Die Unternehmenssuche entwickelt sich zur KI-Infrastruktur-Ebene für moderne Unternehmen
Zusammenfassung
Jahrzehntelang wurde die Unternehmenssuche lediglich als eine Funktion betrachtet.
Die Mitarbeiter nutzten es, um Dokumente zu finden.
Die Kunden nutzten es, um Produkte zu finden.
Wissensarbeiter nutzten es, um sich in Repositorien zurechtzufinden.
Die Suche war wichtig – aber selten von strategischer Bedeutung.
Diese Ära geht nun zu Ende.
Da Unternehmen in generative KI, KI-Assistenten, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten investieren, zeichnet sich eine neue Realität ab:
Die Zukunft der KI in Unternehmen hängt von der Informationsgewinnung ab.
Und das Auffinden von Informationen hängt von der Unternehmenssuche ab.
Die Unternehmen, die heute mit KI erfolgreich sind, stellen fest, dass die Herausforderung nicht darin besteht, ein großes Sprachmodell auszuwählen. Es geht auch nicht darum, einen Chatbot zu entwickeln. Und es geht nicht einmal darum, KI-Agenten einzusetzen.
Die Herausforderung besteht darin, der KI dabei zu helfen, die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt zu finden.
Die Unternehmenssuche entwickelt sich rasch von einer benutzerseitigen Anwendung hin zu einer Infrastruktur-Ebene für die Informationsgewinnung, die die KI in Unternehmen unterstützt.
In diesem Artikel werden wir uns mit folgenden Themen befassen:
- Warum die Datenabrufung zum Engpass für KI in Unternehmen wird
- Warum die Suche im Zeitalter der KI an Bedeutung gewinnt – und nicht an Bedeutung verliert
- Der Zusammenhang zwischen Unternehmenssuche, RAG und KI-Agenten
- Warum die hybride Suche zu einer grundlegenden Komponente geworden ist
- Wie sich die Unternehmenssuche zu einer Infrastruktur für Unternehmensintelligenz entwickelt
- Was Führungskräfte als Nächstes tun sollten
Schnelle Antworten
| Question | Short Answer |
|---|---|
| Is enterprise search still important in the age of AI? | Yes. Enterprise search is becoming more important because AI depends on retrieval. |
| What is AI infrastructure? | AI infrastructure includes the systems that provide models, data, retrieval, security, and orchestration for AI applications. |
| Why is enterprise search becoming AI infrastructure? | It provides the retrieval, security, connectors, and knowledge access AI systems require. |
| Does RAG replace enterprise search? | No. RAG depends on enterprise search capabilities. |
| Do AI agents need enterprise search? | Yes. Most enterprise AI agents rely on a retrieval infrastructure to access information and take action. |
Die Realität der KI in Unternehmen, über die niemand spricht
In den meisten Diskussionen zum Thema KI stehen Modelle im Mittelpunkt.
- GPT.
- Claude.
- Zwillinge.
- Lama.
- Mistral.
Jede Woche bewerten Unternehmen neue Modelle, führen Leistungsvergleiche durch und vergleichen die Funktionen.
Dennoch stößt eine überraschend große Zahl von KI-Projekten in Unternehmen auf dasselbe Problem:
Das Modell stellt keinen Engpass dar.
Der Zugang zu Informationen ist.
- Ein KI-Assistent kann Fragen nur anhand der Informationen beantworten, auf die er Zugriff hat.
- Ein KI-Agent kann Entscheidungen nur auf der Grundlage von Informationen treffen, auf die er zugreifen kann.
- Eine generative KI-Anwendung kann nur so genau sein wie die Informationen, die sie erhält.
- Wenn Informationen auf Dutzende von Systemen verteilt sind, hat selbst die fortschrittlichste KI Schwierigkeiten.
An dieser Stelle kommt die Unternehmenssuche ins Spiel.
Die KI hat ein Problem bei der Datenabfrage verursacht
Die meisten Unternehmen verfügen über enorme Informationsmengen.
Beispiele hierfür sind:
- Produktkataloge
- Technische Dokumentation
- SharePoint-Repositorys
- Confluence-Seiten
- CRM-Systeme
- ERP-Systeme
- Kundendienstunterlagen
- Technische Unterlagen
- Servicehandbücher
- Richtlinienbibliotheken
In der Vergangenheit haben Menschen diese Systeme durchsucht.
Heutzutage benötigen sowohl Menschen als auch Maschinen Zugang.
