KI-Konzeption und Design · Phase 2 · Zielbild und Architektur Jede Antwort mit Beleg.
Quellen, Rechte, Belegkette, Wissensgraph und Vektorsuche, Sicherheitskonzept, Evaluationsdatensatz: Das Zielbild steht, bevor gebaut wird. Und jede Antwort nennt Dokument, Abschnitt und Stand.
Zielbild-Check anfordernKI-Konzeption und Design ist die zweite Phase der KI-Integration: Aus der Entscheidung der Beratung wird ein Zielbild mit Architektur. Festgelegt werden die Quellen, die Rechte aus den Quellsystemen, die Belegkette für Antworten mit Quelle, das Zusammenspiel von Wissensgraph und Vektorsuche, die Datenflüsse, das Sicherheitskonzept mit DSFA sowie ein Evaluationsdatensatz mit messbarem Erfolgskriterium. Ergebnis nach ein bis zwei Wochen: ein anbieterneutrales Konzept und ein Prototyp-Plan für Phase 3.
Drei Festlegungen, bevor gebaut wird.
Quellen und Rechte
Welche Systeme liefern Wissen, und wer darf was sehen. Die Berechtigungen kommen aus ERP, DMS und SharePoint. Wer im Quellsystem nichts sieht, sieht es auch in der Antwort nicht.
Antwort mit Beleg
Jede Antwort trägt Dokument, Abschnitt und Revisionsstand. Der Mitarbeiter prüft in einem Klick nach. Ohne belastbare Quelle wird die Antwort als unsicher gekennzeichnet.
Messbares Erfolgskriterium
Fünfzig bis hundert echte Fragen mit bekannter Antwort bilden den Evaluationsdatensatz. Die Trefferquote, die der Prototyp erreichen muss, steht als Zahl im Konzept.
Aus der Praxis 
TROESTER GmbH & Co. KG · Maschinenbau
Von 6 Stunden auf 76 Minuten.
Bei TROESTER musste jede Antwort des Serviceassistenten auf die Störungshistorie und die Dokumentation zurückführen, sonst hätte kein Techniker ihr vertraut. Das Zielbild mit Belegkette stand vor dem Bau. Gemessen wurde danach die Lösungszeit pro Störung, vorher wie nachher mit derselben Methode.
Warum brauchen KI-Antworten in der Industrie Quellen?
KI-Antworten in der Industrie brauchen Quellen, weil an ihnen Entscheidungen hängen: ein Drehmoment, eine Freigabe, ein Sicherheitshinweis, eine Ersatzteilnummer. Eine Antwort mit Quelle nennt Dokument, Abschnitt und Stand, und der Mitarbeiter prüft in einem Klick nach. Ohne Quelle ist jede Antwort eine Behauptung, die niemand verantworten kann, weder das Sprachmodell noch der Nutzer.
Die KI-Konzeption legt deshalb die Belegkette fest, bevor eine Zeile gebaut wird: Woher darf Wissen kommen, wie wird es indexiert, wie wird zitiert, was passiert, wenn keine belastbare Quelle vorliegt. Bei TROESTER war das die Bedingung, unter der Servicetechniker dem Assistenten überhaupt vertraut haben. Warum Belege im Betrieb zählen, erklärt Antwort mit Quelle: warum Belege zählen, die technische Seite steht in Antwort mit Quelle, technisch erklärt.
BEISPIEL · FRAGE AUS DEM SERVICE
„Anzugsmoment der Spannschraube an der Extruderschnecke Typ 4711?“ Antwort: 85 Nm, mit Schraubensicherung, Reihenfolge über Kreuz.
Die Zahlen im Beispiel sind erfunden, die Form ist die entscheidende: Wer die Quellenzeile sieht, kann in einem Klick nachlesen. Wie Halluzinationen durch diese Bindung an Dokumente verhindert werden, beschreibt KI-Halluzinationen im Unternehmen vermeiden.
So sieht nachvollziehbare KI in der Industrie aus.
