Enterprise-Wissensassistenten: Wertschöpfung bei gleichzeitiger Beibehaltung der Kontrolle

Wichtigste Erkenntnisse 

• Enterprise-Wissensassistenten helfen Mitarbeitern, mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache auf Unternehmenswissen zuzugreifen und damit zu interagieren. 
• Diese Systeme nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG), unternehmensweite Datenpipelines und Wissensschichten, um KI-Modelle mit internen Informationsquellen zu verbinden. 
• Die Infrastruktur, Netzwerke und Speicherarchitektur müssen die Leistungsanforderungen von Enterprise-KI-Workloads erfüllen. 
• Governance-Frameworks sind entscheidend, denn sie sorgen dafür, dass KI-Systeme sicher und verantwortungsvoll auf Unternehmensdaten zugreifen. 
• Wissensassistenten entwickeln sich zu Multi-Agent-Systemen, die logisches Denken und Handeln ermöglichen und so neue Ebenen der Unternehmensautomatisierung eröffnen. 

Unternehmen aller Branchen erweitern die Nutzung von künstlicher Intelligenz, um Workflows zu automatisieren, betriebliche Daten zu analysieren und schnellere Geschäftsentscheidungen zu fördern. Laut der Accenture-Studie „Pulse of Change“ planen 86 % der Führungskräfte, ihre KI-Investitionen im Jahr 2026 zu erhöhen, ein klares Zeichen dafür, wie zentral KI für Technologiestrategien in Unternehmen geworden ist. 

Gleichzeitig bleibt der Zugang zu Unternehmenswissen eine Herausforderung. Mitarbeiter verbringen oft viel Zeit damit, Dokumentenablagen sowie interne Portale und Tools für die Zusammenarbeit nach den benötigten Informationen zu durchsuchen. Der Asana Anatomy of Work Index zeigt, dass Wissensarbeiter rund 60 % ihrer Zeit mit „Arbeit rund um die Arbeit“ verbringen – etwa mit dem Verfolgen von Updates, der Teilnahme an unnötigen Meetings oder dem Wechsel zwischen Tools. 

Diese fragmentierte Arbeitsumgebung kann sowohl die Produktivität als auch die Entscheidungsfindung ausbremsen. 

Enterprise-Wissensassistenten brechen diese Silos auf und ermöglichen es Mitarbeitern, Unternehmensdaten mithilfe von natürlicher Sprache abzufragen. Diese Systeme liefern kontextbezogene Antworten auf der Grundlage von Unternehmensdatenquellen und unterstützen Teams dabei, auf das Wissen des Unternehmens zuzugreifen und damit zu interagieren – bei gleichzeitig gewährleisteter Governance und Kontrolle. Bei Enterprise-KI-Bereitstellungen setzen Unternehmen zunehmend auf integrierte Plattformen wie Dell AI Factory with NVIDIA, die beschleunigte Rechenleistung, Netzwerktechnologien, Speicher und KI-Software in einer einheitlichen Architektur vereinen. 

Wenn Unternehmen ihre Enterprise-KI-Bereitstellungen und Wissensassistenten unternehmensweit skalieren, müssen IT-Teams auch überdenken, wie sie Kosten verwalten und optimieren. Im Zeitalter der KI entwickeln sich Token zu einer messbaren Verbrauchseinheit, wobei jeder Prompt und jede generierte Antwort Rechenleistung verbraucht. Ohne zentrale Transparenz und Infrastrukturoptimierung können die Kosten parallel zur Nutzung schnell ansteigen. Integrierte Plattformen helfen Unternehmen, den Mehrwert ihrer KI-Investitionen zu maximieren und gleichzeitig vorhersehbare Betriebskosten zu gewährleisten. 

Wie Enterprise-Wissensassistenten funktionieren 

Enterprise-Wissensassistenten integrieren mehrere Technologien, mit denen KI-Modelle Unternehmensdaten abrufen und interpretieren können. 