Diese Wende verändert alles.
- Die Zahl der Abrufanfragen nimmt zu.
- Die Komplexität der Informationsgewinnung nimmt zu.
- Die Bedeutung des Abrufs nimmt zu.
Die KI hat die Suche von einer Annehmlichkeit zu einer entscheidenden geschäftlichen Kompetenz gemacht.
Warum die Unternehmenssuche heute wichtiger denn je ist
Jahrelang lag der Schwerpunkt der Unternehmenssuche in erster Linie darauf, Menschen beim Auffinden von Informationen zu unterstützen.
Nun muss es Menschen und Maschinen helfen.
Betrachten Sie eine moderne Unternehmensumgebung.
- Die Mitarbeiter benötigen Antworten.
- Kunden benötigen Antworten.
- Partner benötigen Antworten.
- KI-Assistenten benötigen Antworten.
- KI-Agenten benötigen Antworten.
Jede dieser Erfahrungen beginnt mit dem Abrufen.
Je mehr KI ein Unternehmen einsetzt, desto wichtiger wird die Datenabfrage.
Die Suche dient nicht mehr nur der Unterstützung von Geschäftsprozessen.
Die Suchfunktion spielt dabei eine immer größere Rolle.
Die Unternehmenssuche ist die Grundlage von RAG
Die „Retrieval-Augmented Generation“ hat sich zu einer der am weitesten verbreiteten KI-Architekturen im Unternehmensbereich entwickelt.
Der Grund dafür ist einfach.
Unternehmen benötigen KI-Systeme, die auf aktuelle, unternehmensspezifische Informationen zugreifen können.
RAG löst diese Herausforderung, indem es Informationen abruft, bevor es eine Antwort generiert.
Der Arbeitsablauf sieht in der Regel wie folgt aus:
- Ein Nutzer stellt eine Frage
- Relevante Inhalte werden abgerufen
- Die abgerufenen Inhalte werden an ein LLM übermittelt
- Das Modell generiert eine Antwort
Die entscheidende Erkenntnis wird oft übersehen.
Die Qualität der Antwort hängt in hohem Maße von der Qualität der Informationsgewinnung ab.
Eine unzureichende Informationsgewinnung führt zu unzureichenden Antworten.
Eine gründliche Recherche führt zu besseren Antworten.
Die Unternehmenssuche bietet viele der Funktionen, auf die sich RAG stützt:
- Steckverbinder
- Indizierung
- Anreicherung von Metadaten
- Berechtigungen
- Relevanzrangliste
- Analytik
Aus diesem Grund sind die Unternehmenssuche und RAG eher komplementäre als konkurrierende Technologien.
KI-Agenten erhöhen die Bedeutung der Suche
Die nächste Welle der KI für Unternehmen ist zunehmend agentenbasiert.
Im Gegensatz zu Chatbots führen KI-Agenten Aufgaben aus.
Beispiele hierfür sind:
Beschaffungsbeauftragte
Recherche zu Produkten und Lieferanten.
Kundendienstmitarbeiter
Probleme lösen.
IT-Support-Mitarbeiter
Fehlerbehebung.
Personalassistenten
Beantwortung politischer Fragen.
Produktionsassistenten
Technische Dokumentation finden.
Bevor Agenten handeln können, müssen sie den Kontext verstehen.
Um den Kontext zu verstehen, müssen sie Informationen abrufen können.
Ein KI-Agent, der nach Informationen sucht, muss möglicherweise:
- Mehrere Systeme abfragen
- Auf Produktdaten zugreifen
- Dokumentation abrufen
- Berechtigungen überprüfen
- Historische Aufzeichnungen analysieren
Im Grunde handelt es sich hierbei um ein Suchproblem.
Da Unternehmen immer mehr Agenten einsetzen, gewinnt die Unternehmenssuche zunehmend an strategischer Bedeutung.
In vielen Umgebungen könnten KI-Agenten letztendlich mehr Abrufanfragen generieren als menschliche Nutzer.
Der Aufstieg der KI-Suche in Unternehmen
Die KI-Suche für Unternehmen steht für die Verschmelzung von Suchfunktionen und künstlicher Intelligenz.
Herkömmliche Suchsysteme konzentrierten sich auf die Bereitstellung von Dokumenten.
Moderne KI-Suchsysteme bieten zunehmend:
- Antworten
- Zusammenfassungen
- Empfehlungen
- Maßnahmen
Die damit verbundene Herausforderung bei der Datensuche bleibt bestehen.
