Datenintegration für KI: Ihre Teams finden Antworten, statt zu suchen

Beschäftigte suchen weniger nach Informationen, und weniger Daten werden von Hand von einem System ins nächste übertragen. Heute steckt die Antwort auf eine Kundenfrage oder ein technisches Problem oft in einer Dateiablage, einem alten Ticket oder im Postfach einer erfahrenen Kollegin. Sind diese Quellen angebunden, findet ein Assistent sie und zeigt, woher sie stammt. Die Agenten, die wir auf unseren Seiten zu den Anwendungsfällen Wissensmanagement und Dokumentenverarbeitung beschreiben, haben dann die Daten, die sie brauchen.

Datenschutz steht bei den Bedenken ganz oben, deshalb kommen die Berechtigungen zuerst. In der Bitkom-Umfrage 2026 nennen 45 % der Unternehmen, die KI nutzen, die Sorge, dass Unternehmensdaten in falsche Hände geraten, als Hemmnis. Eine Suche, die SharePoint-Rechte ignoriert, würde genau das bewirken, deshalb läuft jede Antwort und jede Aktion eines Agenten mit den Rechten der Person, für die sie bestimmt ist.

• Weniger Suchzeit: Antworten aus SharePoint, Dateiablagen und Tickets, mit Quellenangabe
• Weniger wiederkehrende Fragen an die wenigen Fachleute, die wissen, wo alles liegt
• Neue Beschäftigte sind schneller produktiv, weil sie das System fragen können, statt auf Kollegen zu warten
• Kunden bekommen schneller eine Antwort, weil der Service sie findet, solange der Kunde noch am Telefon ist
• Agenten, die in ERP, CRM und DMS Daten nachschlagen und eintragen, mit den Rechten der Person, für die sie handeln, und mit Freigabe, wo es darauf ankommt

In den meisten Unternehmen verteilen sich die Antworten auf Dateiablagen, SharePoint-Seiten, ein ERP-System, ein Ticket-Tool und persönliche Postfächer. Dasselbe Dokument gibt es in fünf Versionen, manche Ordner sind versehentlich für alle offen, und niemand weiß, welche Tabelle aktuell ist. Ein Modell darauf antwortet überzeugt aus der falschen Quelle.

Deshalb fangen wir bei den Daten an, das Modell kommt später: welche Quellen welche Fragen beantworten, welche Version gilt, wer was sehen darf und wie Änderungen ins System kommen.

Dokumente wie Handbücher, Verträge, Richtlinien und frühere Tickets kommen meist in einen Suchindex, so aufgeteilt, dass Bedingungen und Tabellen zusammenbleiben, mit den Berechtigungen aus dem Ursprungssystem. Daten, die sich minütlich ändern oder nicht kopiert werden dürfen, etwa Bestände, Aufträge oder Kundendatensätze, liest man besser direkt über freigegebene Werkzeuge mit eigenen Zugriffsregeln. Die meisten Systeme brauchen beides.

• Berechtigungen aus SharePoint, Dateiablagen oder Ihrem Identitätsanbieter werden bei der Suche angewendet, damit niemand eine Antwort aus einem Dokument sieht, das er nicht öffnen darf.
• Geänderte Dokumente werden neu indexiert, gelöschte entfernt, damit keine veralteten Antworten bleiben.
• Personenbezogene Daten nach vereinbarten Regeln: ausgeschlossen, pseudonymisiert oder auf berechtigte Personen beschränkt.
• Schreibzugriff, wo Agenten ihn brauchen, nur über Werkzeuge mit Freigaben und Protokoll.

Index, Embedding-Modell (das Modell, das Text nach Bedeutung durchsuchbar macht) und Konnektoren laufen dort, wo Ihre Daten liegen dürfen: in Ihrem eigenen Cloud-Konto oder auf Ihren eigenen Servern. Nichts wird zu einem Drittanbieter kopiert, es sei denn, Sie entscheiden das.

Bevor ein Assistent jemandem antwortet, testen wir die Suche für sich: Liefert sie zu echten Fragen Ihrer Teams die Textstelle mit der Antwort, und hält sie zurück, was die Person nicht sehen darf? Diese Tests bleiben beim System und laufen erneut, wenn sich Quellen, Aufteilung oder Modelle ändern.

Wir bauen das für Unternehmen, die Assistenten oder Agenten mit ihren eigenen Dokumenten und Systemen nutzen wollen, deren Daten aber verstreut, doppelt vorhanden oder hinter Berechtigungen verschlossen sind, und für die IT-Teams, die das nach dem Projekt weiter betreiben.