KI-Firmenwiki für KMU: Wissen sicher nutzen nach revDSG und DSGVO

In den meisten Firmen, mit denen wir sprechen, verteilt sich das Wissen auf sechs Orte: die Köpfe erfahrener Mitarbeitender, E-Mail-Postfächer, Chat-Verläufe, Ordner auf dem Server, Excel-Listen und Papierordner. Keiner dieser Orte ist dafür gemacht, schnell eine Antwort zu finden.

Eine Umfrage des Softwareherstellers Atlassian (der selbst Wiki-Software verkauft) unter 12'000 Wissensarbeitenden und 200 Führungskräften ergab, dass Teams rund ein Viertel ihrer Zeit mit der Suche nach Antworten verlieren.[1] Die Zahl stammt aus einer Anbieterumfrage und nicht speziell aus KMU. In KMU sieht es anders aus: Dort sucht man weniger in Systemen und fragt mehr die Kollegin nebenan. Das fühlt sich schneller an, unterbricht aber zwei Personen statt einer.

Rechnen Sie es für Ihr Team nach. Zehn Mitarbeitende, die pro Tag je 30 Minuten mit Suchen und Nachfragen verbringen, kommen bei 220 Arbeitstagen auf rund 1'100 Stunden im Jahr. Das ist mehr als ein halbes Vollzeitpensum, das niemand im Budget sieht.

Wir konzentrieren uns auf Branchen, in denen viel Wissen in Abläufen steckt, Mitarbeitende am Bildschirm arbeiten und vertrauliche Daten zum Alltag gehören.

Die meisten KMU haben schon etwas versucht. Eine Ordnerstruktur mit Namenskonvention. Ein Cloud-Wiki eines amerikanischen Anbieters. Eine gemeinsame Excel-Liste. Oder das KI-Paket des Office-Anbieters.

Diese Werkzeuge sind nicht schlecht. In kleinen Firmen scheitern sie trotzdem oft, und zwar an drei Stellen:

1. Niemand pflegt die Inhalte. Ein Wiki ohne klare Verantwortung ist nach drei Monaten veraltet. Danach vertraut ihm niemand mehr, und alle fragen wieder die Kollegin.
2. Die Suche findet nur exakte Wörter. Wer «Computer verloren» sucht, findet die Seite «Laptop gestohlen» nicht.
3. Die Daten liegen bei einem US-Anbieter. Auch wenn das Rechenzentrum in Europa steht: Anbieter mit Sitz in den USA unterliegen dem CLOUD Act und können verpflichtet werden, Daten an US-Behörden herauszugeben.[4] Für Treuhänder, Verwaltungen und Praxen ist das eine Frage, die sie ihren Kunden beantworten können müssen. Schweizer Cloud-Anbieter mit Datenhaltung in der Schweiz gibt es inzwischen auch. Dort lohnt sich die Frage, wo das Sprachmodell die Anfragen verarbeitet.

Dazu kommt ein Kostenpunkt: Viele dieser Lösungen kosten pro Nutzer und Monat. Mit jeder neuen Mitarbeiterin steigt der Preis, und die KI-Funktionen sind oft ein zusätzliches Paket.

Allgemeine KI-Chatbots lösen das Problem ebenfalls nicht. Sie kennen Ihre Firma nicht. Sie wissen nicht, wer bei Ihnen Hauswart ist oder welche Spesenregel bei Mandant X gilt. Und alles, was Mitarbeitende dort eintippen, verlässt Ihr Unternehmen.

Ein KI-Firmenwiki von RakenAI besteht aus vier Teilen, die zusammenarbeiten. Die Grafik oben zeigt den Ablauf.

1. Das Wiki selbst. Jede Seite hat eine verantwortliche Person, ein Prüfdatum und festgelegte Leserechte. Jede Änderung wird versioniert, man sieht also immer, wer was wann geändert hat. Die Seiten sind einfach strukturierter Text, kein proprietäres Format. Wenn Sie uns irgendwann nicht mehr brauchen, nehmen Sie Ihre Inhalte vollständig mit.

2. Die intelligente Suche. Sie kombiniert zwei Verfahren. Die klassische Stichwortsuche findet exakte Begriffe wie Namen, Adressen oder Kontonummern von Lieferanten. Die semantische Suche findet Inhalte nach Bedeutung: Dafür wird jeder Textabschnitt in eine Zahlenreihe übersetzt, ein sogenanntes Embedding, das seinen Sinn beschreibt. «Heizung kaputt» findet so auch die Seite «Störung Wärmeerzeugung». Die Kombination beider Verfahren nennt man hybride Suche. Sie liefert in der Praxis die zuverlässigsten Treffer.

3. Der KI-Assistent. Er beantwortet Fragen in normaler Sprache. Technisch nennt man das Retrieval-Augmented Generation (RAG): Zuerst sucht das System die passenden Abschnitte, dann formuliert das Sprachmodell daraus eine Antwort. Es darf nur aus diesen Quellen antworten. Findet es nichts, sagt es das und nennt die zuständige Person. So senken wir das Risiko erfundener Antworten, der grössten Schwachstelle von KI im Unternehmen.

