Uber Genie: 13.000 Engineering-Stunden gespart
Das Problem
Große Engineering-Organisationen kämpfen mit persistenten Wissensmanagement-Herausforderungen:
Die Lösung: Genie RAG-System
Multi-Source-Integration
Indiziert Slack-Kanäle, Dokumentation, interne Wikis
Natural Language Queries
Engineers fragen konversationell
Source Citations
Antworten enthalten Links zu Original-Dokumenten
Continuous Learning
System verbessert sich mit mehr beantworteten Fragen
Die Ergebnisse
JPMorgan Coach AI: 95% schnellere Recherche, +20% Sales
Das Problem
Wealth-Management-Berater bei JPMorgan verbrachten fast 40% ihrer Zeit mit Informationssuche statt Kundengesprächen.
Die Lösung
Beschleunigte Recherche
Relevante Research und Inhalte sofort finden
Echtzeit-Daten
Automatische Marktdaten-Integration
Client History Tracking
KI merkt sich Investitionsprioritäten und Präferenzen
Personalisierte Empfehlungen
Pläne basierend auf Kundenprofil anpassen
Die Ergebnisse
Raken AI Wissensmanagement-Ansatz
Implementierungszeit: 6-10 Wochen | ROI-Payback: 4-8 Monate
Private RAG-Deployment
Self-hosted Vektor-Datenbank und LLM auf Ihrer Infrastruktur
Multi-Source-Indexierung
SharePoint, Confluence, Google Drive, Slack verbinden
Access Control
Bestehende Dokumenten-Berechtigungen respektieren
Mehrsprachig
Auf Deutsch fragen, Antworten aus englischen Dokumenten erhalten
Häufige Fragen
Welche Datenquellen können integriert werden?
SharePoint, Confluence, Google Drive, Notion, Slack, E-Mail-Archive, PDFs, Word-Dokumente, Datenbanken – praktisch alle strukturierten und unstrukturierten Quellen.
Wie werden Berechtigungen gehandhabt?
Das RAG-System respektiert bestehende Zugriffsrechte. Nutzer sehen nur Antworten aus Dokumenten, auf die sie Zugriff haben.
Bleibt das Wissen aktuell?
Ja. Änderungen in Quelldokumenten werden automatisch synchronisiert. Sie definieren das Update-Intervall.
Wissen zugänglich machen
Wir zeigen Ihnen, wie RAG-Systeme Ihr institutionelles Wissen für alle Mitarbeiter zugänglich machen können.