Daten-Readiness · Wissensarchitektur · Corporate AI
Wissen für KI sicher und verlässlich nutzbar machen.
Wir erfassen relevante Datenkanäle, bewerten Qualität, Rechte und Verantwortlichkeiten und leiten daraus einen priorisierten Maßnahmenplan für Wissenssysteme und angeschlossene Prozesse ab.
Systeme und Quellen
Struktur und Aktualität
Owner und Rechte
Fragen und Prozesse
Der entscheidende Schritt davor
KI-Wissenssysteme (RAG) sind nur so gut wie die freigegebenen Inhalte.
Unternehmenswissen liegt selten an einem Ort. Es steckt in Dokumenten, E-Mails, SharePoint, CRM, Fachsystemen, Projektordnern und in den Köpfen einzelner Mitarbeitender. Bevor KI darauf zugreift, muss klar sein, was vorhanden, relevant, aktuell und vertrauenswürdig ist.
Daten- & KI-Readiness schafft diese Transparenz. Das Ergebnis ist keine reine Bestandsaufnahme, sondern ein umsetzbarer Plan für Aufbereitung, Governance, technische Anbindung und sinnvolle erste Use Cases.
Wenn
Datenkanäle unbekannt sind
Niemand kann vollständig sagen, welche Quellen für einen Wissensprozess relevant sind und wie Informationen zwischen Systemen fließen.
Wenn
Wissen widersprüchlich ist
Versionen, Metadaten und Aktualität unterscheiden sich, während veraltete Dokumente weiterhin auffindbar bleiben.
Wenn
Verantwortung unklar ist
Eigentümer, Zugriffsrechte, Freigaben und Regeln für Pflege oder Löschung sind nicht verbindlich festgelegt.
Readiness-Modell
Vom Dateninventar zur belastbaren Wissensbasis.
Wir betrachten nicht nur Dateien. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus Kanälen, fachlicher Bedeutung, Qualität, Berechtigungen, Verantwortlichkeiten und den späteren Nutzerfragen.
Vorgehen
Vier Schritte, bevor ein internes KI-Wissenssystem sinnvoll startet.
01
Datenkanäle erfassen
Quellen, Systeme, Formate, Schnittstellen und informelle Wissenswege vollständig sichtbar machen.
02
Ist-Situation bewerten
Qualität, Aktualität, Redundanzen, Berechtigungen, Verantwortlichkeiten und Risiken einordnen.
03
Wissensbasis vorbereiten
Struktur, Metadaten, Pflegeprozesse und Regeln für einen verlässlichen Zugriff definieren.
04
Roadmap ableiten
Priorisierte Maßnahmen, geeignete Use Cases und einen realistischen RAG-Pilot festlegen.
Ihr Ergebnis
Transparenz über Daten, Verantwortlichkeiten und den notwendigen Vorbereitungsaufwand.
Sie wissen, welche Wissensbereiche bereits tragfähig sind, wo Aufbereitung nötig ist und unter welchen Bedingungen ein Pilot verantwortbar starten kann.
Relevante Kanäle, Systeme, Quellen und Abhängigkeiten auf einen Blick.
Qualität, Rechte, Verantwortlichkeiten und Risiken nachvollziehbar eingeordnet.
Konkrete Maßnahmen für Aufbereitung, Governance, Pilot und Integration.
Typischer Projektrahmen
Wissensbereich, Systeme und Mitwirkung werden vor dem Start konkret festgelegt.
Der Aufwand hängt von der Zahl der Quellen, Systeme und beteiligten Verantwortlichen ab. Nach dem Erstgespräch erhalten Sie einen schriftlichen Vorschlag mit Zeitplan, Kostenrahmen und klaren Liefergegenständen.
Prüfumfang
Abgegrenzter Wissensbereich
Relevante Quellen, Systeme, Nutzerfragen und bewusste Nicht-Ziele bilden den vereinbarten Prüfbereich.
Mitwirkung
Fachbereich und Systemverantwortung
Benötigt werden Ansprechpartner für Inhalte, Datenzugänge, Berechtigungen und bestehende Pflegeprozesse.
Ergebnis
Datenlandkarte und Maßnahmenplan
Sie erhalten eine Readiness-Bewertung, priorisierte Maßnahmen und eine belastbare Empfehlung für den nächsten Schritt.
Projektangebot
Zeitrahmen und Kosten vorab
Dauer, Termine, Liefergegenstände und Kosten werden nach der Abgrenzung schriftlich vereinbart.
Nächster Schritt
Starten wir mit Ihrer tatsächlichen Daten- und Wissenslandschaft.
Im Erstgespräch klären wir, welche Datenkanäle, Wissensbereiche und Zielprozesse zuerst betrachtet werden sollten.