PIPELINERatgeber
Lohnt sich eine KI-Wissensdatenbank für kleine Unternehmen?
Nicht jeder Betrieb braucht eine KI-Wissensdatenbank. Wann es sich rechnet, wann nicht, und wie man das vorher ausrechnet statt hinterher festzustellen.
01 — Passung
Wann es sich lohnt
- Der betroffene Ablauf kommt mindestens wöchentlich vor.
- Er folgt Regeln, die man aufschreiben kann — auch wenn es Ausnahmen gibt.
- Er ist heute Handarbeit, die niemand gerne macht.
- Es gibt eine Person, die entscheidet, und nicht drei, die sich abstimmen müssen.
- Ihr könnt benennen, woran ihr merken würdet, dass es funktioniert hat.
02 — Abgrenzung
Wann wir abraten
- Der Ablauf ändert sich noch. Solange ihr am Prozess selbst schraubt, ist Handarbeit flexibler und billiger.
- Die Ausnahmen überwiegen die Regelfälle. Dann automatisiert man Ausnahmen, und das wird teuer.
- Es gibt keine Datenbasis. Ohne digital verfügbare Ausgangsdaten fehlt die Grundlage.
- Das Volumen ist zu klein. Bei fünf Vorgängen im Monat rechnet sich kein System — auch kein günstiges.
- Der eigentliche Engpass liegt woanders. Wer zu wenig Anfragen hat, braucht keine schnellere Bearbeitung.
03 — Rechnung
So rechnet man es aus
Vier Zahlen genügen: Wie oft kommt der Ablauf vor? Wie lange dauert er? Was kostet eine Stunde intern? Und was kostet die Lösung — einmalig plus Betrieb über drei Jahre?
Ein Beispiel: Ein Ablauf, der wöchentlich zweimal vorkommt und jeweils 40 Minuten dauert, bindet im Jahr rund 69 Stunden. Bei einem internen Stundensatz von 45 Euro sind das etwa 3.100 Euro jährlich. Eine Lösung, die 4.500 Euro kostet und den Aufwand um zwei Drittel senkt, ist nach etwa anderthalb Jahren bezahlt.
Diese Rechnung ist bewusst konservativ: Sie berücksichtigt nur die eingesparte Zeit, nicht die vermiedenen Fehler und nicht die Aufträge, die durch schnellere Reaktion zustande kommen. In der Praxis liegt der Nutzen meist höher — aber man sollte nicht damit rechnen, bevor man es gemessen hat.
04 — Einordnung
Was die Erfahrung zeigt
Die meiste Zeit geht nicht beim Beantworten verloren, sondern beim Suchen — und beim Unterbrechen derer, die es auswendig wissen.
05 — Fragen
Häufige Fragen
Sieht dann jeder alles?
Nein. Die Rechte aus euren bestehenden Systemen werden übernommen. Wer einen Ordner heute nicht öffnen darf, bekommt auch keine Antwort daraus.
Muss das in der Cloud laufen?
Nein. Für sensible Bereiche setzen wir Modelle ein, die vollständig auf eurer eigenen Hardware laufen. Das kostet mehr Einrichtung und etwas Antwortqualität, dafür verlässt kein Dokument das Haus.
Wie erkennen wir veraltete Antworten?
Über Datumsangaben und eine Kennzeichnung von Dokumenten, die als überholt markiert wurden. Zusätzlich zeigt die Auswertung, welche Quellen häufig herangezogen werden — die pflegt man dann zuerst.
Unsere Dokumente sind ein Chaos. Geht das trotzdem?
Zu einem gewissen Grad ja — das System kommt mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen zurecht. Was es nicht leisten kann, ist widersprüchliche Information aufzulösen. Wenn drei Versionen einer Preisliste kursieren, muss vorher geklärt werden, welche gilt.
Was ist RAG?
Die Abkürzung steht für retrieval-augmented generation. Statt das Sprachmodell aus dem Gedächtnis antworten zu lassen, wird zuerst in euren Dokumenten gesucht, und nur die gefundenen Stellen werden zur Beantwortung herangezogen. Das ist der Grund, warum die Antwort eine Quelle hat.
Nächster Schritt
Reden wir kurz darüber, ob sich das bei euch rechnet.
Ein Gespräch von zwanzig Minuten reicht meistens, um zu klären, ob ein Projekt Sinn hat. Wenn nicht, sagen wir das — das ist billiger für beide Seiten als ein Angebot, das niemand braucht.