Ein Wissensassistent basiert in der Regel auf den folgenden Kernkomponenten: 

• Große Sprachmodelle (LLMs), die mithilfe sicherer Verbindungen zu Unternehmenssystemen, Datenquellen von Drittanbietern und MCP-Servern Antworten auf Nutzeranfragen generieren 
• Enterprise-Wissensdatenbanken, die strukturierte und unstrukturierte Informationen enthalten 
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme, die relevante Dokumente aus internen Repositorys abrufen, bevor sie Antworten generieren 
• Datenaufnahme-Pipelines, die Unternehmensdaten für KI-Systeme aufbereiten 
• Infrastrukturplattformen, die Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen bereitstellen 

Viele Unternehmen setzen diese Systeme in hybriden Umgebungen ein, die On-Premise-Infrastruktur, Cloud-Services und Edge-Computing-Ressourcen kombinieren. Mit diesem Ansatz können Unternehmen KI-Workloads skalieren und gleichzeitig die Transparenz und Governance für sensible Unternehmensdaten wahren. Plattformen wie Dell AI Factory with NVIDIA kombinieren beschleunigte Rechenleistung, Unternehmensinfrastruktur und KI-Software mit validierten Lösungen von Drittanbietern, die eine auf Blueprints basierende Bereitstellung unterstützen. So können Unternehmen Architekturen für Wissensassistenten effizienter in die Produktion bringen. 

Wissensassistenten gehen über die reine Suche hinaus und unterstützen logisches Denken, Automatisierung und Zusammenarbeit in unternehmensweiten Workflows. Sie ermöglichen es KI-Systemen, Aktionen zu koordinieren und komplexere, mehrstufige Prozesse zu unterstützen. 

Infrastrukturanforderungen für Retrieval-Augmented Generation (RAG) 

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein grundlegendes Framework für Enterprise-Wissensassistenten.  

Statt sich ausschließlich auf die Trainingsdaten eines Modells zu verlassen, ruft RAG relevante Unternehmensdokumente ab, bevor eine Antwort generiert wird. Dadurch bleibt sichergestellt, dass die Antworten auf aktuellen Unternehmensinformationen basieren. Für die Ausführung von RAG-Pipelines ist eine Infrastruktur erforderlich, die große Abfragemengen verarbeiten und Unternehmensdaten in Echtzeit abrufen kann. 

Recheninfrastruktur 

Enterprise-Wissensassistenten sind auf leistungsstarke Rechenressourcen angewiesen, um große Mengen an Abfragen zu verarbeiten. Häufig werden GPU-beschleunigte Server und containerbasierte KI-Umgebungen verwendet, um Modellinferenz-Workloads effizient auszuführen. 

Netzwerkarchitektur 

KI-Umgebungen benötigen Netzwerke mit hoher Bandbreite, um eine schnelle Kommunikation zwischen Rechenknoten und Speicherplattformen zu ermöglichen. Netzwerktechnologien mit geringer Latenz tragen dazu bei, dass Wissensassistenten Unternehmensdaten während der Inferenz schnell abrufen können. 

KI-Orchestrierungsplattformen 

Unternehmen stellen oft Orchestrierungstools bereit, die verteilte KI-Workloads koordinieren, Inferenz-Pipelines verwalten und die Systemleistung überwachen. Diese Plattformen spielen auch eine zentrale Rolle beim Kostenmanagement, indem sie die Workload-Planung, Ressourcenoptimierung und Überwachung der Inferenznutzung in verschiedenen Umgebungen ermöglichen. 

Um diese komplexen Architekturen zu vereinfachen, führen viele Unternehmen integrierte KI-Plattformen ein. Lösungen wie Dell AI Factory with NVIDIA bieten validierte Infrastruktur-Stacks, die Rechenleistung, Netzwerktechnologie, Speicher und KI-Softwaretools in einer einheitlichen Architektur kombinieren – inklusive validierter Software und Plattformen von Drittanbietern. 

