschalen On-Premise-Versprechen.
Ja, wenn Identitäten, Rollen und Quellrechte technisch sauber verbunden werden. Berechtigungen müssen vor der Suche und Ausgabe durchgesetzt und mit repräsentativen Tests geprüft werden.
Vollständig ausschließen lassen sie sich nicht. Relevante Quellen, Belege, klare Antwortgrenzen, ein gutes Testset und menschliche Prüfung bei folgenreichen Aufgaben reduzieren das Risiko und machen Fehler sichtbar.
Nein. Compliance entsteht aus dem konkreten Zweck, den verwendeten Daten, Verträgen, Schutzmaßnahmen und organisatorischen Regeln. Rechtliche und betriebliche Anforderungen müssen für den tatsächlichen Einsatz geprüft werden.
Erzählen Sie mir von Ihrem Vorhaben – oder davon, wo Ihr Team Unterstützung braucht. Ich melde mich in der Regel innerhalb von 1–2 Werktagen persönlich.