KI-gestützte Suche im Unternehmen (Enterprise Search)

KI-gestützte Suche im Unternehmen (Enterprise Search) ist eine unternehmensweite Suchmaschine, die Informationen aus verschiedenen Quellen wie Dateien, E-Mails und Business-Tools (z. B. CRM, ERP, CMS) zentral auffindbar macht. Statt in Ordnern, Postfächern und Apps zu springen, stellen Mitarbeitende eine Frage oder geben Begriffe ein – und erhalten passende Ergebnisse inklusive Kontext.

Was bedeutet „Enterprise Search“ im Unternehmensalltag?

„Enterprise Search“ heißt: Eine Suche, die nicht nur eine einzelne Software durchsucht, sondern viele Systeme gleichzeitig. Für KMU ohne IT-Abteilung ist das besonders hilfreich, weil Wissen oft verteilt liegt: Angebote als PDF im Cloud-Drive, Kundeninfos im CRM, Rechnungen im ERP, Projektabsprachen in E-Mails oder Chat-Tools. KI-gestützt bedeutet dabei: Die Suche versteht Inhalte besser als eine reine Stichwortsuche und findet auch dann Treffer, wenn nicht exakt die gleichen Wörter verwendet werden.

Wie funktioniert KI-gestützte Suche im Unternehmen?

• Daten anbinden: Über Connectors (Daten-Connectoren) werden Quellen wie Microsoft 365/Google Workspace, CRM, ERP, Ticketsysteme, Wikis oder Dateispeicher verbunden.
• Inhalte aufbereiten: Dokumente werden gelesen, ggf. per OCR (Optical Character Recognition) aus Scans extrahiert, und in kleinere Abschnitte („Chunks“) zerlegt (siehe Chunking (Text-Chunking)).
• Semantisch indexieren: Aus Texten werden Bedeutungs-Vektoren erzeugt (siehe Embeddings) und in einer Vektordatenbank (Vector Database) oder einem Vector Store gespeichert. So wird Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search möglich.
• Hybrid suchen & sortieren: Viele Lösungen kombinieren klassische Keyword-Suche (z. B. BM25 (Keyword Retrieval)) mit semantischer Suche (siehe Hybrid Search (BM25 + Vektor)). Ein Re-Ranker (siehe Re-Ranking (Neu-Rangordnung)) sortiert die besten Treffer nach oben.
• Antworten generieren (optional): Ein Large Language Model (LLM) kann aus gefundenen Quellen eine zusammengefasste Antwort erstellen – häufig über RAG (Retrieval-Augmented Generation), idealerweise mit Zitaten/Quellen (siehe Citations (Quellenangaben) in LLMs), um Vertrauen zu schaffen.

Warum ist das wichtig – besonders für KMU?

In kleinen und mittleren Unternehmen ist Zeit der Engpass: Vertrieb sucht die „letzte Version“ eines Angebots, Support braucht eine alte Kundenabsprache, die Buchhaltung fragt nach Vertragsklauseln. KI-gestützte Enterprise Search reduziert Suchzeiten, verhindert Doppelarbeit und macht Wissen teamweit nutzbar – auch wenn Mitarbeitende wechseln oder niemand „alles im Kopf“ hat.

Typische Beispiele:

• Vertrieb: „Welche Preisliste gilt für Kunde Müller und was wurde zuletzt angeboten?“ (CRM + Dateien + E-Mail)
• Service/Support: „Gab es schon mal ein Ticket zu Fehlercode X und wie wurde es gelöst?“ (Helpdesk + Wissensdatenbank)
• Management: „Welche offenen Angebote über 20.000 € gibt es und welche Risiken wurden notiert?“ (CRM + Notizen)

Was kostet KI-gestützte Suche im Unternehmen?

Die Kosten hängen meist von Nutzerzahl, Datenquellen und Sicherheitsanforderungen ab. Viele SaaS-Lösungen starten grob ab ca. 10–30 € pro Nutzer/Monat; bei erweiterten Funktionen (mehr Connectors, Compliance, On-Prem/Private-Optionen, große Datenmengen) kann es deutlich höher liegen. Zusätzlich können einmalige Aufwände für Einrichtung, Rechtekonzept und Datenbereinigung anfallen.

Worauf solltest du bei Auswahl & Datenschutz achten?

Wichtig sind saubere Berechtigungen („Wer darf was sehen?“), damit die Suche keine Inhalte ausspielt, die jemand nicht lesen dürfte. Prüfe außerdem Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI, Datenstandort (siehe Data Residency (Datenresidenz)) und Aufbewahrung/Logging (z. B. Data Retention (Datenaufbewahrung) bei KI-Providern). Gegen falsche Antworten helfen Grounding, Quellenanzeigen und Leitplanken (siehe Halluzinationen (Hallucinations) und Guardrails (KI-Leitplanken)).