Von Übersetzungen bis zur Software-Entwicklung – KI übernimmt im Büro immer mehr Standardtasks. Doch der wahre Wandel liegt im strategischen Einsatz von Unternehmens-KI.
Sobald eine Aufgabe komplexer wird, stossen die herkömmlichen Tools aber an ihre Grenzen. Hier setzen spezifische Anwendungen von Unternehmens-KI an, wie zum Beispiel KI-Assistenten: Sie sind gezielt darauf programmiert, interne Datenbanken zu nutzen, um Tasks zu automatisieren und Mitarbeitenden personalisierte Unterstützung zu bieten. Von Datenanalysen bis hin zur Wissensvermittlung und individuellem Coaching.
Wie funktioniert ein KI-Assistent als Teil einer Unternehmens-KI-Strategie?
KI-Assistenten unterstützen die Mitarbeitenden bei klar definierten Tasks gezielt. Sie nutzen dazu Large Language Models (LLM) wie ChatGPT und Natural Language Processing. So sind sie zum einen in der Lage, alle Befehle der Anwender*innen zu verstehen und passende, einfach verständliche Antworten zu formulieren. Zum anderen können sie problemlos grosse Datenmengen verarbeiten, Zusammenhänge verstehen und Muster erkennen.
Dies ist entscheidend, da eine effektive Unternehmens-KI auf umfangreiche interne Datenbanken angewiesen ist, um ihre Funktion optimal zu erfüllen. Dabei gilt:
Je mehr Inhalte zur Verfügung stehen und je sorgfältiger diese Inhalte kategorisiert sind, desto besser.
Dank Machine Learning und selbstlernender Algorithmen kann sich das System zudem stetig weiterentwickeln und verbessern. Das heisst: Ein KI-Assistent passt seine Antworten mit jeder Interaktion präziser an die individuellen Bedürfnisse, Arbeitsweisen und Präferenzen der einzelnen Anwender*innen an und erfüllt damit seine Aufgabe immer besser.
Schnelle Entwicklung von Unternehmens-KI durch Panter RAG-Framework
Grosse LLMs können gezielt für das eigene Unternehmen genutzt werden, ohne dass dafür ein eigenes Modell trainiert werden muss.
🔑 Der Schlüssel liegt in der Verknüpfung von vortrainierten Sprachmodellen mit einer unternehmenseigenen Wissensbasis.
Was ist RAG?
Hier kommt das Retrieval Augmented Generation Framework (RAG) ins Spiel. Mit dem von Panter entwickelten Framework bezieht das LLM seine Informationen nicht mehr nur aus den bestehenden Trainingsdaten, sondern es ergänzt diese mit vorab definierten Wissensquellen, beispielsweise einer internen Datenbank oder einer API. So kann es, ähnlich einer Suchmaschine wie Perplexity, die für eine Anfrage relevanten Informationen gezielt finden und wiedergeben.
Warum ist das wertvoll?
Der Aufbau und die konstante Aktualisierung der Datenbanken verursachen zwar in der Regel viel Aufwand. Aber die Vorteile sind enorm:
- Kontrolle über die Daten, auf die die Unternehmens-KI zugreift
- gezielte Antworten auf geschäftsrelevante Fragen
- hohe Qualität und Relevanz der Resultate
Zusammenfassend entsteht der Wettbewerbsvorteil durch den Zugriff auf einzigartige, unternehmenseigene Daten, die sonst an keiner anderen Stelle vorhanden sind, und deren gezielte Bereitstellung für KI-Abfragen.
Mehrwert für Ihr Unternehmen – mit unserer Expertise in Unternehmens-KI
Panter entwickelt Unternehmens-KI von A bis Z. Wir haben ein flexibles und kosteneffizientes Chatbot-Framework entwickelt, mit dem gezielte Daten mit den aktuellen KI-Modellen abgefragt werden können. Unabhängig davon, ob mit Google Gemini oder OpenAI GPT als Service, GPT in der Azure Cloud oder Llama von Meta AI an einem Schweizer Hostingstandort – unser Framework lässt sich auf fast alle Anforderungen unserer Kund*innen anpassen.
