Täglich entstehen in Unternehmen enorme Mengen an Daten – etwa in Form von Notizen aus Kundengesprächen, internen Dokumentationen oder handschriftlichen Aufzeichnungen. Doch dieses Potenzial bleibt oft ungenutzt: Die Daten sind in Silos verstreut und für andere Mitarbeiter nicht zugänglich. Noch problematischer ist implizites Expertenwissen, das nie dokumentiert wird – etwa wenn nur eine einzelne Person über die Lösungen verfügt.
Diese Wissenslücken werden durch den Fachkräftemangel und den demografischen Wandel verschärft. Mit dem Ausscheiden erfahrener Mitarbeiter gehen jahrzehntelanges Know-how und bewährte Praktiken unwiederbringlich verloren.
Warum selbst zentrale Speicherung oft nutzlos bleibt
Große Organisationen sammeln Daten in sogenannten Data Lakes, um sie zentral zu speichern – doch daraus entstand selten ein konkreter Mehrwert. In kleinen und mittleren Unternehmen fehlen hingegen die Ressourcen oder das spezifische Know‑how, um KI-Lösungen bereitzustellen. So bleibt wertvolles Know‑how in verstreuten Silos verborgen.
Künstliche Intelligenz macht das Potential Ihrer Daten nutzbar. Sie analysiert unstrukturierte Inhalte wie Notizen, Bilder oder PDFs. Moderne Modelle extrahieren Wissen automatisch, verknüpfen es mit Ihrem bestehenden Wissensbestand und liefern kontextgerechte Antworten in Echtzeit.
Abhängigkeiten und geopolitische Risiken
Viele KI-Lösungen wie ChatGPT sind auf Cloud-Dienste und Hyperscaler angewiesen. Hyperscaler sind globale Cloud-Anbieter mit einer vielen Rechenzentren weltweit, die durch ihre Skalierbarkeit und Marktmacht fast alle digitalen Infrastruktur- und Software-Dienste abdecken – was für Unternehmen sowohl Effizienz als auch strategische Abhängigkeiten mit sich bringt. Es ergeben sich jedoch auch Risiken – insbesondere in Bezug auf Datensouveränität, Compliance, wie die jüngsten Anhörungen des französischen Senats (2023–2025) deutlich machen. Selbst Daten die in Europa bei Hyperscalern sind nicht vor dem Zugriff des CLOUD Act der USA geschützt.
Die Lösung sind lokale KI Modelle
Neben geschlossenen Modelle, wie ChatGPT oder Claude gibt es Open Source Modelle. Hierbei werden die Trainingsdaten der Modell nicht zwingend veröffentlicht, jedoch die Modellgewichtung. Ein wesentlicher Vorteil dieser Modelle ist, dass sie lokal betrieben werden können. Ihre Daten verlassen das Unternehmen also nicht.
Wissen verfügbar machen
Um Ihr bestehendes Wissen nutzbar zu machen, benötigen Sie nicht unbedingt komplexe Eigenentwicklungen. Wir empfehlen unseren Kunden mit definierten Use Cases zu beginnen, daraus zu lernen und die Erkenntnisse auf nachfolgende Use Cases anzuwenden. Die Basis ist die Bereitstellung lokaler KI-Infrastruktur, auf der die Modelle bereitgestellt werden, z.B. Embedding-Modelle und Large Language Modelle (kurz: LLMs).
Um Wissen verfügbar zu machen werden Ihre Daten in Embeddings umgewandelt. Texte, Bilder oder Videos werden zunächst in mathematische Zahlenmuster (Vektoren) umgewandelt – so kann die KI sie schnell vergleichen und verstehen, selbst wenn sie unterschiedliche Formulierungen nutzen. Stellen Sie sich vor, jedes Wort, jeder Satz oder jedes Bild wird wie ein Punkt in einem riesigen, mehrdimensionalen Raum platziert – nicht nach alphabetischer Reihenfolge, sondern nach Bedeutung und Zusammenhang.
Statt nach dem genauen Begriff Kundensupport zu suchen und nur Dokumente mit dieser exakten Formulierung zu finden, erkennt die KI durch den Vergleich der räumlichen Nähe alle relevanten Inhalte – selbst wenn andere Worte oder ganze Sätze verwendet werden. So liefert sie präzise Antworten auf Fragen wie „Wie gehen wir mit Beschwerden um?“ oder „Wo finde ich Informationen zur Produktgarantie?“, indem sie die thematische Verwandtschaft der Begriffe nutzt.
Beispiel: Ein Maschinenbauer nutzt lokale KI, um Wartungsprotokolle und Fehlerberichte der letzten 10 Jahre zu durchsuchen. Statt stundenlanger manueller Suche findet die KI in Sekunden ähnliche Fälle – inklusive Lösungsvorschlägen aus historischen Daten und der Betriebsanleitung der Maschine.
Während generische KI-Modelle zwar breites Allgemeinwissen haben, kennen sie Ihre unternehmensspezifischen Abläufe oder Dokumente nicht. Lokale KI nutzt ausschließlich Ihre eigenen Daten – für präzise Antworten, die exakt zu Ihrem Unternehmen passen.
Der Einstieg ist einfacher als gedacht
Wissen ist Ihr größter Wettbewerbsvorteil – doch oft bleibt es ungenutzt in Silos oder im Kopf einzelner Experten. ORYKS macht dieses Potenzial nutzbar. Wir analysieren Ihre konkrete Idee, wählen die passenden KI-Modelle aus und stellen eine funktionsfähige Demo bereit, die Sie testen können. Gemeinsam mit Ihnen optimieren wir diese Schritt für Schritt bis zur finalen Implementierung.