Lösung im Detail

Corporate LLM: Firmeninternes Wissen per KI erschließen.

Ein interner KI-Assistent, der Handbücher, Prozessdokumente und Richtlinien versteht — und Ihren Mitarbeitern in Sekunden die richtige Antwort liefert. Ohne stundenlanges Suchen in Sharepoint-Ordnern.

In der KI-Erstanalyse prüfen lassen Use Cases ansehen

⏳ Time-to-Value

4–8 Wochen

Investition (Einmalig)

ab 6.500 € (Basis)
ab 14.500 € (Pro)

Laufende Kosten

ca. 100–500 € / Monat
(Azure Hosting & LLM APIs)

Deliverables

Basis: Sicheres Chat-UI, Azure OpenAI Backend, SSO
Pro: + RAG-Anbindung an firmeninterne Dokumente (SharePoint/Teams)

Zur KI-Erstanalyse

Zielgruppe

Für wen ist das gedacht?

Passt gut, wenn …

Wissen in Dutzenden PDFs, Wiki-Seiten, SharePoint-Ordnern und E-Mail-Threads verteilt ist
Neue Mitarbeiter Wochen brauchen, um relevante Prozesse zu finden
Die gleichen Rückfragen immer wieder an die gleichen Leute gehen
Interne Richtlinien existieren, aber niemand weiß genau, wo
Sie 15+ Mitarbeiter haben, die auf gemeinsames Wissen zugreifen

Weniger geeignet, wenn …

Ihr Unternehmen noch keine dokumentierten Prozesse hat
Weniger als 50 Dokumente als Wissensbasis existieren
Das Wissen rein mündlich weitergegeben wird und nicht verschriftlicht werden kann

Anwendungsbereiche

Wo internes LLM den größten Hebel hat

Drei häufige Szenarien, in denen ein Corporate LLM sofort spürbaren Nutzen liefert.

Wissens-Assistent

Mitarbeiter fragen in natürlicher Sprache — die KI durchsucht Handbücher, Policies und Prozessdokumente und liefert die relevante Passage mit Quellenangabe.

Häufigster Einstieg

Onboarding-KI

Neue Mitarbeiter stellen Fragen zum Unternehmen, zu Abläufen und Tools — und bekommen sofort kontextbezogene Antworten, statt Kollegen zu fragen.

Spart 40% Einarbeitungszeit

Compliance-Assistent

Prüft Texte, Angebote oder Verträge gegen interne Richtlinien und markiert potenzielle Abweichungen. Kein Ersatz für Rechtsberatung — aber ein starker erster Filter.

Für regulierte Branchen

Vorteile

Was sich konkret verändert

80%schnellere Antwortsuche

Statt 15 Minuten im Wiki oder SharePoint: präzise Antworten in unter 10 Sekunden.

40%kürzere Einarbeitung

Neue Mitarbeiter finden sich schneller zurecht — ohne ständig Kollegen zu fragen.

100%Quellenangaben

Jede Antwort zeigt genau, aus welchem Dokument sie stammt — nachprüfbar.

DSGVOkonform ab Start

Daten verlassen nicht Ihre Infrastruktur. On-Premise- oder EU-Cloud-Betrieb möglich.

Modellrechnungen auf Basis typischer KMU-Szenarien. Individuelle Ergebnisse variieren.

RAG-Qualität

Wenn die Wissens-KI schlechte Antworten gibt

Viele KMU haben bereits einen ersten Copilot, Chatbot oder RAG-Prototypen. Der eigentliche Schmerz beginnt danach: Antworten sind unvollständig, Quellen fehlen, alte Dokumente dominieren oder die KI findet wichtige Inhalte nicht. Genau hier setzt RAG-Optimierung an.

Wissensquellen bereinigen

Dublettenkontrolle, veraltete Dokumente, widersprüchliche Versionen und fehlende Metadaten werden sichtbar gemacht.

Chunking & Retrieval verbessern

Dokumente werden nicht nur technisch indexiert, sondern semantisch so geschnitten, dass Antworten wirklich belastbar werden.