Mit diesem Ansatz können Unternehmen fortgeschrittene Workloads wie Wissensassistenten schneller bereitstellen und gleichzeitig die Komplexität reduzieren, die mit dem Aufbau einer KI-Infrastruktur von Grund auf verbunden ist. Doch wenn diese Systeme von der anfänglichen Bereitstellung in den großflächigen Produktivbetrieb übergehen, tauchen neue Herausforderungen rund um Leistung und Kosteneffizienz auf. 

Mit der Weiterentwicklung der Modellfunktionen nehmen die Kontextfenster erheblich zu, oft um eine ganze Größenordnung. Größere Kontextfenster verbessern zwar die Antwortqualität, da sie es den Modellen ermöglichen, mehr Unternehmensdaten pro Abfrage zu verarbeiten, sie erhöhen aber auch die Menge der während der Inferenz übertragenen und verarbeiteten Daten. Dies wirkt sich unmittelbar auf die Latenz und Kosten aus, insbesondere bei umfangreichen Bereitstellungen. 

Unternehmen müssen die Modellleistung mit Effizienz in Einklang bringen, indem sie das Prompt-Design, die Abrufstrategien und die Infrastrukturauslastung optimieren, um unnötigen Rechenaufwand zu vermeiden. 

Optimierung der Datenaufnahme für KI-Systeme 

Datenaufnahme-Pipelines bereiten Unternehmensdaten so auf, dass KI-Systeme effektiv darauf zugreifen und sie interpretieren können. Ohne strukturierte Pipelines könnten Wissensassistenten veraltete oder unvollständige Informationen abrufen. 

Unternehmen optimieren die Datenaufnahme in der Regel durch mehrere Strategien. 

Zentralisierung von Unternehmensdatenquellen 

Unternehmen führen oft Informationen aus verschiedenen Systemen – wie Dokumentenablagen, Datenbanken und Plattformen für die Zusammenarbeit – in vereinheitlichten Datenumgebungen zusammen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass KI-Systeme konsistenter auf die Unternehmensinformationen auf verschiedenen Systemen zugreifen können. 

Aufbereitung und Strukturierung von Daten 

Rohdaten von Unternehmen enthalten oft Inkonsistenzen, Duplikate oder unvollständige Datensätze. Datenaufbereitungsprozesse stellen sicher, dass Informationen korrekt strukturiert sind, bevor KI-Systeme darauf zugreifen. 

Automatisierung von Datenpipelines 

Automatisierte Datenaufnahme-Pipelines aktualisieren kontinuierlich die Enterprise-Wissensdatenbanken, damit KI-Systeme die neuesten Informationen abrufen können. Effiziente Datenpipelines tragen außerdem dazu bei, unnötige Datenabfragen während der Inferenz zu reduzieren, was die Rechenkosten senken und die Antwortzeiten verbessern kann. 

Implementierung von Governance-Frameworks 

Unternehmen setzen Zugriffsrichtlinien durch, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nur die Daten abrufen, die Nutzer anzeigen dürfen. Laut Harvard Business Review nutzen mittlerweile 88 % der Unternehmen regelmäßig KI, was Governance-Richtlinien unabdingbar macht, da der verantwortungsvolle Zugriff auf Unternehmensdaten sichergestellt werden muss. 

Zudem werden Governance-Frameworks um Kostentransparenz und Nutzungsüberwachung erweitert. Dell Services unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung von Governance-Modellen und operativen Kontrollen, die eine effektive Ressourcenzuweisung, die Nachverfolgung der KI-Nutzung und das Kostenmanagement kontrollieren, wenn die Nutzung zunimmt.

Speicherstrategien für große KI-Modelle 

Enterprise-Wissensassistenten müssen auf große Datensätze, KI-Modelle und Enterprise-Wissensdatenbanken zugreifen und diese nutzen können. 

Verteilte Speicherplattformen 

Mit verteilten Speichersystemen können Unternehmen große Datensätze auf mehreren Knoten speichern und gleichzeitig Redundanz und hohe Verfügbarkeit aufrechterhalten. 