Der Unterschied liegt darin, wie die Informationen dargestellt werden.
Moderne KI-Suchlösungen für Unternehmen kombinieren häufig folgende Elemente:
Lexikalische Suche
Exakte Übereinstimmung.
Semantische Suche
Bedeutungsbasierte Suche.
Maschinelles Lernen
Optimierung der Relevanz.
Personalisierung
Kontextbezogene Erlebnisse.
Generative KI
Erstellung von Antworten.
Das Ergebnis ist eine intelligentere Sucherfahrung.
Warum die hybride Suche zu einer grundlegenden Komponente geworden ist
Eine der wichtigsten Erkenntnisse aus der Einführung von KI in Unternehmen ist, dass die semantische Suche allein nicht ausreicht.
In Unternehmensumgebungen befinden sich Informationen, die Präzision erfordern.
Beispiele hierfür sind:
- Teilenummern
- Produkt-IDs
- Verweise auf Rechtsvorschriften
- Kundenkennungen
- Technische Daten
Eine Suche nach:
„AB-1234“
erfordert eine exakte Abfrage.
Eine Suche nach:
„Welches Ersatzventil passt zu dieser Baugruppe?“
profitiert von der semantischen Suche.
Aus diesem Grund hat sich die hybride Suche als grundlegend etabliert.
Hybride Suche kombiniert:
Lexikalische Suche
Präzision.
Semantische Suche
Verständnis.
Gemeinsam schaffen sie eine leistungsfähigere Abrufinfrastruktur für KI-Anwendungen.
Unternehmen, die KI auf Unternehmensebene einsetzen möchten, sollten die hybride Informationsgewinnung als strategische Notwendigkeit betrachten.
Die Unternehmenssuche entwickelt sich zur Infrastruktur für Unternehmensintelligenz
In der Vergangenheit stand die Unternehmenssuche am Rande der Unternehmensarchitektur.
Es handelte sich um eine Website, die Nutzer aufriefen, wenn sie Informationen benötigten.
Heutzutage rückt die Unternehmenssuche immer mehr in den Mittelpunkt.
Zunehmend werden die Befugnisse bei Durchsuchungen:
- Wissensmanagement
- Digitaler Handel
- Kundenbetreuung
- KI-Assistenten
- RAG-Architekturen
- KI-Agenten
- Entscheidungsfindung in Unternehmen
Diese Entwicklung verändert die Art und Weise, wie Führungskräfte über die Personalbeschaffung denken sollten.
Die Suche ist nicht mehr nur ein Werkzeug.
Die Suche entwickelt sich zur Infrastruktur.
So wie Datenbanken zu einer grundlegenden Komponente von Anwendungen geworden sind, entwickelt sich die Informationsgewinnung zu einer grundlegenden Komponente der KI.
Der neue KI-Stack für Unternehmen
Viele Unternehmen bauen, ohne es zu wissen, einen neuen Technologie-Stack auf.
Eine vereinfachte Version sieht oft wie folgt aus:
Unternehmensinhalte
Dokumente, Produkte, Aufzeichnungen, Wissen.
↓
Enterprise Search
Abrufbarkeit und Relevanz.
↓
KI-Ebene
LLMs, RAG, Orchestrierung.
↓
Erfahrungsschicht
Assistenten, Agenten, Anwendungen, Arbeitsabläufe.
In dieser Architektur ist die Unternehmenssuche zwischen dem Unternehmenswissen und der Unternehmens-KI angesiedelt.
Es wird zur Brücke, die Informationen und Erkenntnisse miteinander verbindet.
Was Führungskräfte in Unternehmen prüfen sollten
Unternehmen, die in KI investieren, sollten die Infrastruktur für die Datenabfrage ebenso sorgfältig bewerten wie die Modelle selbst.
Zu den wichtigen Aspekten zählen:
Qualität der Trefferausgabe
Können Nutzer und KI stets die richtigen Informationen finden?
Stecker-Ökosystem
Kann die Plattform auf kritische Unternehmenssysteme zugreifen?
Sicherheit
Lassen sich Berechtigungen und Governance durchsetzen?
Hybridsuche
Unterstützt die Plattform sowohl die exakte als auch die semantische Suche?
KI-Bereitschaft
Unterstützt es RAG und KI-Agenten?
Analytik
Können Teams ihre Leistung kontinuierlich verbessern?
Skalierbarkeit
Kann die Plattform die zunehmende Anzahl von KI-Workloads bewältigen?