Antwortqualität messen

Testfragen, Quellenquote, Trefferqualität und Fehlerkategorien zeigen, ob das System besser wird.

Use Case: RAG-Qualitätsoptimierung ansehen

Qualitäts-Sprint

Was wir bei bestehender Wissens-KI konkret prüfen

Golden Set aus echten Fragen

30-80 typische Nutzerfragen mit erwarteten Quellen, Antwortkriterien und Fehlerkategorien.

Quellen- und Rechteprüfung

Welche Dokumente dominieren die Antworten, welche fehlen und welche dürfen bestimmte Nutzer überhaupt sehen?

Retrieval- und Prompt-Analyse

Chunking, Metadaten, Suchstrategie, Quellenpflicht und Antwortregeln werden systematisch bewertet.

Verbesserungsplan

Konkrete Maßnahmen für Datenpflege, technische Anpassungen, Monitoring und laufendes Nutzerfeedback.

ROI-Rechner: Mitarbeiter-Suchzeit

Wie viel Arbeitszeit verbringt Ihr Team aktuell mit der Suche nach Dokumenten, Richtlinien und Prozess-Antworten in Ordnern und Chats? Berechnen Sie die Entlastung durch ein Corporate LLM.

Anzahl der Wissensarbeiter

50 Mitarbeiter

Minuten pro Tag für die Informationssuche

25 Minuten / Tag

(Lt. McKinsey-Studien liegt der Wert oft bei über 40 Minuten)

Durchschnittlicher Stundensatz (Intern/Vollkosten)

60 € / Stunde

Ihr Einsparpotenzial

Direkte Kosten durch Suchen pro Jahr:

0 €

Erwartete Einsparung durch Corporate LLM (ca. 60%):

0 € / Jahr

Konservativ geschätzt: Ein LLM beantwortet Standardfragen sofort und reduziert die manuelle Suchzeit aus Handbüchern und Wikis drastisch.

Vorgehen

So entsteht Ihr Corporate LLM

Wissensquellen kartieren

Gemeinsam identifizieren wir alle relevanten Quellen: Dokumente, Wikis, E-Mail-Archive, Datenbanken. Wir klären Zugriffsrechte und Datenformate.

→ Quellenkataster + Berechtigungsmatrix

Indexierung & Aufbereitung

Dokumente werden geparst, in sinnvolle Abschnitte zerlegt, in Vektoren umgewandelt und indexiert. OCR für gescannte PDFs inklusive.

→ Indexierte Wissensbasis + Qualitätsreport (Abdeckung, Lücken)

Pilot & Feintuning

Der Assistent wird im kleinen Kreis getestet. Antworten werden evaluiert, Schwellwerte justiert, Eskalationspfade definiert.

→ Pilot-System mit Zugang für Testgruppe + Evaluierungsbericht

Rollout & Wissenspflege

Ausweitung auf alle Mitarbeiter, Integration in bestehende Tools (Teams, Slack, Intranet). Regelmäßige Aktualisierung der Wissensbasis.

→ Produktivsystem + Pflegekonzept + Nutzungsstatistiken nach 4 Wochen

Architektur-Entscheidung

Small Language Models (SLMs) vs. Cloud-KI

Es gibt nicht "das beste Modell". Riesige Cloud-Modelle (wie GPT-4) sind für komplexe Aufgaben super. Doch für viele alltägliche Workflows im Mittelstand sind sogenannte "Small Language Models" (SLMs) und Edge AI oft die smartere Wahl. Wir beraten Sie unabhängig.

Proprietäre Cloud-Modelle
(z. B. GPT-4o, Claude 3.5, Gemini)

Der Standard für schnelle Resultate.

Höchste Performance & Präzision sofort nutzbar
Einfache Cloud-Anbindung ohne eigene Server
Abhängigkeit vom Anbieter und laufende API-Kosten

Small Language Models (SLMs) & Edge AI
(z. B. Llama 3 8B, Phi-3)

Effizient, kostengünstig und absolut datenschutzkonform.

