KI-gestütztes Wissensmanagement und intelligente Datenabfrage für komplexe Sortimente

Problemstellung

Ein Schweizer KMU mit über 70’000 Artikeln verfügt über ein modernes ERP-System und BI-Tools. Trotzdem ist der Zugang zu relevanten Informationen im Alltag oft aufwendig. Preisvergleiche, Lagerabfragen oder die Suche nach passenden Produktalternativen erfordern häufig manuelles Navigieren durch mehrere Systeme oder technisches Spezialwissen für Datenabfragen.

In der Praxis führt das dazu, dass Fachabteilungen stark von einzelnen Power-Usern abhängig sind, Kundenanfragen verzögert beantwortet werden und Entscheidungen warten müssen, bis Daten aufbereitet sind. Das Wissen ist zwar vorhanden, im Tagesgeschäft jedoch nur eingeschränkt nutzbar. Die Datenrecherche bindet Zeit und Ressourcen, die eigentlich für wertschöpfende Aufgaben eingesetzt werden sollten.

Lösung & Anleitung

Vorgehen

Auf dieser Basis wird ein KI-gestützter Assistent für Wissensmanagement und Datenabfrage konzipiert.

Geplante Schritte der Umsetzung:

Analyse der bestehenden Systemlandschaft und relevanten Datenquellen
Definition eines klaren Rollen- und Zugriffskonzepts nach dem Need-to-know-Prinzip
Aufbau einer sicheren technischen Umgebung innerhalb der bestehenden IT-Landschaft
Anbindung der relevanten Datenquellen ohne Eingriffe in bestehende Systeme
Konfiguration einer automatisierten Datenaufbereitung für performante Abfragen
Pilotierung mit ausgewählten Anwenderinnen und Anwendern zur Validierung der wichtigsten Use Cases

Die Einführung erfolgt so, dass bestehende Systeme weiter genutzt werden können und keine zusätzlichen komplexen Prozesse entstehen.

Rahmenbedingungen:

Die Daten verbleiben in der bestehenden Systemumgebung des Unternehmens. Die Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform. Sensible Inhalte können über definierte Prozesse anonymisiert oder neutralisiert werden. Die Architektur ist modular aufgebaut und kann schrittweise erweitert werden.

Lösung

Geplant ist ein interner KI-Assistent, der als intelligente Zugriffsschicht über die bestehende Systemlandschaft gelegt wird. ERP- und BI-Systeme bleiben dabei unverändert bestehen. Die KI übernimmt die Funktion einer verständlichen, zentralen Schnittstelle.

Mitarbeitende können Fragen in Alltagssprache stellen, zum Beispiel:

„Wo liegt Artikel X aktuell auf Lager?“
„Welche Alternativen haben wir mit besserer Marge?“
„Welche Produkte sind aktuell besonders verfügbar?“

Die KI interpretiert die Anfrage, greift auf freigegebene interne und – falls relevant – externe Datenquellen zu, erstellt passende Abfragen und liefert strukturierte, nachvollziehbare Antworten. Zugriffsrechte und Datensicherheit bleiben dabei jederzeit gewahrt.

Die technische Architektur ist bewusst modular angelegt, damit die Lösung mit den Anforderungen und Datenquellen des Unternehmens mitwachsen kann.

Potenzielle Wirkung und Geschäftsnutzen

Der Einsatz einer solchen Lösung kann mehrere konkrete Verbesserungen ermöglichen:

schnellere Verfügbarkeit relevanter Informationen im Arbeitsalltag
weniger Abhängigkeit von einzelnen Spezialisten oder Power-Usern
schnellere und fundiertere Entscheidungen auf Basis einer konsistenten Datenlage
weniger manuelle Auswertungen und geringerer Rechercheaufwand
höhere Transparenz bei Lagerbeständen, Produktdaten und Alternativen
geringeres Risiko von Wissensverlust bei personellen Veränderungen
bessere Skalierbarkeit bei wachsendem Sortiment und zunehmender Datenmenge

Die KI ersetzt dabei weder ERP noch BI. Sie macht vorhandene Daten einfacher zugänglich und unterstützt Mitarbeitende dabei, Wissen schneller und gezielter zu nutzen.