Wissensagent
Alle Unternehmensdaten. Eine Frage. ERP, CRM, SharePoint und Datenbanken konsolidiert in einer durchsuchbaren Datenbasis. Ein KI-Agent liefert Antworten.
Das Problem
Die meisten Mittelständler haben relevante Daten, verteilt über Betriebssysteme, Dokumentenablagen und CRM-Tools. Das Problem ist nicht die Datenmenge, sondern der fehlende gemeinsame Zugriff: Wer eine einfache Frage beantworten will, „Welche Kunden sind im letzten Quartal abgewandert?” oder „Wie entwickelt sich unser Deckungsbeitrag je Produktgruppe?”, landet beim IT-Ticket oder in einer mühsam zusammengesetzten Excel-Datei. Führungskräfte gewöhnen sich daran, auf Basis veralteter Momentaufnahmen zu entscheiden, nicht weil sie es wollen, sondern weil es keine praktikable Alternative gibt. Das eigentliche Problem ist kein Datenproblem. Es ist ein Zugriffsproblem.
Wissensagent: Ein Ort für alle Daten
Der Wissensagent löst das Zugriffsproblem grundlegend: Alle Datenquellen werden in einer strukturierten PostgreSQL-Datenbasis mit pgvector konsolidiert, relationale Daten und semantische Embeddings auf einem einzigen Stack, ohne separates Vektorsystem. Ein KI-Agent mit Multi-Tool-Zugriff auf SQL, Vektorsuche und Volltextsuche entscheidet selbst, welche Abfragestrategie für eine Frage die richtige ist: strukturiert, semantisch oder kombiniert. Das Ergebnis verhält sich wie informiertes Personal: Es kennt die Daten des Unternehmens, versteht den Kontext einer Frage und liefert präzise Antworten, ohne Vorbereitungszeit, ohne IT-Umweg. Die Architektur ist bewusst datenzentriert: Der Agent ist austauschbar, die Datenbasis ist der dauerhafte Wert, und wird mit jedem angebundenen System wertvoller.
Was entsteht
Sechs Deliverables, vom ersten Data Audit bis zum produktiven Go-Live.
PostgreSQL-Datenbasis mit pgvector
Konsolidierte Datenbasis aus allen angebundenen Quellen: relationale Daten und Embeddings in einer einzigen Datenbank. Kein separates Vektorsystem, keine gespaltene Architektur.
KI-Agent mit Multi-Tool-Zugriff
Der Agent entscheidet selbst, wie er Fragen am besten beantwortet: strukturierte SQL-Abfragen, semantische Vektorsuche oder beides kombiniert, alles auf einem Stack.
Dashboard-Modul
Der Agent generiert wiederverwendbare, SQL-basierte Auswertungen mit visueller Ausgabe. Einmal erstellt, stehen Dashboards dauerhaft zur Verfügung, ohne jedes Mal neu zu fragen.
Zugriffskontrolle je Nutzergruppe
Differenzierte Zugriffsrechte: welcher Nutzer sieht welche Daten. Sicherheit und DSGVO-Anforderungen sind von Anfang an Teil der Architektur.
Monitoring & Qualitätsindikatoren
Laufende Überwachung der Datenqualität, Abfragegenauigkeit und Systemstatus. Probleme werden erkannt, bevor sie Entscheidungen beeinflussen.
Betriebsdokumentation
Vollständige technische Dokumentation der Datenbasis, Connector-Konfigurationen und Agent-Einstellungen, als Grundlage für Selbstbetrieb oder Vollbetreuung durch taliox.
In 6–10 Wochen zum produktiven KI-Agenten
Fünf klar definierte Phasen, von der Datenquellenanalyse bis zum Go-Live.
