Company Brain: Warum Ihre KI Ihr Firmenwissen braucht

Stellen Sie sich die beste Aushilfe vor, die Sie je hatten. Schnell, belesen, nie schlecht gelaunt, arbeitet nachts und am Wochenende. Einen Haken hat die Sache: Jeden Morgen ist ihr erster Arbeitstag.

Sie weiß nicht, dass Ihr größter Kunde keine Du-Ansprache mag. Sie kennt die Preisregel für Bestandskunden nicht. Und dass Frau Berger aus dem Einkauf bei Lieferverzug zuerst angerufen werden will und erst dann eine Mail bekommt, hat ihr auch niemand gesagt.

So arbeitet eine KI ohne Unternehmenskontext. Die Ergebnisse sehen gut aus und passen trotzdem nicht. Also wird nachgebessert, von jedem, der sie nutzt. (Warum das einer der Hauptgründe ist, weshalb KI-Projekte scheitern, steht hier.)

Warum wird Firmenwissen gerade jetzt so wichtig?

Das Zukunftsinstitut beschreibt in seinem Essay „Post AI Economy“ eine Entwicklung, die man im Alltag schon spürt: KI wird Infrastruktur, so selbstverständlich wie Strom oder Internet. Das Modell dahinter wird austauschbarer. Was jeder kaufen kann, verschafft niemandem einen dauerhaften Vorsprung.

Knapp bleibt etwas anderes. Die Abläufe, Erfahrungen und Entscheidungsregeln, die es genau so nur in Ihrem Unternehmen gibt.

Und da wird es interessant. Denn dieses Wissen liegt in den meisten Betrieben verstreut. In Handbüchern, die keiner mehr aufschlägt. In E-Mail-Verläufen. Auf Post-its am Bildschirmrand. Und vor allem in Köpfen. Das McKinsey Global Institute schätzt, dass Wissensarbeiter rund ein Fünftel ihrer Arbeitszeit mit dem Suchen und Zusammentragen von Informationen verbringen, umgerechnet etwa 1,8 Stunden am Tag. Das ist eine Größenordnung aus dem angloamerikanischen Raum, kein DACH-Messwert. Das Muster kennt trotzdem jeder aus dem eigenen Haus.

Der Wettbewerb der nächsten Jahre beginnt deshalb nicht bei der Frage, welches Modell Sie einsetzen. Er beginnt bei der Frage, was davon wirklich Ihnen gehört.

Was ist ein Company Brain, und was ist es nicht?

Der Begriff klingt größer, als die Sache im Kern ist. Ein Company Brain ist kein neues Großsystem. Es ist eine Arbeitsweise, Wissen so zu sammeln und zu pflegen, dass Menschen und KI damit arbeiten können.

Das letzte Beispiel ist uns wichtig. Viele Unternehmen verbinden eine KI mit ihrer Dateiablage und wundern sich, dass die Antworten schwanken. Die KI findet dann eben auch die veraltete Preisliste von 2021 und den Entwurf, der nie freigegeben wurde. Ein Company Brain trennt Geprüftes von Rohmaterial.

Muss man KI mit eigenen Daten trainieren?

Diese Frage höre ich in fast jedem Erstgespräch. Die kurze Antwort: meistens nicht.

Ein Modell mit eigenen Daten neu zu trainieren ist aufwendig und teuer, und bei jedem Modellwechsel fangen Sie von vorn an. Für die allermeisten Aufgaben im Mittelstand reicht etwas anderes: Die KI muss nicht neu lernen, sie muss nachschlagen können. Das Company Brain liefert ihr zu jeder Aufgabe den passenden Ausschnitt Ihres Wissens mit.

Der Vorteil: Ihr Wissen bleibt Ihres, unabhängig vom Modell. Wechseln Sie morgen den Anbieter, nehmen Sie das Company Brain einfach mit. Wer Wert auf Datenhoheit legt, kann es auch auf europäischer Infrastruktur betreiben.

Wo fangen Sie an?

Nicht bei allem. Das ist der häufigste Fehler, den wir sehen: Erst soll das gesamte Unternehmenswissen erfasst werden, dann wird es genutzt. Nach einem halben Jahr ist das Projekt erschöpft, bevor die KI einen einzigen Satz besser geschrieben hat.

Besser funktioniert es andersherum. Drei Fragen helfen beim Einstieg:

1. Wo wird heute am meisten nachgebessert? Eine Woche Logbuch zeigt es Ihnen schwarz auf weiß.
2. Welches Wissen fehlt dabei jedes Mal? Meist ist es erstaunlich konkret: Tonalität, Produktdetails, Freigaberegeln.
3. Wer im Unternehmen weiß das heute? Diese Person ist Ihre wichtigste Quelle und später auch Ihre Prüfinstanz.

Aus den Antworten entsteht der erste Baustein. Er wird geprüft, bekommt eine Quelle und einen Verantwortlichen, und ab dann nutzt ihn die KI. Der zweite Baustein folgt, wenn der erste im Alltag funktioniert.

Warum wir das so ernst nehmen

Als wir 2023 mit KI angefangen haben, sahen wir vor allem den großen Werkzeugkasten. Heute würden wir früher mit dem Wissen beginnen. Eine solide Wissensbasis war im Rückblick der Punkt, an dem aus Experimenten verlässliche Ergebnisse wurden. Mit jedem Baustein, den unsere eigenen Agenten nutzen konnten, wurde weniger nachgebessert.

Ein Nebeneffekt hat uns überrascht: Wissen, das in einem Baustein steht, hängt nicht mehr an einer Person. Die darf dann auch mal in Urlaub gehen, ohne dass etwas liegen bleibt.

Zum Stand der Dinge, ganz offen: Unser Werkzeug dafür, HorAIzon OneBrain, befindet sich in einer geschlossenen Testphase. Die Methode dahinter setzen wir in Kundenprojekten bereits ein.