Einige Unternehmen starten ihren Einstieg in die Welt der generativen KI mit einem klar umrissenen Ziel: ein paar PDFs hochladen, Fragen dazu stellen, Antworten bekommen. Für diese überschaubare Anwendung kann man dem Sprachmodell oder einer KI-Plattform wie dem iHub die Informationen in einer geschützten Umgebung direkt zur Verfügung stellen und bekommt auch schnell gute Ergebnisse.
Herausfordernd wird es bei größeren und vor allem heterogenen Datenmengen: lange Dokumente, unterschiedliche Formate, historisch gewachsene Ordnerstrukturen, fehlende Metadaten, verstreute Quellen. Sobald Unternehmen beispielsweise Antworten aus einem kompletten Fileshare, Archiv, Wiki, Mails oder SharePoint mit Millionen von Dokumenten benötigen – stößt das bloße Bereitstellen der Dokumente an seine Grenzen. Dann braucht es stärkere Tools: eine KI-basierte Suchsoftware, die in diesem enormen, heterogenen Datenbestand zunächst die relevanten Dokumente identifiziert und darin anschließend die richtigen Inhalte auffindbar macht – bildlich gesprochen: die aus unzähligen Heuhaufen den richtigen findet und darin die sprichwörtliche Nadel, also die Information. Gleichzeitig wandelt sie unstrukturierte Daten in strukturierte Informationen und stellt dem Chatbot genau die Inhalte bereit, die er zur Beantwortung von Fragen benötigt.
Was sind nun unstrukturierte Daten?
Nahezu jedes Unternehmen sitzt auf Millionen unstrukturierter Dateien – verteilt auf PDFs, Word-Dokumente, E-Mails, Präsentationen, Bilder, CAD-Dateien oder Webseiteninhalten. Diese Daten sind meist unstrukturiert, ohne oder bestenfalls mit dürftig konsistenten Metadaten, aus verschiedensten Fachbereichen, verteilt über verschiedene Systeme. Oft schlummern in diesen Dateien wichtige Informationen, die aber nicht direkt auffindbar oder nutzbar sind.
Was bedeutet das konkret? Drei typische Beispiele aus der Praxis:
Diese Beispiele zeigen: Die Informationen sind vorhanden – aber das Unternehmen kann sie aufgrund ihrer fehlenden übergreifenden Kontexte und ihrer Vielfältigkeit nicht nutzen. Genau hier setzt intelligente Enterprise Search an. Sie verwandelt unstrukturierte und fachlich diverse Inhalte in kontextualisierte Informationen, die sich effizient durchsuchen und weiterverarbeiten lassen.
Moderne KI-basierte Suchsysteme wie der iFinder kombinieren klassische Information-Retrieval-Methoden mit KI, um unstrukturierte Daten nicht nur zu durchsuchen, sondern auch intelligent anzureichern und mit den unternehmenseigenen Informationen verzerrungsfrei zu chatten. Bei dem sogenannten Enrichment werden
Dies geschieht heute nicht mehr durch aufwändige manuelle Pipelines, sondern über KI-gestützte Prozesse mit LLMs, multimodalen und spezialisierten Extraktionsmodellen.
Wie stark dieser Effekt in der Praxis ist, zeigt ein reales Beispiel: Ein Kunde reicht 30.000 Nachweise über Aktienkäufe als Screenshots ein. Ein KI-System erkennt die relevanten Werte (Datum, Preis, Anzahl), extrahiert sie, macht sie durchsuchbar und filterbar.
Der Vorteil: Unternehmen müssen ihre Daten nicht manuell aufbereiten. Die Suchsoftware übernimmt das – standardisiert, automatisiert, ohne Extra-Coding. So entsteht eine strukturierte Datenbasis, die Zusammenhänge erkennt und als verlässliche Grundlage für generative KI dient.
Ein verbreitetes Missverständnis: Man wirft „alles“ in ein KI-System und erwartet magische Antworten. In der Praxis zeigt sich jedoch: Wenn unstrukturierte Daten unvorbereitet verarbeitet werden, liefert auch die beste generative KI keine zuverlässigen Ergebnisse. „Garbage in, garbage out“ kann hier das Resultat sein.
Effektive Systeme setzen deshalb auf clevere Vorverarbeitung: Aus verstreuten Daten werden verwertbare Wissensbausteine – schnell auffindbar, kontextualisiert und durchsuchbar.
Semantisch strukturierte und erschlossene Inhalte lassen sich heute einfach erzeugen. KI-basierte Suchsoftware wie der iFinder übernimmt die gesamte Aufbereitung und das Information Retrieval und liefert in Kombination mit dem generativen KI-Assistenten iAssistant ein leistungsstarkes Tool, das Suche und Chatbot-Funktion auf verlässlicher Datenbasis vereint.