Objektspeicher für unstrukturierte Daten 

Enterprise-Wissensdatenbanken enthalten oft unstrukturierte Inhalte wie Dokumente, E-Mails und Multimediadateien. Objektspeicherplattformen bieten skalierbare Umgebungen für die Verwaltung dieser Datentypen. 

Leistungsstarker Datenzugriff 

KI-Workloads erfordern einen schnellen Datenabruf, damit Modelle während der Inferenz schnell auf Dokumente zugreifen können. 

Datenreplikation und Resilienz 

Unternehmen implementieren Replikationsstrategien, um sicherzustellen, dass Unternehmensdaten auch bei Unterbrechungen der Infrastruktur oder bei Hardwareausfällen zugänglich bleiben. 

Für die Unterstützung dieser Workloads sind Speicherplattformen erforderlich, die mit dem wachsenden Datenvolumen von Unternehmen skaliert werden können. Infrastrukturlösungen wie Dell AI Factory with NVIDIA integrieren Rechen-, Netzwerk- und Speichertechnologien wie Dell PowerScale, um Unternehmen zu helfen, große KI-Modelle, einen leistungsstarken Datenzugriff und Enterprise-Wissenssysteme in großem Maßstab zu unterstützen.

Governance und Überwachung in Enterprise-KI-Systemen 

Auch wenn Enterprise-Wissensassistenten erhebliche Produktivitätssteigerungen versprechen, bleibt Governance unverzichtbar. Wenn KI-Systeme auf Unternehmensdaten zugreifen, müssen sie innerhalb von Governance-Frameworks operieren, die Sicherheit, Transparenz und Compliance gewährleisten. 

Zu den wichtigsten Governance-Maßnahmen gehören: 

• Rollenbasierte Zugriffsrichtlinien 
• Datenschutzmaßnahmen 
• Überwachungs- und Prüffunktionen 
• Observability der KI-Systeme 
• Compliance mit regulatorischen Standards 

Diese Sicherheitsmaßnahmen schützen sensible Daten und stellen sicher, dass Wissensassistenten zuverlässige Erkenntnisse liefern. 

Die Zukunft von Enterprise-Wissensassistenten 

Enterprise-Wissensassistenten werden sich weiterentwickeln, wenn Unternehmen fortschrittlichere KI-Infrastrukturen und Datenplattformen bereitstellen. Mit der Weiterentwicklung dieser Systeme werden die zunehmende Modellkomplexität und größere Kontextfenster höhere Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Unternehmen müssen Leistungssteigerungen mit Kosteneffizienz in Einklang bringen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nachhaltig skalierbar sind, wenn die Nutzung und die Datenvolumen zunehmen. 

Zukünftige Enterprise-KI-Assistenten können Funktionen wie diese unterstützen: 

• Automatisierte Analyse und Zusammenfassung von Dokumenten 
• KI-Kopiloten für Mitarbeiter in allen Abteilungen 
• Betriebseinblicke in Echtzeit 
• Intelligente Workflow-Orchestrierung 
• Autonome Agenten, die Aufgaben in unternehmensweiten Systemen ausführen können 

Mit zunehmendem Reifegrad dieser Technologien werden Wissensassistenten zu einer grundlegenden Ebene der digitalen Enterprise-Infrastruktur. Unternehmen, die heute in skalierbare Infrastruktur, eine robuste Daten-Governance und moderne KI-Architekturen investieren, sind besser positioniert und können das volle Potenzial von Enterprise-Wissensassistenten auszuschöpfen. 

Häufig gestellte Fragen 

Enterprise-Wissensassistenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen auf interne Informationen zugreifen und diese nutzen. Erfahren Sie, wie KI-Wissensmanagementsysteme Retrieval-Augmented Generation, unternehmensweite Datenpipelines und eine skalierbare Infrastruktur kombinieren, um schnellere Erkenntnisse zu liefern und gleichzeitig die Governance und betriebliche Effizienz der Unternehmen aufrechtzuerhalten.