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KI-gestützte Wissenssuche in Dateien (Drive/SharePoint)

KI findet Antworten in internen Dokumenten statt nur Dateinamen zu suchen.

KI-gestützte Wissenssuche in Dateien (z. B. Google Drive oder SharePoint) bedeutet, dass eine KI nicht nur nach Dateinamen oder einzelnen Schlagwörtern sucht, sondern Inhalte aus internen Dokumenten versteht und daraus konkrete Antworten formuliert – idealerweise mit Quellenverweis auf die passenden Stellen. Statt „Wo liegt die Datei?“ bekommen Sie Antworten auf Fragen wie „Welche Kündigungsfrist gilt bei uns?“ oder „Was steht im Angebot für Kunde X?“.

Was bedeutet das für Geschäftsführer ohne IT-Team?

In vielen KMU steckt wichtiges Wissen in Ordnern: Angebote, Verträge, SOPs, Projektprotokolle, Preislisten, E-Mails als PDFs. Klassische Suche scheitert oft, weil Mitarbeitende nicht wissen, wie die Datei heißt oder welche Begriffe exakt genutzt wurden. KI-gestützte Wissenssuche macht diese Informationen schneller auffindbar, reduziert Rückfragen und verhindert, dass Entscheidungen auf veralteten Versionen basieren.

Wie funktioniert KI-gestützte Wissenssuche in Drive/SharePoint?

  • 1) Anbindung der Datenquelle: Das Tool verbindet sich per Connector mit Drive/SharePoint (inkl. Zugriffsrechten).
  • 2) Aufbereitung der Inhalte: Dokumente werden gelesen (z. B. DOCX, PDF; teils auch gescannte PDFs via OCR) und in Abschnitte („Chunks“) zerlegt.
  • 3) Semantische Suche: Die Inhalte werden über Embeddings so „übersetzt“, dass die KI auch ähnliche Bedeutungen findet (nicht nur exakte Wörter).
  • 4) Antwortgenerierung: Ein Large Language Model (LLM) fasst die gefundenen Textstellen zusammen und formuliert eine Antwort. Häufig passiert das als RAG (Retrieval-Augmented Generation), damit die Antwort auf Ihren Dokumenten basiert.
  • 5) Quellen & Nachvollziehbarkeit: Gute Systeme zeigen Zitate/Links zur Originaldatei (wichtig gegen Halluzinationen (Hallucinations)) und ermöglichen Rücksprünge in den Kontext.

Typische Praxisbeispiele (KMU)

  • Vertrieb: „Welche Rabatte haben wir Kunde Müller letztes Jahr gegeben?“ – Antwort mit Verweis auf Angebot/CRM-Export-PDF.
  • HR: „Wie läuft unser Onboarding ab?“ – Zusammenfassung aus Checklisten und Richtlinien.
  • Operations: „Was ist der Standardprozess bei Reklamationen?“ – Schrittfolge aus SOPs/Protokollen.
  • Geschäftsführung: „Welche Kündigungsfristen stehen in unseren Standardverträgen?“ – inkl. Fundstellen.

Worauf sollten Sie achten (damit es wirklich hilft)?

  • Rechte & Datenschutz: Die KI darf nur sehen, was der Nutzer sehen darf (Berechtigungen 1:1 übernehmen). Prüfen Sie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und Datenstandort.
  • Dokumentenqualität: Klare Ordnerstruktur, Versionierung, eindeutige Dateinamen und möglichst „eine Wahrheit“ pro Dokumenttyp.
  • Quellenpflicht: Bestehen Sie auf Zitaten/Links (siehe Citations (Quellenangaben) in LLMs), sonst steigt das Risiko falscher Antworten.
  • Change im Team: Kurz schulen, wie man Fragen stellt (ein bisschen Prompt Engineering reicht) und wofür die Suche genutzt werden soll.

Was kostet KI-gestützte Wissenssuche?

Die Kosten hängen meist von Nutzerzahl, Datenmenge und Funktionsumfang ab (z. B. Quellen, Rechte, Admin-Controls). Für KMU starten viele Lösungen grob bei „pro Nutzer/Monat“; zusätzliche Kosten können für Setup, Connectoren oder höhere Nutzung anfallen. Wichtig ist, den Nutzen gegen Zeitersparnis und weniger Suchaufwand zu rechnen (siehe ROI von KI (AI ROI)).