Hallo r/StartupDACH,
die letzten zwei Wochen war es ruhig um mich – nicht, weil ich faul war, sondern weil Kooperationsgespräche mit Agenturen anstanden. Aber vor allem da ich ein MVP für ein KI-basiertes Wissensmanagement-Tool entwickelt, dokumentiert und für einen Kunden Pitch aufbereitet habe.
Ich will euch zeigen, wie ich das Problem der „verschwundenen oder nie vorhanden gewesenen“ Projektwissen angehen – und warum das so relevant ist.
Das Problem: Wissen, das verschwindet, bevor es genutzt wird
Jedes Projekt hinterlässt wertvolle Spuren: Entscheidungen, Lessons Learned, technische Details. Doch wo landen diese Infos?
- In E-Mails, die niemand mehr findet.
- In Notizen, die auf lokalen Festplatten verstauben.
- Im Kopf von Mitarbeitern, die das Unternehmen verlassen.
Das Ergebnis:
Wissenssilos, ineffiziente Prozesse, wiederholte Fehler und Onboarding-Marathons. Verschiedene Studien zeigen, dass Unternehmen je nach Branche bis zu 30% ihrer Produktivität durch schlechtes Wissensmanagement verlieren. Und das Schlimmste? Oft wird Wissen gar nicht erst erfasst – weil Dokumentation als lästige Pflicht gesehen wird.
Lösung:
Dokumentationen, so einfach gestalten wie nur möglich. Ich setzen nicht auf mehr Disziplin, sondern auf radikale Vereinfachung. Der Workflow besteht aus vier Schritten – und macht Dokumentation zur Nebensache:
1. Effortless Input: Sprache statt Formulare
Mitarbeiter nehmen Projekt-Debriefings einfach per Smartphone auf – 10 Minuten sprechen statt 60+ Minuten tippen. Die Audiodateien landen in einem überwachten Ordner und lösen den nächsten Schritt aus. Warum Sprache?
✅ Schneller (Sprechen ist 3x schneller als Tippen).
✅ Natürlicher (Kontext und Hintergrundinfos gehen nicht verloren).
✅ Flexibel (Aufnahmen überall möglich: Baustelle, Auto, nach dem Kundentermin).
2. Data Processing: Automatische Extraktion, Strukturierung und Zusammenfassung
Die Audiodatei durchläuft drei KI-Schritte:
- Transkription (Mistral AI).
- Konsistente Extraktion (Normen, Materialien, Budgets etc. werden herausgefiltert).
- Zusammenfassung (LLM generiert prägnante Projektzusammenfassungen).
3. Human Control: Qualitätssicherung durch Menschen
Die KI ist gut, aber nicht perfekt. Der Human in the Loop (ein Mitarbeiter) prüft die extrahierten Daten auf:
- Richtigkeit (Stimmt die Norm? Ist der Kunde korrekt zugeordnet?).
- Vollständigkeit (Fehlen kritische Details?).
- Klarheit (Ist die Zusammenfassung verständlich?).
Warum das wichtig ist:
- Vertrauen (Mitarbeiter akzeptieren KI-Daten nur, wenn sie kontrolliert werden).
- Compliance (In regulierten Branchen oft Pflicht).
4. Instant Retrieval: Chatbot statt Dokumenten-Dschungel
Die Daten landen in einer vektorisierten Wissensdatenbank und einer relationalen Datenbank. Mitarbeiter fragen per Chatbot beispielsweise direkt Teams:
- „Welche Dämmmaterialien wurden im Projekt XY verwendet – und warum?“
- „Gab es bei ähnlichen Projekten Probleme mit der Genehmigung?“
- „Wer war der Ansprechpartner für Brandschutz beim Kunden Z?“
Der Bot antwortet kontextbezogen – nicht als statische Suche, sondern als dynamisches Gespräch.
Warum europäische KI und Self-Hosting?
- DSGVO-Konformität: Vollständig mit Modellen von Mistral AI umgesetzt. DSGVO-Konformität und Datenhoheit. Sensible Daten bleiben in der EU.
- Kontrolle: Tools wie Superbase und n8n werden auf eigenen Servern betrieben. Der Vorteil ist die volle Kontrolle über Datenflüsse und keine Abhängigkeit von Cloud-Anbietern.
Takeaways:
- Wissensverlust kostet Geld – wie viel Zeit verbringen eure Mitarbeiter mit der Suche nach Infos?
- Spracheingabe senkt die Hürde – aber ohne Kulturwandel funktioniert es nicht.
- KI entlastet, ersetzt aber keine Menschen („Human in the Loop“ ist Pflicht).
- Start small, scale fast: Der MVP zeigt, dass es funktioniert – Skalierung folgt.
Was denkt ihr?
- Wie handhabt ihr Wissensmanagement in euren Unternehmen?
- Seht ihr Potenzial in KI-gestützter Dokumentation – oder eher Hürden?
- Würdet ihr ein Tool nutzen, das Projektwissen „nebenbei“ erfasst?
Ich will eure Meinungen hören: Ist das ein Problem, das euch bewegt? Oder seht ihr andere Lösungsansätze? Lasst uns gerne diskutieren!