Die angenommene Ausgangslage

Ein Schweizer Service-KMU mit 25 Mitarbeitenden sucht häufig in internen Produkt- und Prozessunterlagen. Für das Beispiel nehmen wir 300 Suchvorgänge pro Monat mit durchschnittlich zehn Minuten Bearbeitungszeit an.

Das wären 50 Stunden pro Monat. Diese Werte sind frei gewählte Rechenannahmen. In einem realen Projekt müsste das Unternehmen Häufigkeit und Zeit zunächst anhand einer geeigneten Stichprobe erheben.

Der begrenzte erste Anwendungsfall

Der Pilot soll passende, freigegebene Quellen für interne Servicefragen finden und eine kurze Antwort mit Quellenverweis vorbereiten. Er darf keine Kunden anschreiben, Aufträge verändern oder verbindliche Zusagen machen.

Der Nutzerkreis wird auf ein kleines Serviceteam begrenzt. Ein fachlicher Verantwortlicher entscheidet über Quellen und Antwortqualität; die technische Verantwortung betreut Zugriffe und Betrieb.

Daten vor der Umsetzung prüfen

Das Team inventarisiert die relevanten Unterlagen. Veraltete Versionen werden gekennzeichnet, fehlende Verantwortliche zugeordnet und Zugriffsrechte geprüft. Für den Pilot werden nur eindeutig freigegebene Dokumente aufgenommen.

Die Government Data Quality Framework Guidance bietet allgemeine Orientierung für eine systematische Datenprüfung. Im Beispiel konzentriert sich die Arbeit auf Aktualität, eindeutige Zuordnung und lesbare Inhalte.

Die Lösung anhand einer Aufgabe bauen

Eine Suchkomponente findet passende Dokumentausschnitte. Das Sprachmodell formuliert daraus eine Antwort und zeigt die verwendeten Quellen. Fehlt eine belastbare Grundlage, soll es dies deutlich sagen oder nachfragen.

Die Microsoft-Übersicht zu RAG beschreibt dieses technische Grundmuster. Ob es im konkreten Bestand gut funktioniert, muss der Pilot zeigen.

Die Abnahme vorab festlegen

Das Team erstellt einen separaten Testkatalog mit Standardfragen, Versionskonflikten, fehlenden Informationen und gesperrten Dokumenten. Eine Fachperson hält erwartete Quellen und Antworten fest.

Die Freigabe hängt nicht nur von einem Durchschnittswert ab. Ein Zugriff auf unberechtigte Inhalte oder eine kritische unbelegte Aussage muss untersucht und behoben werden. Nach Änderungen werden die betroffenen Fälle erneut getestet.

Die Beispielrechnung

Angenommen, die gesamte Zeit pro Suchvorgang sinkt inklusive Prüfung von zehn auf sechs Minuten. Bei 300 Vorgängen entspricht das 20 Stunden freier Kapazität pro Monat.

Mit angenommenen internen Vollkosten von CHF 80 pro Stunde ergibt sich ein rechnerischer Kapazitätswert von CHF 1’600. Bei angenommenen laufenden Kosten von CHF 500 verbleiben rechnerisch CHF 1’100 pro Monat.

Nehmen wir zusätzlich CHF 8’000 einmaligen Projektaufwand an, ergibt die einfache Division rund 7,3 Monate bis zum rechnerischen Ausgleich. Diese vereinfachte Rechnung berücksichtigt weder Finanzierung noch zusätzliche Einführungskosten. Freie Kapazität ist ausserdem nicht automatisch eine zahlungswirksame Einsparung.

Was bei geringerer Nutzung passiert

Wird die Lösung nur für 150 Vorgänge eingesetzt, entstehen bei derselben Zeitersparnis zehn Stunden Kapazität. Ihr angenommener Wert beträgt CHF 800. Nach CHF 500 laufenden Kosten bleiben CHF 300; der einfache Ausgleich läge dann bei rund 26,7 Monaten.

Das Beispiel zeigt, warum Nutzung und tatsächliche Nacharbeit entscheidend sind. Ein Projekt sollte nicht allein mit dem günstigsten Szenario begründet werden. Unsere Anleitung zum Berechnen des KI-ROI vertieft diese Unterscheidung.

Die Betriebsentscheidung

Nach dem Test entscheidet das Unternehmen, ob Qualität und Nutzen den Betrieb rechtfertigen. Möglich sind Einführung, gezielte Überarbeitung oder ein Stopp. Ein Pilot hat auch dann Wert, wenn er eine ungeeignete Investition früh sichtbar macht.

Für den Betrieb werden Quellenpflege, Support, Kostenkontrolle und erneute Tests zugeordnet. Erst danach wird der Nutzerkreis erweitert.

Das Beispiel auf Ihr KMU übertragen

Ersetzen Sie die Annahmen durch eigene Werte und wählen Sie eine klar begrenzte Aufgabe. Dokumentieren Sie offene Punkte, bevor Sie eine Lösung bestellen.

Unsere KI-Beratung in Zürich und der Schweiz unterstützt diese Bestandsaufnahme und die Planung eines prüfbaren ersten Projekts.