Volle Datenkontrolle: On-Premise bzw. Edge-Betrieb
Nahezu null laufende API-Kosten (einmaliges Setup)
Perfekt für Industrieanlagen oder hochsensible Kanzlei-Software
Benötigt eigene Hardware (GPUs) und Einrichtungs-Know-how

Wie wir Daten-Halluzinationen stoppen: Egal ob SLM-Modell am Edge oder Cloud GPT-4 – durch unsere Methodik ("Retrieval-Augmented Generation") verbieten wir den Modellen das Raten. Sie zitieren streng nachweisbar nur aus Ihren hochgeladenen Dokumenten.

Unter der Haube

Technischer Aufbau

So ist die Architektur aufgebaut — transparent statt Blackbox.

Document Ingestion Pipeline

PDFs, DOCX, HTML, Confluence-Seiten und E-Mails werden automatisch geparst. OCR verarbeitet gescannte Dokumente. Metadaten (Autor, Datum, Abteilung) fließen mit ein.

Chunking & Embedding

Dokumente werden semantisch in Abschnitte zerlegt (nicht nach Zeichenzahl, sondern nach Sinneinheiten). Jeder Chunk wird als Vektor gespeichert — das ermöglicht Suche nach Bedeutung, nicht nur Schlüsselwörtern.

Retrieval-Augmented Generation

Bei einer Frage werden die relevantesten Dokumenten-Chunks abgerufen und dem LLM als Kontext übergeben. Das Modell generiert die Antwort nur auf Basis dieser Quellen — keine Halluzination.

Zugriffskontrolle (RBAC)

Nicht jeder darf alles sehen. Rollenbasierte Zugriffsrechte stellen sicher, dass der Assistent nur Dokumente zurückliefert, die der fragende Nutzer einsehen darf.

Guardrails & Prompt-Hardening

System-Prompts sind gehärtet gegen Injection-Angriffe. Output-Filter verhindern die Weitergabe vertraulicher Daten außerhalb des erlaubten Kontexts. Antworten bei Unsicherheit: „Ich weiß es nicht".

Audit-Log & Monitoring

Jede Anfrage wird protokolliert: Wer hat wann was gefragt? Welche Quellen wurden zitiert? Dashboard mit Nutzungsstatistiken und unanswered-Fragen-Feed.

Typischer Stack

GPT-4o / Claude / Llama 3text-embedding-3 / BGEQdrant / pgvector / WeaviateLangChain / LlamaIndexPython / FastAPIAzure AD / Entra ID (SSO)Unstructured.io (Parser)Tesseract / Azure Doc Intelligence (OCR)PostgreSQLGrafana Dashboard

Der Stack richtet sich nach Ihren Anforderungen an Datenschutz und Integration. Vollständig On-Premise möglich mit Open-Source-Modellen (Llama 3, Mistral). Azure, AWS oder eigene Server — Sie bestimmen.

Datenschutz & Compliance

DSGVO-Konformität ist kein Zusatzfeature

Datenhoheit

Ihre Dokumente verlassen Ihre Infrastruktur nicht. On-Premise-Deployment oder EU-Cloud (Azure/AWS Frankfurt) — Sie wählen.

Keine Trainingsdaten

Ihre Unternehmensdaten fließen nicht in das Training externer Modelle ein. API-Aufrufe sind vertraglich vom Training ausgeschlossen.

Revisionssicher

Vollständiges Audit-Log aller Anfragen und Antworten. Löschkonzept und Aufbewahrungsfristen nach Ihrem Datenschutzbeauftragten konfigurierbar.

Art. 22 DSGVO

Der Assistent unterstützt Entscheidungen — trifft sie aber nicht automatisiert. Menschliche Kontrolle bleibt erhalten.

Häufige Fragen

Corporate LLM — konkret beantwortet

Wie unterscheiden sich die Leistungspakete?