Data Audit
- Datenquellen inventarisieren: ERP, CRM, SharePoint, Datenbanken, Dokumente
- Datenqualität und -struktur beurteilen
- Zugänge und DSGVO-Anforderungen klären
- Prioritäten und Scope für den Aufbau festlegen
Datenbasis-Aufbau
- PostgreSQL-Datenbank mit pgvector aufbauen
- Datenquellen anbinden und synchronisieren
- Embeddings direkt in der Datenbank generieren
- Grundlegende Datenbereinigung und -strukturierung
Agent-Konfiguration
- Multi-Tool-Agent einrichten: SQL, Vektorsuche, Volltextsuche
- Zugriffskontrolle je Nutzergruppe konfigurieren
- Dashboard-Modul integrieren und erste Auswertungen erstellen
- Monitoring und Qualitätsindikatoren aktivieren
Evaluierung
- Testfragen aus dem echten Arbeitsalltag der Fachbereiche
- Antwortqualität und Query-Strategie beurteilen
- Feinjustierung von Agent und Datenbasis
- Abnahme gemeinsam mit der fachlichen Ansprechperson
Go-Live & Übergabe
- Übergabe aller Deliverables und Dokumentation
- Einweisung der Nutzergruppen
- Übergang in gewähltes Betriebsmodell
- Definition von Erweiterungen für die nächste Phase
Betrieb ab Go-Live
Zwei Modelle, je nachdem ob Sie selbst betreiben oder dies taliox überlassen wollen.
- taliox betreibt und pflegt die Datenbasis vollständig
- Laufende Synchronisierung aller angebundenen Datenquellen
- Erweiterungen und neue Quellenanbindungen auf Anfrage
- Monitoring, Qualitätssicherung und Fehlerbehebung
- SLA mit garantierten Reaktionszeiten
- Kunde betreibt die Datenbasis auf eigener Infrastruktur
- taliox unterstützt bei Problemen, Updates und Erweiterungen
- Ticket-basierter Support mit definierten Reaktionszeiten
- Quartalsmäßige Review-Calls und Qualitätsbewertung
- Dokumentation als vollständige Grundlage für den Selbstbetrieb
Für wen ist der Wissensagent geeignet?
Der Wissensagent richtet sich an Mittelständler mit 50–500 Mitarbeitenden, deren Daten in mehreren Systemen verteilt sind. Besonders passend für:
Geschäftsführung & COO
Die strategische Entscheidungen treffen müssen, aber zu oft auf Basis veralteter, unvollständiger oder manuell zusammengetragener Informationen.
Controlling & Operations
Die für monatliche Reports Tage aufwenden und für jede Ad-hoc-Auswertung die IT einschalten müssen, und die wissen, wie viel Zeit dabei verloren geht.
Mittelstand in Schlüsselbranchen
Versicherung, Logistik, Gesundheit und Produktion: Unternehmen mit 50–500 Mitarbeitenden, deren Daten in 3+ Systemen verteilt sind und die ohne Großprojekt eine abfragbare Datenbasis aufbauen wollen.
Häufig gestellte Fragen
Alles Wesentliche vor dem ersten Gespräch.
Mindestens 2–3 Datenquellen mit Export- oder API-Zugang, eine fachliche Ansprechperson, die die Datenstruktur kennt und repräsentative Fragen liefern kann, sowie die Klärung von Zugriffsrechten und DSGVO-Anforderungen vorab. Grundlegende Datenbereinigung ist Teil des Projekts, vollständige Neudokumentation nicht.
Kein starres Dashboard, das von der IT vorkonfiguriert werden muss: Fragen in natürlicher Sprache. Kein 12-Monats-Großprojekt mit Beratungshaus: wir liefern in Wochen. Kein reiner RAG-Chatbot: Antworten kommen aus strukturierten Daten und Dokumenten kombiniert. Und keine Ablösung bestehender Systeme: ERP, CRM und SharePoint bleiben, wir konsolidieren ihre Daten.
Das Gesamtprojekt dauert 6–10 Wochen, abhängig von Anzahl und Qualität der Datenquellen. Der Ablauf: Data Audit (1–2 Wochen) → Datenbasis-Aufbau (2–4 Wochen) → Agent-Konfiguration (1–2 Wochen) → Evaluierung (1 Woche) → Go-Live.
Sie wählen ein Betriebsmodell: Vollbetreuung durch taliox (taliox betreibt und pflegt alles) oder Selbstbetrieb mit Support (Selbstbetrieb mit taliox-Unterstützung). Beide Modelle ermöglichen laufende Erweiterungen: neue Datenquellen, neue Dashboard-Ansichten, neue Nutzergruppen. Die Datenbasis wird mit der Zeit wertvoller, nicht veraltet.
Grundlegende Bereinigung und Strukturierung sind Teil des Projekts. Im Data Audit beurteilen wir gemeinsam Qualität und Aufwand und setzen Prioritäten. Wenn bestimmte Quellen zu aufwändig sind, klammern wir sie zunächst aus und integrieren sie später. Vollständige Neudokumentation ist keine Voraussetzung.
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