Die Herausforderung
KI-Agenten können nur arbeiten, wenn sie Ihre Realität verstehen.
Sie wollen die Agentic Company — KI-Agenten, die Prozesse automatisieren, Fragen beantworten, Entscheidungen vorbereiten. Aber Agenten sind nur so gut wie ihr Zugang zu Ihrem Wissen. Und dieses Wissen steckt heute in Silos: Websites, File Server, CRM, technische Dokumentation, Köpfe der Mitarbeiter. Ohne strukturierte Wissensbasis sind Agenten blind — oder halluzinieren. Die Wissensbasis ist das Fundament für alles, was danach kommt.
Datensilos
Ihr Wissen ist über Websites, PDFs, E-Mails, CRM und die Köpfe der Mitarbeiter verteilt. Niemand hat das komplette Bild — und niemand weiß, was aktuell ist.
Format-Chaos
Websites, PDFs, Word, PowerPoint, Excel, E-Mails — alles in unterschiedlichen Formaten, Sprachen und Qualitätsstufen. Keine einheitliche Struktur, keine Durchsuchbarkeit.
Keine Single Source of Truth
Widersprüchliche Informationen in verschiedenen Dokumenten. Veraltete Datenblätter neben aktuellen. Keine Versionskontrolle, keine Nachvollziehbarkeit.
Unsere Lösung
KI-Wissensbasis
Wir bauen eine strukturierte, abfragbare Wissensbasis — Ihre Single Source of Truth für alle KI-Anwendungen. In drei Phasen: Erfassen, Strukturieren, Validieren. Das Ergebnis: Jede Information ist auffindbar, jede Quelle nachvollziehbar, jeder Widerspruch aufgelöst.
Erfassen
Wir katalogisieren Ihre Datenquellen und bauen eine wiederholbare Ingestion-Pipeline: Websites crawlen, PDFs extrahieren, Dokumente verarbeiten. Alle Formate, alle Sprachen.
Strukturieren
Wir entwickeln ein Domain-Modell für Ihr Unternehmen: Wie hängen Produkte, Kunden, Anwendungen, Materialien zusammen? Das wird zum Knowledge Graph — maschinenlesbar und abfragbar.
Validieren
Qualitätssicherung mit Provenance-Tracking: Woher kommt jede Information? Welche Version ist aktuell? Wo gibt es Widersprüche? Automatische Erkennung und Auflösung.
Was Sie bekommen
Konkrete Ergebnisse
Data Source Catalog
Vollständige Übersicht aller Datenquellen — was existiert, wo es liegt, wer es pflegt, welche Priorität es hat. Kein Wissen mehr im Verborgenen.
Ingestion Pipeline
Wiederholbare Pipeline, die Websites, PDFs, Office-Dokumente verarbeitet. Wenn sich Quellen ändern, läuft dieselbe Pipeline erneut. Keine manuelle Arbeit.
Knowledge Graph
Strukturierte Wissensbasis mit Entitäten und Beziehungen. Wenn jemand fragt 'Welches Produkt eignet sich für Phosphorsäure bei 180°C?', findet das System die Antwort.
Provenance Tracking
Für jede Information nachvollziehbar: Woher kommt sie? Wann wurde sie erfasst? Welche Version? Conflict Resolution bei Widersprüchen.
Bereit, Ihr Unternehmenswissen zu erschließen?
Lassen Sie uns sprechen.
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Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Knowledge Graph?
Ein Knowledge Graph ist eine strukturierte Darstellung von Wissen: Entitäten (Produkte, Kunden, Materialien, Prozesse) und ihre Beziehungen zueinander. Anders als eine Datenbank bildet er Zusammenhänge ab — wenn ein Vertriebsmitarbeiter fragt 'Welcher Reaktor eignet sich für Phosphorsäure bei 180°C?', versteht das System die Verbindung zwischen Produkt, Material-Kompatibilität und Temperaturgrenzen.
Welche Datenquellen können integriert werden?
Alle gängigen Formate: Websites (wir crawlen sie), PDFs, Word, PowerPoint, Excel, E-Mails, SharePoint, Wikis, CRM-Exporte, technische Dokumentation. Die Architektur ist erweiterbar — ERP- und PIM-Integrationen sind möglich, aber typischerweise ein separates Projekt.
Wie unterscheidet sich das von einem Data Warehouse?
Ein Data Warehouse speichert strukturierte Daten für Reporting und Analytics — Zahlen, Metriken, Transaktionen. Ein Knowledge Graph speichert Wissen mit Kontext und Beziehungen — ideal für KI-Anwendungen, die natürliche Sprache verstehen und Fragen beantworten sollen.
Wie lange dauert der Aufbau?
Ein erster nutzbarer Stand ist in 8-12 Wochen erreichbar. Das hängt von der Anzahl der Datenquellen und der Komplexität Ihrer Domain ab. Die Wissensbasis wächst iterativ — neue Quellen und Use Cases können jederzeit hinzugefügt werden.
Brauchen wir die KI-Potenzialanalyse vorher?
Empfohlen, aber nicht zwingend. Wenn Sie bereits wissen, welche KI-Anwendungsfälle Sie umsetzen wollen und welche Daten relevant sind, können wir direkt starten. Die Potenzialanalyse hilft aber, Prioritäten zu setzen und den Scope sauber zu definieren.
Was passiert wenn sich Quellen ändern?
Die Ingestion-Pipeline ist wiederholbar. Wenn Sie neue Datenblätter veröffentlichen oder Dokumente aktualisieren, läuft dieselbe Pipeline erneut und aktualisiert die Wissensbasis. Provenance-Tracking sorgt dafür, dass alte vs. neue Versionen nachvollziehbar bleiben.
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