Im Basis-Paket erhalten Sie die schnelle, sofort einsetzbare Standardlösung: Sicheres Chat-UI, Azure OpenAI Backend, SSO. Ideal, um unkompliziert den Wert zu beweisen. Das Pro-Paket ist für tiefe Systemintegrationen gedacht: + RAG-Anbindung an firmeninterne Dokumente (SharePoint/Teams). Hier legen wir besonderes Augenmerk auf Enterprise-Readiness, Customizing und Skalierung.

Muss ich alle Dokumente vorher aufbereiten?

Nein. Die Ingestion-Pipeline verarbeitet PDFs, Word-Dateien, HTML und gescannte Dokumente automatisch. Was ich brauche: Zugriff auf die Quellen und eine kurze Übersicht, welche Bereiche abgedeckt werden sollen.

Können Mitarbeiter unterschiedliche Zugriffsrechte haben?

Ja. Die Zugriffskontrolle orientiert sich an Ihren bestehenden Rollen (z.B. Azure AD / Entra ID). Der Assistent zeigt nur Antworten auf Basis von Dokumenten, die der Nutzer sehen darf.

Läuft das System in der Cloud oder lokal?

Beides möglich. Cloud: Azure oder AWS (EU-Rechenzentren). On-Premise: eigener Server mit Open-Source-Modellen (Llama 3, Mistral). Mischformen ebenfalls — z.B. Vektordatenbank lokal, LLM über Azure API.

Wie aktuell sind die Antworten?

Die Wissensbasis wird regelmäßig aktualisiert — automatisch bei Änderungen in angebundenen Quellen oder manuell per Re-Index. Neue Dokumente sind je nach Setup in Minuten verfügbar.

Was kostet ein Corporate LLM?

Typisch im Professional-Paket ab 6.900 €. On-Premise-Setups mit Hardware-Beratung im Enterprise-Paket. Laufende Kosten: 50–300 €/Monat für Hosting und API je nach Nutzungsvolumen.

Pakete & Preise

Corporate LLM ab dem Professional-Paket — mit Deliverables.

Voice Agenten

Telefonische Erreichbarkeit automatisieren.

Chatbots

Standardfragen auf Website und E-Mail abfangen.

Self-Assessment

Brauchen wir ein eigenes Corporate LLM?

Beantworten Sie diese 5 kurzen Leitfragen und erhalten Sie direkt im Anschluss eine Einordnung, wie viel Potenzial in diesem Service für Sie steckt.

Frage 1 von 5

Nutzen Ihre Mitarbeiter potenziell sensible Daten bei öffentlichen KI-Tools (wie ChatGPT)?

Nächster Schritt

Ob Ihr internes Wissen reif für ein LLM ist, klären wir in 45 Minuten — kostenlos und unverbindlich.

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Konkretes Angebot

Was Sie bekommen, wie lange es dauert und wie das Risiko reduziert wird.

Unternehmens-Wissens-KI

Ergebnis: Interner KI-Chat mit Quellen, Rollenkonzept, Antwortgrenzen und Qualitätstest mit echten Mitarbeiterfragen.
Zeitrahmen: 4-8 Wochen
Preisanker: ab 9.900 EUR
Passt besonders: Ideal, wenn Wissen in Dokumenten, SharePoint, E-Mails und Köpfen verteilt ist.

Risikoreduktion

Pilot vor Rollout
Human-in-the-Loop und Fallback-Regeln
Dokumentierter Datenfluss und Übergabe

Beispielmaterial

Sehen Sie vorab typische Ergebnisse: Pilot-Report, Umsetzungsplan, Prompt- und Fallback-Set, Übergabedokumentation.

Arbeitsbeispiele ansehen

Standardisierter Ablauf

Reifegrad-Check und Erstanalyse
Begrenzter Pilot mit realistischen Daten
Rollout-Entscheidung und Übergabe

Nicht pauschal enthalten

Externe Lizenzen, umfangreiche Datenbereinigung, größere ERP-/CRM-Umbauten und rechtliche Einzelfallberatung werden vor Projektstart separat eingeordnet.

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