#DOAG2025 in Nürnberg – Wir waren dabei
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Lesedauer: 5 Minuten
In diesem Artikel zeigen wir, wie RAG innerhalb der BUSINESS DB genutzt werden kann, um gezielt auf Ihre eigenen Unternehmensdaten zuzugreifen – und warum das die Qualität der KI-Ergebnisse massiv verbessert.
Die Integration von KI in Unternehmenssoftware ist längst kein Trend mehr – sie ist ein Wettbewerbsvorteil. Doch Standard-KI-Modelle stoßen schnell an Grenzen, wenn es um unternehmensspezifische Daten geht. Genau hier kommt RAG (Retrieval-Augmented Generation) ins Spiel.
Retrieval (Abruf):
Relevante Informationen werden gezielt aus einer internen Wissensquelle (z. B. Ihrer BUSINESS DATABASE) abgerufen.
Generation (Erzeugung):
Ein KI-Sprachmodell verarbeitet diese Informationen und generiert darauf basierend eine präzise Antwort.
Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen „halluziniert“ eine RAG-Lösung nicht auf Basis allgemeiner Trainingsdaten, sondern nutzt Ihre eigenen, aktuellen Unternehmensdaten als Grundlage.
Die BUSINESS DATABASE verwaltet bereits heute:
Kundeninformationen
Rechnungen, Belege, Lieferscheine & Angebote
Produkte & Dienstleistungen
Projekt- & Prozessdaten
Zeiterfassungen
Dokumentationen
Tickets & Bewerberdaten
Mit einer RAG-Integration kann die KI direkt auf diese strukturierten Daten zugreifen – selbstverständlich unter Berücksichtigung von Rollen, Rechten und Datenschutz.
Statt allgemeiner Antworten liefert die KI:
Angebotsvorschläge basierend auf bestehenden Produkten
Textbausteine auf Basis früherer Rechnungen
Projektzusammenfassungen aus realen Projektverläufen
Kundenanalysen aus echten Umsatzdaten
Die Ergebnisse sind individuell, kontextbezogen und aktuell.
Ein bekanntes Problem generativer KI sind sogenannte „Halluzinationen“ – also erfundene Inhalte.
RAG minimiert dieses Risiko, weil:
Antworten ausschließlich auf vorhandenen Daten basieren
Quellen intern nachvollziehbar bleiben
keine spekulativen Inhalte erzeugt werden
Das erhöht die Verlässlichkeit der KI massiv – besonders in einem geschäftskritischen Umfeld.
Viele wertvolle Informationen liegen verstreut in:
Angeboten
internen Notizen
Support-Tickets
Projektdokumentationen
Mit RAG wird dieses Wissen:
durchsuchbar
intelligent verknüpft
kontextbezogen nutzbar
Ihre Datenbank wird dadurch von einem Verwaltungstool zu einem intelligenten Wissenssystem.
Beispiele für konkrete Anwendungsfälle in der BUSINESS DB:
Automatische Zusammenfassung eines Kundenverlaufs
Erstellung eines Angebots aus bisherigen Positionen
Generierung einer Projekt-Dokumentation
Analyse von Umsätzen oder offenen Posten in natürlicher Sprache
Automatische Beantwortung interner Supportfragen
Was bisher Minuten oder Stunden dauerte, wird auf Sekunden reduziert.
Ein entscheidender Punkt für österreichische und deutsche Unternehmen:
Die Daten bleiben in Ihrem System
Es erfolgt kein unkontrollierter Export sensibler Informationen
Rechte- und Rollenkonzepte werden berücksichtigt
Gerade im DACH-Raum ist das ein klarer Wettbewerbsvorteil gegenüber externen KI-Tools.
„Wie hat sich der Umsatz unseres Top-Kunden in den letzten 12 Monaten entwickelt und welche Produkte wurden am häufigsten verkauft?“.
Manuelle Auswertung
Export nach Excel
Separate Analyse
Direkte Analyse aus der BUSINESS DB
Sofortige verständliche Zusammenfassung
Optional grafische Aufbereitung
Das ist nicht nur effizient – es verändert die Art, wie Unternehmer Entscheidungen treffen.
Die BUSINESS DB ist mehr als eine Verwaltungssoftware.
Mit einer RAG-Integration wird sie zu einem:
Das Ergebnis:
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