4. Login und Rechte. Mitarbeitende melden sich mit ihrem bestehenden Firmenkonto an. Ihre Rolle bestimmt, welche Seiten sie sehen, und zwar auch im Chat. Eine Lernende in der Buchhaltung bekommt keine Antwort aus der Seite «Lohnrichtlinien Geschäftsleitung», auch wenn sie danach fragt.

Was ist RAG? Retrieval-Augmented Generation ist ein Verfahren, bei dem ein Sprachmodell nicht aus seinem allgemeinen Training antwortet, sondern aus Dokumenten, die vorher gezielt gesucht wurden. Das macht Antworten überprüfbar, weil jede Aussage auf eine Quelle zurückgeht.

Wissen kommt auf drei Wegen ins Wiki: über einen Editor im Browser, über bestehende Dokumente, die wir aufbereiten, und über Sprachnachrichten. Der letzte Weg ist in der Praxis der wichtigste. Eine Bewirtschafterin spricht drei Minuten auf ihr Handy, wie der Ablauf bei Wasserschäden ist. Die KI macht daraus einen strukturierten Seitenentwurf, die Bewirtschafterin prüft ihn und gibt ihn frei. Das dauert wenige Minuten statt eines Nachmittags.

Wie solche Systeme in grossen Unternehmen abgeschnitten haben, samt den Grenzen, die IBM und Uber selbst veröffentlicht haben, zeigt unsere Übersicht Wissenssysteme in der Praxis.

Beim Datenschutz fangen wir an, bevor wir die erste Zeile Code schreiben. Er bestimmt, wo das System läuft und wie es aufgebaut ist. Die Grafik zeigt den Unterschied zum typischen Cloud-Weg.

Ein Wiki scheitert selten an der Technik. Meistens pflegt es einfach niemand. Deshalb bauen wir die Pflege fest ein.

Wir nennen hier bewusst keine Pauschalpreise. Jedes Projekt ist anders, und ein seriöser Preis entsteht erst nach dem Erstgespräch. Wir können aber offenlegen, woraus sich die Kosten zusammensetzen.

Einmalig fallen Konzept, Einrichtung und vor allem die Wissenserfassung an. Der Aufwand hängt davon ab, wie viele Bereiche Sie abdecken wollen, wie viel Wissen bereits schriftlich vorliegt und ob Anbindungen an bestehende Systeme nötig sind.

Laufend kommen Hosting, das Sprachmodell und Betreuung dazu. Beim Sprachmodell wählen Sie zwischen nutzungsabhängiger Abrechnung in einem Schweizer oder EU-Rechenzentrum und einmaliger Hardware bei Ihnen im Haus.

Was wegfällt, sind Lizenzgebühren pro Nutzer. Wir setzen auf Open-Source-Software. Ob Sie zehn oder vierzig Mitarbeitende anschliessen, ändert an den Softwarekosten nichts.

Zum Vergleich hilft das Rechenbeispiel von oben. Wenn Ihr Team heute 1'100 Stunden pro Jahr mit Suchen und Nachfragen verbringt und davon nur ein Drittel wegfällt, haben Sie einen Massstab, an dem Sie jedes Angebot messen können, auch unseres.

RakenAI ist ein Schweizer Unternehmen mit Sitz in Frick im Kanton Aargau. Wir sind klein, und das mit Absicht: Das gleiche Team führt das Erstgespräch, baut das System und betreut es danach.

Unser Team bringt zusammen über 40 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit, erworben in europäischen Softwarefirmen, lange bevor KI zum Trend wurde. Unser Lead-Entwickler arbeitet seit über 15 Jahren als Full-Stack-Entwickler, mit Schwerpunkt auf Python, Datenbanken, LLM-Integration und RAG-Systemen. Unser zweiter Entwickler hat über 10 Jahre Erfahrung in Automatisierung, Integrationen und der Optimierung von Sprachmodellen. Gründer Goekhan Dogan bringt über 20 Jahre Erfahrung in digitalem Marketing, SEO und Geschäftsentwicklung mit, davon viele Jahre im Gesundheitswesen.

Für Sie heisst das: Wir bauen selbst und verkaufen keine fremde Software weiter. Deshalb können wir erklären, was im System passiert, und es an Ihre Abläufe anpassen. Weil wir auf Open Source setzen, sind Sie an keinen Anbieter gebunden, auch nicht an uns. Die Schweizer und europäischen Datenschutzanforderungen kennen wir aus eigenen Projekten, nicht aus Broschüren. Und wenn ein Standardwerkzeug für Sie reicht, sagen wir Ihnen das.

Ein KI-Firmenwiki ist nicht für jede Firma die richtige Investition. Bei weniger als fünf Mitarbeitenden, die im gleichen Raum sitzen, ist die Kollegin nebenan meist schneller. Wenn Ihre Firma bereits vollständig in einer Office-Cloud arbeitet, dort sauber organisiert ist und keine Datenschutzbedenken hat, kann deren eingebaute KI genügen. Wer eine eigene IT-Abteilung hat, kann ein Wiki mit KI-Suche auch selbst auf Open-Source-Basis aufsetzen. Und wenn niemand bereit ist, Verantwortung für Inhalte zu übernehmen, hilft auch die beste Technik nicht. Das klären wir im Erstgespräch offen.