Vom Ticket zur Antwort: KI macht internes Wissen schneller nutzbar

Eine Anfrage erreicht den Kundensupport. Das Wissen ist da, aber es steckt in Tickets, Tabellen und Köpfen. Wer es braucht, muss suchen. Genau hier setzt die Forschungskooperation zwischen WestAI und complingua an: Sie macht verteiltes Wissen direkt zugänglich.

Ausgangslage: Viel Wissen, schwer zugänglich

Als IT-Dienstleister verfügt die complingua GmbH über viel internes Wissen, zum Beispiel Tickets, technische Dokumentationen und Kundendaten. Die technische Grundlage dabei ist das selbst entwickelte Customer-Relationship-Management (CRM)-System „nabi“.

Doch dieses Wissen war bisher schwer zu nutzen. Mitarbeitende suchten Informationen per Schlagwörter oder arbeiteten alte Tickets manuell durch. Gerade bei komplexen Fragen kostete das Zeit und blieb oft ungenau.

Künstliche Intelligenz (KI) bot sich als Lösung an. Doch ein zentrales Problem blieb: Sensible Kunden- und Infrastrukturdaten durften nicht an externe Cloud-KI-Dienste übermittelt werden. Gesucht wurde eine Lösung, die leistungsstarke Suche mit hohem Datenschutz vereint.

Lösung: KI-gestütztes Wissensmanagement

Das KI-Servicezentrum WestAI und der Forschungspartner Fraunhofer IAIS arbeiteten gemeinsam mit complingua an einer Lösung. So entstand ein intelligentes Wissensmanagementsystem auf KI-Basis.

Das System „Frag nabi“ ermöglicht es, Fragen in Alltagssprache direkt an den Datenbestand zu stellen. Es greift dabei auf verschiedene Quellen zu – darunter Tickets, Unternehmensdaten und Personendaten – und führt diese zu einer passenden Antwort zusammen.

Wissenschaftlicher Ansatz: Weniger Komplexität, bessere Ergebnisse

Auch in dieser Forschungskooperation stand eine zentrale wissenschaftliche Frage im Fokus: Wie kann ein Sprachmodell effizient auf ein komplexes, relational strukturiertes Informationssystem zugreifen? Anders gesagt: Wie verknüpft es die richtigen Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu einer verständlichen Antwort?

Technisch basiert die Lösung auf Retrieval-Augmented Generation (RAG), also einer Kombination aus gezielter Suche und KI-gestützter Antwortgenerierung. Dafür integrierte das Team die Datenquellen als eigenständige Bausteine ins CRM-System. Je nach Datentyp kommen unterschiedliche Suchverfahren zum Einsatz: Freitexte werden inhaltlich durchsucht, strukturierte Daten gezielt abgefragt.

Anschließend testete das Team zwei Architekturansätze: einen zentralen Agenten mit Zugriff auf alle Bausteine und ein Zusammenspiel mehrerer spezialisierter Agenten. Das Ergebnis: Die einfachere Single-Agent-Variante überzeugte

„Das Projekt zeigt, dass sich RAG-Systeme auch in kleinen und mittleren Unternehmen zielgerichtet und gewinnbringend einsetzen lassen – und dass gerade agentenbasierte Architekturen dabei einen konkreten Mehrwert liefern, weil sie heterogene Datenquellen flexibel einbinden können“, sagt Roman Teucher, Research Engineer beim Fraunhofer IAIS.

Wirkung im Unternehmen

Das System ist seit mehreren Monaten im Einsatz. Für die Mitarbeitenden bedeutet das vor allem eines: schneller Zugriff auf relevantes Wissen. Wiederkehrende Probleme, frühere Lösungswege und kundenspezifische Informationen lassen sich deutlich einfacher finden.

Die Vorteile im Überblick:

• • Zeitersparnis bei der Informationssuche
  • Bessere Nutzung vorhandenen Wissens
  • Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender
  • Entlastung erfahrener Mitarbeitender
  • Verbesserter Datenschutz durch Verzicht auf Cloud-KI-Dienste

Ein zentraler Aspekt: Die Lösung wurde individuell für complingua in Deutschland entwickelt und erfüllt hohe Datenschutzanforderungen.

„Für uns war entscheidend, dass wir moderne KI nutzen können, ohne sensible Kundendaten an Cloud-Dienste weiterzugeben. Die Kooperation hat uns dafür eine praxistaugliche und datenschutzsichere Grundlage geschaffen“, sagt Mark Heckes, Geschäftsführer der complingua GmbH.

Zusammenarbeit: Praxis trifft KI-Expertise

Ein Schlüssel zum Erfolg war die enge Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Forschung. WestAI stellte datenschutzsicher gehostete Sprachmodelle bereit und unterstützte das Projekt fachlich. Complingua brachte seine Praxiserfahrung mit dem CRM-System ein.

Schrittweise wurden technische Herausforderungen gelöst und die Lösung kontinuierlich an die Anforderungen des Unternehmens angepasst.

Transfer auf andere Unternehmen und Branchen

Die entwickelte Lösung lässt sich grundsätzlich auf andere Unternehmen und Branchen übertragen. RAG-basierte Agentensysteme eignen sich überall dort, wo große Datenmengen vorliegen – unabhängig vom Anwendungsbereich. Voraussetzung ist die Integration der jeweiligen Datenquellen ins System. Je nach Datenstruktur können zusätzliche Vorverarbeitungsschritte nötig sein.