Die besten Ergebnisse im Bereich der KI werden häufig von Organisationen erzielt, die über die solidesten Grundlagen im Bereich der Informationsgewinnung verfügen.
Die Zukunft der Unternehmenssuche
Das kommende Jahrzehnt wird die Unternehmenssuche wahrscheinlich neu definieren.
Die Sucherfahrungen werden wie folgt aussehen:
- Eher umgangssprachlich
- Individueller
- Proaktiver
- Stärker agentengesteuert
Dennoch bleibt die grundlegende Herausforderung unverändert.
Die Informationen müssen noch ermittelt werden.
Das Wissen muss noch abgerufen werden.
Der Kontext muss noch bereitgestellt werden.
Die Zukunft der KI wird die Bedeutung der Unternehmenssuche nicht schmälern.
Dies wird zu einer drastischen Steigerung führen.
Die Unternehmen, die diesen Wandel frühzeitig erkennen, werden besser in der Lage sein, KI-Initiativen auszuweiten, das Kundenerlebnis zu verbessern, die Produktivität ihrer Mitarbeiter zu steigern und den Wert des unternehmensinternen Wissens zu erschließen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Durch die KI gewinnt die Informationsgewinnung zunehmend an Bedeutung.
- Die Unternehmenssuche bildet die Grundlage für KI im Unternehmen.
- RAG ist auf die Funktionen der Unternehmenssuche angewiesen.
- KI-Agenten benötigen Datenabruf, um effektiv zu arbeiten.
- Die hybride Suche hat sich zu einer grundlegenden Infrastruktur entwickelt.
- Die Unternehmenssuche entwickelt sich von einer Funktion zu einer strategischen Plattform.
- Die Zukunft der KI in Unternehmen hängt vom Zugang zum Unternehmenswissen ab.
Die Unternehmenssuche dient nicht mehr nur dazu, Nutzern beim Auffinden von Informationen zu helfen.
Sie entwickelt sich zur Infrastruktur-Ebene, die die nächste Generation der Unternehmensintelligenz vorantreibt.
Häufig gestellte Fragen (FAQ): Unternehmensweite Suche als KI-Infrastruktur
Warum entwickelt sich die Unternehmenssuche zur KI-Infrastruktur?
Die Unternehmenssuche bietet die Funktionen für das Abrufen von Informationen, die Relevanzbewertung, die Sicherheit und den Zugriff auf Wissen, die KI-Systeme benötigen.
Was versteht man unter einer Abrufinfrastruktur?
Zur Abrufinfrastruktur gehören die Technologien, die für das Auffinden, die Einstufung, die Sicherung und die Bereitstellung von Informationen zuständig sind.
Unterstützt die Unternehmenssuche RAG?
Ja. Die Unternehmenssuche dient häufig als Abrﺾne für RAG-Systeme.
Warum benötigen KI-Agenten eine Unternehmenssuche?
KI-Agenten nutzen die Informationsabfrage, um auf Informationen zuzugreifen und den Kontext zu verstehen, bevor sie Maßnahmen ergreifen.
Was ist die KI-Suche für Unternehmen?
Die KI-Suche für Unternehmen vereint herkömmliche Suche, semantische Informationsgewinnung, maschinelles Lernen und generative KI.
Was ist eine hybride Suche?
Die hybride Suche kombiniert lexikalische und semantische Suche, um die Relevanz zu verbessern.
Reicht die semantische Suche für KI in Unternehmen aus?
Die meisten Organisationen erzielen mit einer hybriden Suche bessere Ergebnisse als mit einer rein semantischen Suche.
Was sollten Unternehmen beim Aufbau von KI-Systemen berücksichtigen?
Unternehmen sollten die Qualität der Datensuche, die Schnittstellen, die Sicherheit, die KI-Eignung, die Analysefunktionen und die Skalierbarkeit bewerten.
Kann die Unternehmenssuche das Wissensmanagement verbessern?
Ja. Die Unternehmenssuche unterstützt Nutzer und KI-Systeme dabei, Wissen über verschiedene Repositorien und Anwendungen hinweg zu erschließen.
Welche Branchen profitieren am meisten von der KI-gestützten Unternehmenssuche?
Die Fertigungsindustrie, der B2B-Handel, der öffentliche Sektor, Finanzdienstleistungen, das Gesundheitswesen, die Technologiebranche sowie wissensintensive Organisationen profitieren in erheblichem Maße davon.
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