Daten-Readiness · Wissensarchitektur · Corporate AI
Gute KI beginnt bei Ihrem Unternehmenswissen.
Nicht beim Modell: Wir erfassen Datenkanäle, bewerten die interne Ist-Situation und entwickeln eine belastbare Wissensbasis für RAG, Corporate LLM und angeschlossene Prozesse.
Systeme und Quellen
Struktur und Aktualität
Owner und Rechte
Fragen und Prozesse
Der entscheidende Schritt davor
RAG ist nur so gut wie das Wissen, auf das es zugreifen darf.
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.
Datenkanäle unbekannt sind
Niemand kann vollständig sagen, welche Quellen für einen Wissensprozess relevant sind und wie Informationen zwischen Systemen fließen.
Wissen widersprüchlich ist
Versionen, Metadaten und Aktualität unterscheiden sich, während veraltete Dokumente weiterhin auffindbar bleiben.
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 Corporate LLM sinnvoll startet.
Datenkanäle erfassen
Quellen, Systeme, Formate, Schnittstellen und informelle Wissenswege vollständig sichtbar machen.
Ist-Situation bewerten
Qualität, Aktualität, Redundanzen, Berechtigungen, Verantwortlichkeiten und Risiken einordnen.
Wissensbasis vorbereiten
Struktur, Metadaten, Pflegeprozesse und Regeln für einen verlässlichen Zugriff definieren.
Roadmap ableiten
Priorisierte Maßnahmen, geeignete Use Cases und einen realistischen RAG-Pilot festlegen.
Ergebnis
Eine klare Entscheidungsgrundlage statt einer vagen KI‑Bereitschaft.
Sie wissen, welche Wissensbereiche tragfähig sind, wo Aufbereitung nötig ist und unter welchen Bedingungen ein RAG- oder Corporate-LLM-Projekt 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.
Nächster Schritt
Starten wir mit Ihrer tatsächlichen Daten- und Wissenslandschaft.
Im Erstgespräch klären wir, welche Datenkanäle, Wissensbereiche und Zielprozesse zuerst betrachtet werden sollten.