KI-Copilot-Entwicklungsunternehmen

Was ist ein KI-Copilot?

Ein KI-Copilot ist ein konversationeller Assistent, der auf den innerhalb Ihrer Organisation verfügbaren Daten basiert. Dieser Chatbot unterstützt Ihre Mitarbeiter dabei, Antworten auf ihre Fragen zu finden – und zwar mit den gleichen Daten und Dokumenten, auf die sie Zugriff haben.

Worin unterscheidet sich ein KI-Copilot von einem Chatbot?

Ein traditionelles Chatbot können nur auf konkrete Fragen innerhalb eines festgelegten Rahmens vordefinierter Fragen antworten. Sie sind nicht in der Lage, Fragen zu beantworten, die ein Verständnis komplexer, kontextbezogener Eingaben erfordern. Ein KI-Copilot nutzt große Sprachmodelle und die „Retrieval Augmented Generation“-Technologie, um die Komplexität der eingehenden Anfrage zu erfassen, und liefert eine Antwort, die aus tatsächlichen internen Wissensdatenbanken abgerufen wird.

Was ist RAG und wie verbessert es die Leistung eines KI-Copiloten?

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Dabei werden verschiedene Datenquellen genutzt, um relevante Informationen abzurufen, bevor eine Antwort generiert wird. Anstatt nur auf das allgemeine Modell zu vertrauen, basiert die Antwort auf tatsächlichen Dokumenten, was zu präzisen und mit Quellen belegten Ergebnissen führt.

Wie nutzt ein KI-Copilot unsere internen Daten?

Ein KI-Copilot katalogisiert Ihre Dateien, Datenbanken und integrierten Systeme in einer Vektordatenbank und führt eine semantische Suche durch, um die relevantesten Informationen zu finden. Ihre Daten bleiben dabei stets in Ihrer Infrastruktur und werden niemals zum Training externer Modelle verwendet.

Kann ein KI-Copilot Antworten mit Quellenangaben liefern?

Ja, jede Antwort des Assistenten enthält eine Quellenangabe zum verwendeten Dokument oder Abschnitt. Mitarbeiter können so die Antwort verifizieren und die Herkunft der Information nachvollziehen. Dies ist ein zentraler Bestandteil der von uns eingesetzten RAG-Architektur.

Kann die Lösung in unsere bestehenden Systeme integriert werden?

Ja, wir bieten Connectoren für die Integration mit Confluence, SharePoint, Jira, CRM, ERP und Dateisystemen an. Zudem stellen wir eine REST-API bereit, mit der der Copilot aus beliebigen internen Anwendungen genutzt werden kann. Umfang der Integration und Zugriffsrechte werden in der Architekturphase festgelegt.

Wie gewährleisten Sie Datensicherheit und Zugriffskontrolle?

Wir implementieren ein rollenbasiertes Zugriffskontrollsystem, das Ihre bestehende Berechtigungsstruktur abbildet. Jeder Mitarbeiter hat nur Zugriff auf die Daten, die er sehen darf. Die Datenverarbeitung erfolgt gemäß Ihren Sicherheitsrichtlinien und innerhalb Ihrer Infrastruktur.

Wie lange dauert die Entwicklung und Einführung einer Lösung?

Eine gezielte Einführung eines KI-Copiloten beginnt in der Regel innerhalb von 4 Wochen nach Festlegung eines MVP mit begrenztem Umfang oder auf Basis eines sauberen Datensatzes. Größere Projekte mit mehreren Backend-Systemen, komplexen Zugriffsanforderungen und unternehmensweiter Einführung dauern in der Regel 3 bis 5 Monate.

Welche Faktoren beeinflussen die Kosten?

Kostenfaktoren sind unter anderem Datenvolumen und -komplexität, Anzahl der angeschlossenen Systeme, Integrationsaufwand, Zugriffssteuerung und Leistungsanforderungen. Nach einer ersten Bedarfsanalyse erhalten Sie von uns eine unverbindliche Kostenschätzung.

Kann ein KI-Copilot auf unser Unternehmen zugeschnitten werden?

Ja, jeder KI-Copilot wird individuell an die Dokumente, Arbeitsabläufe, Terminologie und Integrationsumgebung des Kunden angepasst. Zudem bieten wir eine Feinabstimmung auf firmeneigene Daten an, um die Genauigkeit für branchenspezifische Anwendungen zu erhöhen.

Wie verhindert man, dass ein KI-Kopilot Halluzinationen entwickelt oder vertrauliche Daten preisgibt?

In unseren Entwicklungsprojekten für KI-Copiloten verbinden wir den Copiloten mit Ihren genehmigten Dokumenten und Systemen, sodass er auf diese Quellen zurückgreifen und anzeigen kann, woher die jeweilige Antwort stammt. Wenn er keine zuverlässige Antwort finden kann, gibt er dies an. Der Copilot berücksichtigt zudem bestehende Berechtigungen: Er ruft nur das ab, was die fragende Person bereits einsehen darf. Wir richten rollenbasierten Zugriff ein, protokollieren Anfragen für Prüfungszwecke und testen den Copiloten vor der Einführung anhand realer Fragen, darunter auch solche, die darauf abzielen, vertrauliche Informationen zu erschließen.

Wann sollten wir einen eigenen KI-Copiloten entwickeln, anstatt Microsoft Copilot zu verwenden?

Microsoft Copilot eignet sich gut für allgemeine Aufgaben innerhalb von Microsoft 365, wie das Verfassen von Entwürfen, das Erstellen von Zusammenfassungen und das Anfertigen von Besprechungsnotizen. Ein benutzerdefinierter KI-Copilot ist sinnvoll, wenn er mit Daten und Tools außerhalb von Microsoft 365 arbeiten muss, wie beispielsweise Ihrem CRM, ERP oder internen Systemen. Er eignet sich auch, wenn Ihre Arbeitsabläufe eine bestimmte Logik erfordern, wenn Sie die Kontrolle über das Modell und den Ort der Datenverarbeitung behalten möchten oder wenn der Copilot in Ihr eigenes Produkt integriert werden muss. Viele Teams nutzen beides, und wir können Microsoft Copilot erweitern, wo dies ausreicht.