Einordnung
Was ist ein Unternehmens GPT?
Ein Unternehmens GPT ist ein KI Assistent, der Mitarbeitende bei Fragen zu internem Wissen unterstützt. Er kann Richtlinien, Produktinformationen, Prozessbeschreibungen oder Projektwissen in natürlicher Sprache erschließbar machen. Begriffe wie unternehmensinterne KI, interner Wissensassistent oder KI Wissensdatenbank beschreiben je nach Kontext ähnliche Ziele. Der sinnvolle Kern bleibt gleich: Antworten sollen sich auf bewusst freigegebene Informationen und den jeweiligen Nutzungskontext beziehen.
Einordnung
Ein Chat über Dokumente ist noch kein Wissenssystem
Eine schnelle Demo kann Dateien einlesen und Antworten formulieren. Im Betrieb sind zusätzliche Fragen wichtiger: Welche Quelle ist verbindlich? Welche Person darf welches Wissen sehen? Wie wird veralteter Inhalt ersetzt? Und was passiert, wenn eine Antwort nicht ausreichend belegt ist? Ein produktives System macht Quellen und Grenzen sichtbar, statt Sicherheit nur sprachlich zu behaupten.
Vergleich
Die fünf Entscheidungen vor dem Pilot
Ein kleiner, sauber abgegrenzter Bereich ist für den Start wertvoller als ein unkontrolliertes Archiv. Diese Entscheidungen machen den Pilot prüfbar.
Entscheidungen für einen belastbaren Start
| Entscheidung | Leitfrage | Prüfbarer Start |
|---|---|---|
| Quellen | Welche Dokumente sind verbindlich? | Ein abgegrenzter, gepflegter Wissensbereich |
| Rechte | Wer darf welche Antworten sehen? | Rollen und Gruppen statt pauschalem Zugriff |
| Antwortlogik | Wann werden Quelle oder Unsicherheit gezeigt? | Testfragen und definierte Eskalation |
| Betrieb | Wer hält Inhalte aktuell? | Benannte Quellenverantwortliche |
| Messung | Woran zeigt sich der Nutzen? | Suchzeit, Eskalationen und Nutzung |
Einordnung
RAG einfach erklärt
Viele Wissensassistenten nutzen einen Abrufschritt: Vor der Antwort werden passende Inhalte aus den freigegebenen Quellen gesucht und dem Modell als Kontext bereitgestellt. Dieses Vorgehen wird häufig Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, genannt. Es ersetzt keine Qualitätsprüfung. Die Auswahl der Quellen, die Rechteprüfung, die Antwortgestaltung und die Behandlung fehlender Informationen müssen trotzdem getestet werden.
Einordnung mit Bezug auf NIST Generative AI Profile ↗.
Einordnung
Datenschutz ist eine Architekturentscheidung
Bei einem Unternehmens GPT sollte nicht nur nach dem Namen eines Tools gefragt werden. Relevant sind unter anderem Datenarten, Verarbeitungszweck, Zugriffskonzept, Anbieter, Speicherorte, Vertragsgrundlagen und Löschregeln. Ob ein konkreter Einsatz datenschutzkonform gestaltet werden kann, hängt vom Einzelfall ab. Die rechtliche Bewertung gehört bei personenbezogenen oder sensiblen Daten in die zuständigen Fachrollen.
Einordnung mit Bezug auf Europäische Kommission: Datenschutzrechtlicher Rahmen ↗.
Prüfpunkte
Ein Pilot in vier Schritten
Starten Sie mit einer klaren Nutzergruppe und einem überschaubaren Wissensbereich. Sammeln Sie reale Fragen aus dem Alltag, definieren Sie erwartete Quellen und prüfen Sie Antworten gegen diese Referenz. Danach folgt ein begrenzter Test mit Rückmeldungen zu Nützlichkeit, fehlenden Informationen und falschen Antworten. Erst mit diesen Erkenntnissen sollten weitere Bereiche und mögliche Aktionen angeschlossen werden.
- Wissensbereich, Zielgruppe und Ausschlüsse festlegen
- Reale Testfragen mit erwarteten Quellen sammeln
- Berechtigungen, Unsicherheit und Eskalation testen
- Nutzung, Suchzeit und Pflegeaufwand auswerten
Nächste Entscheidung
Wirkung mit Prozesskennzahlen bewerten
Ein Wissensassistent muss nicht jede Frage selbst beantworten, um wertvoll zu sein. Messen Sie zum Beispiel Zeit bis zur belastbaren Information, Anteil korrekt referenzierter Antworten, Rückfragen an Experten, Nutzung je Zielgruppe und offen gebliebene Fragen. Diese Kennzahlen zeigen, wo Inhalte fehlen und ob der Assistent einen konkreten Informationsprozess verbessert.