In meinem letzten Beitrag ging es um ein lokal gehostetes Unternehmens-Wiki auf Basis eines RAG-Systems: Mitarbeitende stellen eine Frage, die KI durchsucht die eigenen Dokumente und liefert eine Antwort mit Quellenangabe. Das ist ein großer Schritt gegenüber verstreutem Wissen in Ordnern und Köpfen. Aber es bleibt bei einer Sache: Nachschlagen.
In der Praxis kommt danach fast immer dieselbe Frage: “Kann das System nicht auch gleich etwas tun, statt mir nur die Antwort zu zeigen?”
Was ein RAG-System nicht kann
Ein reines RAG-System beantwortet Fragen zu vorhandenen Dokumenten. Es legt keine Bestellung an, öffnet kein Ticket im ERP-System und trägt nichts in eine Checkliste ein. Dafür braucht es eine zweite Komponente: einen KI-Agenten, der auf dieselbe Wissensbasis zugreift, aber zusätzlich mit Werkzeugen – in der Praxis meist “Skills” oder “Plugins” genannt – ausgestattet ist, die konkrete Aktionen auslösen können.
Die Wissensbasis aus dem RAG-System bleibt dabei die Grundlage. Ohne sie würde der Agent raten statt handeln. Erst das Zusammenspiel aus beidem macht den Unterschied.
Der Unterschied: Agent statt Chat
Ein Chat-Assistent beantwortet eine Frage und die Konversation endet dort. Ein Agent bekommt ein Ziel und die Erlaubnis, in einzelnen, klar begrenzten Schritten selbst tätig zu werden: eine Information nachschlagen, einen Entwurf anlegen, ein System abfragen, das Ergebnis der Person zur Freigabe vorlegen. Genau dieses letzte Glied – die Freigabe durch einen Menschen, bevor etwas verbindlich wird – ist in einem Betrieb kein Nice-to-have, sondern Voraussetzung dafür, dass man dem System vertrauen kann.
Zwei Beispiele aus der Praxis
Ersatzteil-Bestellvorschlag aus der technischen Dokumentation: Eine Servicetechnikerin fragt: “Welche Ersatzteile brauche ich für die Wartung von Anlage X?” Statt nur die Stückliste aus der Dokumentation anzuzeigen, gleicht der Agent sie zusätzlich mit dem aktuellen Lagerbestand ab, prüft beim hinterlegten Lieferanten die Verfügbarkeit und legt einen Bestellentwurf an – zur Prüfung und Freigabe, nicht automatisch verbindlich.
Onboarding-Assistent mit Checkliste statt nur Antworten: Im letzten Beitrag ging es um einen Assistenten, der neuen Mitarbeitenden Fragen zu Abläufen beantwortet. Als Agent ausgebaut, prüft er zusätzlich anhand einer hinterlegten Checkliste den Fortschritt: Sind Zugänge beantragt, Schulungstermine gebucht, Unterlagen unterschrieben? Fehlt etwas, stößt er die passende Aufgabe bei der zuständigen Person an, statt dass jemand die Liste manuell nachhält.
In beiden Fällen bleibt die Dokumenten- und Wissensbasis aus dem RAG-System die verlässliche Grundlage. Die Skills/Plugins sind die zusätzliche Schicht, die daraus Handlung macht.
Wo ein Einstieg ansetzt
Wie beim Unternehmens-Wiki empfehle ich keinen großen Wurf am Anfang, sondern einen eng begrenzten, aber echten Anwendungsfall – einen, bei dem der manuelle Aufwand heute spürbar ist und die Freigabe durch eine Person klar geregelt bleibt. Ob das sinnvoll in Ihrem Betrieb funktioniert, hängt stark von den vorhandenen Systemen und Schnittstellen ab; das schaue ich mir in der KI-Beratung gemeinsam mit Ihnen an, die konkrete technische Anbindung an bestehende Abläufe fällt dann meist in den Bereich Prozessautomatisierung.
Wenn Sie einen konkreten Anwendungsfall im Kopf haben, sprechen wir gerne darüber, ob und wie sich das umsetzen lässt.