Nachvollziehbare KI in der Industrie heißt: Zu jeder Antwort lässt sich zeigen, aus welchen Dokumenten sie stammt, welche Version galt und wer sie sehen durfte. Technisch ist das eine Belegkette aus Quelle, Abschnitt, Stand und Berechtigung, die protokolliert wird. Die Skizze zeigt, wie die Bausteine im Zielbild zusammenhängen.
KI-Antworten mit Quellen: warum die Rechte vor dem Index geprüft werden
KI-Antworten mit Quellen sind nur dann verlässlich, wenn die Rechteprüfung vor dem Index sitzt. Wer im DMS eine Zeichnung nicht öffnen darf, bekommt sie auch in einer Antwort nicht zitiert. Das Rechtemodell wird aus ERP, DMS und SharePoint übernommen, eine zweite Rechteverwaltung entsteht nicht. Warum diese Grenze das ganze System trägt, steht in Berechtigungen als Systemgrenze.
Wissensgraph und Vektorsuche ergänzen sich: Die Vektorsuche findet Textstellen, die einer Frage ähnlich sind, kennt aber keine Zusammenhänge. Der Wissensgraph weiß, welche Baugruppe in welcher Maschine mit welcher Revision steckt. Wie beide zusammenarbeiten, zeigt Wissensgraph: Vektor und Graph. Wer ein solches System als fertigen Wissensassistenten sehen will: edda.
- Quellen und Rechte festlegen
Welche Systeme liefern Wissen, und wer darf was sehen. Die Berechtigungen kommen aus ERP, DMS und SharePoint, ohne zweite Rechteverwaltung. Grundlage ist die Systemkarte aus der KI-Integrationsberatung.
- Zielbild und Belegkette entwerfen
Jede Antwort trägt Dokument, Abschnitt und Stand. Das Zielbild beschreibt, wie ein Mitarbeiter in einem Klick zur Quelle kommt und was passiert, wenn keine Quelle trägt.
- Architektur mit Wissensgraph und Vektorsuche
Datenflüsse werden gezeichnet: Was wird wann indexiert, wie werden Änderungen im Quellsystem nachgezogen, wo läuft das Sprachmodell. Sichere Bauweisen dafür beschreibt Architekturen für sichere RAG-Systeme.
- Sicherheitskonzept und DSFA
Speicherort, Verschlüsselung, Protokollierung, Löschfristen. Die Datenschutz-Folgenabschätzung entsteht mit Ihrem Datenschutzbeauftragten. Was hineingehört, steht in DSFA für ein KI-Wissenssystem.
- Evaluationsdatensatz und Erfolgskriterium
Ihre Fachleute stellen fünfzig bis hundert echte Fragen mit bekannter richtiger Antwort zusammen. Die Trefferquote, die der Prototyp erreichen muss, wird als Zahl festgehalten, dazu das Abbruchkriterium.
- Prototyp-PlanZwei bis vier Wochen
Umfang, Datenzugriff, Team und Zeitrahmen für die KI-Entwicklung in Phase 3 stehen schriftlich fest. Zwei bis vier Wochen an echten Daten, gemessen gegen den Evaluationsdatensatz.
Am Ende steht dieselbe Messung wie am Anfang. Trägt die Zahl, geht es in den geregelten Betrieb. Trägt sie nicht, endet es nach dem Pilot, und Sie wissen, warum.
KI-Transparenz im Maschinenbau: Antwort ohne und mit Quelle
KI-Transparenz im Maschinenbau entsteht durch eine Architektur, die Antworten an Dokumente bindet: Der Wissensgraph verknüpft Maschine, Baugruppe, Auftrag und Servicefall, die Vektorsuche findet die passende Textstelle, und die Antwort zitiert sie mit Seite und Revisionsstand. Die Tabelle zeigt, was sich dadurch im Alltag ändert.
