Interne KI sicher mit Unternehmenswissen verbinden

Unternehmens-ChatGPT, RAG & interne KI-Assistenten

Wir konzipieren sichere KI-Assistenten für internes Wissen: RAG, Quellenangaben, Rollenrechte, DSGVO-orientierte Architektur, Pilotierung und Training. Ziel ist ein konkreter Output, nicht eine abstrakte Folie.

Zielgruppe

Für wen diese Leistung gedacht ist

Interne KI-Assistenten machen vorhandenes Wissen aus Dokumenten, Wissensdatenbanken, SharePoint, Fileservern oder Projektarchiven nutzbar. Rollenrechte, Quellenangaben und der kontrollierte Umgang mit sensiblen Daten werden dabei mitgedacht.

  • Unternehmen mit vielen technischen, qualitativen oder organisatorischen Dokumenten
  • Management, IT, HR, Qualität, Support und Projektorganisationen
  • Organisationen, die KI sicher nutzen möchten, ohne vertrauliches Wissen unkontrolliert zu teilen

Ausgangslage

Symptome, Ursachen und geschäftliche Auswirkungen

Oft zeigen sich zuerst einzelne Symptome. Entscheidend ist, welche Ursache dahinterliegt und welche Folgen sie im Betrieb hat.

Typische Symptome

  • Öffentliche KI-Tools werden genutzt, aber Regeln und Datenschutz sind unklar.
  • Fachbereiche wünschen einen internen Assistenten mit nachvollziehbaren Quellen.

Mögliche Ursachen

  • Wissen liegt verteilt in Dokumenten, Mails, Laufwerken und Systemen. Mitarbeitende suchen lange, Antworten sind uneinheitlich und öffentliche KI-Tools sind für vertrauliche Inhalte nicht geeignet.

Ergebnis

Was nach der Leistung konkret vorliegen kann

Der konkrete Umfang hängt von Ihrer Ausgangslage ab. Ziel sind Ergebnisse, mit denen Entscheidungen getroffen und nächste Schritte umgesetzt werden können.

Erwartete Ergebnisse

  • Interner KI-Assistent mit kontrollierten Wissensquellen
  • RAG-Konzept mit Rollen, Quellen und Governance
  • Pilot-Roadmap für produktive Einführung und Training

Liefergegenstände

  • RAG-Architektur und Datenquellenkonzept
  • Prototyp oder MVP für internen KI-Assistenten
  • Rollen-, Rechte- und Governance-Modell
  • Evaluierungs- und Schulungskonzept

Typische Projektbeispiele

  • RAG-Architektur
  • interne Wissenssuche
  • SharePoint-, Fileserver- und Dokumenten-Anbindung

Vorgehen

Vom Problemverständnis zum belastbaren nächsten Schritt

  1. Phase 1

    Evolution Data klärt Wissensquellen, Nutzergruppen, Rechte und Sicherheitsanforderungen.

  2. Phase 2

    Wir entwickeln RAG-Konzept, Prototyp, Evaluierung und Pilotstruktur.

  3. Phase 3

    Wir begleiten Training, Governance, Rollout und laufende Verbesserung.

FAQ

Häufige Fragen vor dem ersten Projekt

Klare Antworten zu KI, Automatisierung, Datenqualität, Systemintegration und Projektstart.

Was unterscheidet Evolution Data von klassischer Unternehmensberatung?

Evolution Data bleibt nicht bei Analyse und Konzept stehen. Wir verstehen Ursachen in Prozessen, Daten, Systemen und Organisation und begleiten die Umsetzung bis in Software, Datenflüsse, Systemintegration und operative Einführung.

Entwickelt Evolution Data auch eigene Software?

Ja. Wir entwickeln individuelle Systeme, interne Plattformen, Dashboards, Produktionsrückmeldungen, Schnittstellen und MES-, ERP- oder PDM-nahe Lösungen, wenn Standardsoftware die Anforderungen nicht sauber abbildet.

Wann lohnt sich KI für ein Unternehmen?

KI lohnt sich, wenn ein klares Problem, geeignete Daten, ein nutzbarer Prozess und ein wirtschaftlicher Nutzen zusammenkommen. Wir prüfen kritisch, ob KI wirklich der beste Hebel ist oder ob Automatisierung, Datenbereinigung oder Systemintegration zuerst sinnvoller sind.

Was passiert, wenn unsere Datenqualität schlecht ist?

Dann starten wir nicht blind mit KI oder Reporting, sondern analysieren die Datenqualität. Dubletten, fehlende Strukturen, uneinheitliche Definitionen und Datenlücken werden sichtbar gemacht, nach Auswirkung priorisiert und gezielt bearbeitet.

Unterstützt Evolution Data bei ERP-, PDM-, CRM- oder MES-Einführungen?

Ja. Wir begleiten Anforderungsanalyse, Systemauswahl, Datenmigration, Schnittstellen, Rollenmodelle, Schulung und Rollout. Der Fokus liegt darauf, das System fachlich und technisch in den Unternehmensalltag zu integrieren.

Können bestehende Systeme integriert werden?

Ja. Wir betrachten APIs, Datenmodelle, Berechtigungen, Rollen, Prozesslogik und Betrieb. Ziel ist keine weitere Insellösung, sondern eine saubere Verbindung bestehender und neuer Systeme.

Begleitet Evolution Data auch TISAX-nahe Anforderungen?

Evolution Data begleitet Unternehmen bei der Vorbereitung und Strukturierung TISAX-naher oder informationssicherheitsbezogener Anforderungen. Wir behaupten keine eigene Zertifizierung, sondern unterstützen bei Analyse, Dokumentation, Maßnahmenplanung und Umsetzung.

Unterstützt Evolution Data bei Layered Process Audits und KVP?

Ja. Evolution Data begleitet die Ausarbeitung von LPA-Struktur, Rollen, Prüfintervallen, Abweichungsmanagement, Digitalisierung und Auswertung. Ziel ist eine auditfähige, verständliche und im Alltag nutzbare Qualitätsstruktur.

Arbeitet Evolution Data auch langfristig nach Projektabschluss weiter?

Ja, wenn es sinnvoll ist. Viele Lösungen brauchen Betrieb, Wartung, Monitoring, Schulung und Weiterentwicklung. Evolution Data kann Projekte nach dem Go-live weiter begleiten.

Wie startet ein typisches Projekt?

Meist beginnt es mit einem strukturierten Erstgespräch und einer kompakten Analyse. Danach werden Problem, Datenlage, Systeme, Prozessengpässe, Risiken und mögliche nächste Schritte bewertet.

Nächster Schritt

Unternehmens-ChatGPT: Lassen Sie uns den sinnvollen Einstieg klären.

Wir prüfen gemeinsam Ziel, Ursache, Datenlage, Prozessreife, Integrationen und die nächsten umsetzbaren Schritte.

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