Unser Full-Stack-Entwicklungsteam mit UX-Designer*innen unterstützt Sie gerne von der Entwicklung eines Proof of Concept (POC) bis zur finalen Integration der Unternehmens-KI. Zudem stellt ein dediziertes DevOps-Team sicher, dass Weiterentwicklung und Betrieb der Software optimal ineinandergreifen.
Mögliche Einsatzbereiche von Unternehmens-KI
Einfache und mit zunehmender Entwicklung auch immer komplexere Aufgaben können von der künstlichen Intelligenz vollautomatisch erledigt werden. Dadurch lassen sich Geschäftsprozesse optimieren und wertvolle Ressourcen freisetzen.
Die Use Cases einer Unternehmens-KI (am Beispiel von Assistenten):
- Datenanalyse: KI kann grosse Daten- und Textmengen innert kürzester Zeit verarbeiten, zusammenfassen und die Kerninhalte übersichtlich darstellen. Das erlaubt es Unternehmen, fundierte und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
- Chatbot für Unternehmensdaten: Bereitstellung von Produktinformationen aus Wissensdatenbanken, FAQs für interne Zwecke und Kund*innen
- Personalisierte Trainings: Durch den Zugriff auf interne Wissensdatenbanken erstellen KI-Assistenten massgeschneiderte Lernprogramme für Mitarbeitende und fördern so die individuelle Weiterentwicklung gezielt.
- Chatbots im Kundenservice: Rund um die Uhr verfügbare, KI-gestützte Chatbots ermöglichen eine schnelle und personalisierte Beantwortung von Kundenanfragen und tragen zu einer besseren Customer Experience bei.
Personalisiertes Führungscoaching mit künstlicher Intelligenz – WolfPak
Das Kernstück ist ein individueller Lernpfad in der App, auf dem Führungskräfte von einem persönlichen KI-Coach und Chatbot begleitet werden. So trainieren sie genau die Skills, die für sie derzeit wichtig sind, und erhalten direkt in der App fundierte Ratschläge für ihre weitere Entwicklung.
Der KI-Assistent kann auf kuratierte Lerninhalte und interne, unternehmensspezifische Wissensdatenbanken zurückgreifen, um den persönlichen Lernpfad zusammenzustellen und spezifische Fragen zu beantworten.
Herausforderungen & Lösungen: So haben wir den KI-Assistenten optimiert
Eine der zentralen Herausforderungen bei der Entwicklung: die Daten.
Um den Chatbot mit relevanten Informationen zu versorgen, mussten unsere Entwickler*innen grosse Datenmengen beschaffen, bereinigen und sinnvoll strukturieren.
Dafür haben wir eine eigene KI-gestützte Datenpipeline konfiguriert, die alle Informationen automatisiert ins passende Format überführt – effizient und skalierbar.
Auch das KI-Modell selbst wurde intensiv getestet und feinjustiert.
Mit echten Nutzer*innen haben wir das Modell so lange optimiert, bis die Antwortqualität das gewünschte Niveau entsprach.
Und last but not least: die nahtlose Integration in die App.
Die UX des Chatbots wurde so gestaltet, dass die Nutzung für die User*innen intuitiv und reibungslos ist – ein zentrales Ziel des gesamten Projekts.
Unternehmens-KI schafft Mehrwert – für Unternehmen und Mitarbeitende
Anwendungen wie WolfPak zeigen: Es gibt bereits Use Cases, bei denen der Einsatz einer Unternehmens-KI echten Mehrwert bringt.
Noch sind wir am Anfang – doch der Weg ist geebnet für eine Vielzahl neuer, KI-gestützter Möglichkeiten.
Mit der Weiterentwicklung der zugrundeliegenden Technologien wie LLMs oder Machine-Learning-Algorithmen dürften sie in Zukunft für viel mehr und deutlich komplexere Anwendungen infrage kommen. Dies ist jedoch nur unter der Voraussetzung einer Verbesserung der Datenverfügbarkeit und -qualität durch intensive Testzyklen möglich.
Panter unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung einer Unternehmens-KI mit grossem Fachwissen und einem Full-Stack-Entwicklungsteam. Von ersten Workshops, in denen der Projektscope und die genauen Anforderungen an das Tool definiert werden, über die Erstellung eines POC bis zum UX-Design und zur Integration der Lösung in die bestehenden Prozesse.
