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KI-Wissensdatenbank: Anbieter vergleichen — worauf es wirklich ankommt
Angebote zum Thema KI-Wissensdatenbank sind schwer vergleichbar, weil jeder etwas anderes hineinschreibt. Die Fragen, die Unterschiede sichtbar machen — und die Warnsignale.
01 — Kriterien
Woran sich Angebote unterscheiden
- Was genau enthalten ist. Zwei Angebote mit derselben Summe können völlig unterschiedliche Leistungen umfassen. Lasst euch den Umfang als Liste geben, nicht als Fließtext.
- Wer was liefert. Inhalte, Bilder, Daten, Zugänge — wenn das nicht steht, wird es später zum Streitpunkt.
- Was der Betrieb kostet. Über drei Jahre gerechnet, inklusive Lizenzen, Hosting und Betreuung.
- Was passiert, wenn ihr wechseln wollt. Bekommt ihr Zugänge, Daten und Dokumentation? Die Antwort auf diese Frage sagt mehr über einen Anbieter als jede Referenz.
- Wer tatsächlich arbeitet. Bei kleinen Anbietern ist das relevant: Wer sitzt im Gespräch, und wer macht es dann.
02 — Fragen
Fragen, die ihr stellen solltet
- Was passiert, wenn das Projekt teurer wird als geschätzt — wer trägt das?
- Wem gehören Daten, Zugänge und, falls entwickelt wird, der Quellcode?
- Was kostet der Betrieb im zweiten und dritten Jahr?
- Wie sieht die Dokumentation aus, die wir am Ende bekommen?
- Woran würden Sie messen, ob das Projekt erfolgreich war?
- Gibt es einen Fall, in dem Sie uns davon abraten würden?
03 — Warnsignale
Wann man skeptisch werden sollte
- Garantierte Ergebnisse. Wer Platz eins bei Google oder eine bestimmte Umsatzsteigerung zusagt, verkauft etwas, das er nicht liefern kann.
- Kein Nein. Ein Anbieter, der jedes Vorhaben für eine gute Idee hält, hat entweder nicht zugehört oder verkauft nur.
- Zeitdruck. Befristete Rabatte auf Projektpreise sind ein Vertriebsinstrument, kein Angebot.
- Unklare Eigentumsverhältnisse. Wer nicht klar sagt, wem Daten und Zugänge gehören, meint es nicht gut.
- Kein Ansprechpartner mit Fachkenntnis. Wenn im Erstgespräch nur Vertrieb sitzt, entstehen die Missverständnisse dort.
04 — Umfang
Was dazugehört
- Erschließung eurer Ablagen: Dateiserver, SharePoint, Google Drive, Confluence, Mailarchive
- Antworten mit Quellenangabe und Sprung ins Originaldokument
- Rechtekonzept — wer was sehen darf, gilt auch für die Suche
- Erkennung veralteter Dokumente, damit keine überholten Antworten kommen
- Auswertung, welche Fragen gestellt werden und wo Dokumentation fehlt
- Betrieb wahlweise in der EU-Cloud oder auf eurer eigenen Infrastruktur
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.
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.
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.
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
Wir schauen uns eure Ausgangslage an.
Erzählt uns, was heute Zeit frisst. Daraus entsteht eine Einschätzung mit Aufwand und Nutzen — und erst danach ein Angebot.