| Situation | Antwort ohne Quelle | Antwort mit Quelle |
|---|---|---|
| Techniker fragt nach einem Anzugsmoment | Eine Zahl, die plausibel klingt | Zahl plus Handbuch, Abschnitt, Revision |
| Dokument wurde letzte Woche geändert | Alte und neue Angabe vermischt | Stand wird genannt, alte Version gekennzeichnet |
| Mitarbeiter ohne Zugriff auf die Zeichnung | Zeichnung wird trotzdem zitiert | Rechteprüfung vor dem Index, keine Zitierung |
| Keine passende Quelle vorhanden | Das Modell erfindet eine Antwort | Antwort wird als unsicher gekennzeichnet oder unterdrückt |
| Prüfung nach sechs Monaten | Niemand weiß, woher die Antwort kam | Protokoll: wer, wann, welche Quelle |
| Abnahme vor der Einführung | Ein Bauchgefühl nach der Vorführung | Trefferquote gegen den Evaluationsdatensatz |
Das Konzept aus Phase 2 ist bewusst anbieterneutral geschrieben. Es beschreibt Quellen, Rechte, Belegkette, Datenflüsse und Erfolgskriterium so, dass auch ein anderes Team danach bauen könnte. Wer die laufenden Kosten eines Sprachmodells vorab abschätzen will: der LLM-Kostenrechner, ohne Anmeldung.
Die Reihe KI-Integration, fünf Phasen
Konzeption und Design ist Phase 2 von fünf. Jede Phase hat ein eigenes Ergebnis und ein eigenes Abbruchkriterium. Übersicht: KI-Integration für die Fertigung.
Antworten auf die Fragen,
die am häufigsten kommen.
Wie Konzeption und Design bei skillbyte funktioniert, was dazugehört, wie der Ablauf aussieht und was Sie im Alltag erwartet.
Noch Fragen?
Rozalia Karbowniczek antwortet persönlich, meist am selben Tag. Kein Verteiler, kein Vertriebsskript.
Frage stellenWeil im Betrieb Entscheidungen an der Antwort hängen: ein Drehmoment, eine Freigabe, ein Sicherheitshinweis. Eine Antwort mit Quelle nennt Dokument, Abschnitt und Stand, und der Mitarbeiter prüft in einem Klick nach. Ohne Quelle ist jede Antwort eine Behauptung, die niemand verantworten kann, weder das Sprachmodell noch der Nutzer.
Mit drei Festlegungen in der Konzeption: Jede Antwort trägt eine Belegkette bis ins Quelldokument, die Rechte kommen aus den Quellsystemen, und ein Evaluationsdatensatz mit fünfzig bis hundert echten Fragen misst die Trefferquote vor der Einführung. Antworten ohne belastbare Quelle werden als solche gekennzeichnet oder unterdrückt.
Nachvollziehbare KI heißt: Zu jeder Antwort lässt sich zeigen, aus welchen Dokumenten sie stammt, welche Version galt und wer die Antwort sehen durfte. Technisch ist das eine Belegkette aus Quelle, Abschnitt, Stand und Berechtigung, die protokolliert wird. Ein Prüfer kann sie Monate später noch lesen.
Durch eine Architektur, die Antworten an Dokumente bindet: Der Wissensgraph verknüpft Maschine, Baugruppe, Auftrag und Servicefall, die Vektorsuche findet die passende Textstelle, und die Antwort zitiert sie mit Seite und Revisionsstand. Wer das Zielbild so entwirft, bekommt Transparenz als Nebenprodukt der Konstruktion.
Eine Sammlung von fünfzig bis hundert echten Fragen aus dem Betrieb, jeweils mit der bekannten richtigen Antwort und dem Dokument, in dem sie steht. Ihre Fachleute stellen ihn in der Konzeption zusammen, wir helfen bei Auswahl und Form. Gegen diesen Datensatz wird der Prototyp in Phase 3 gemessen.
Vektorsuche findet Textstellen, die einer Frage ähnlich sind, kennt aber keine Zusammenhänge. Der Wissensgraph weiß, dass Maschine 4711 die Baugruppe X mit Revision C trägt. Zusammen liefern beide die richtige Stelle im richtigen Dokument für die richtige Maschine, statt einer ähnlichen Stelle aus einer anderen Anlage.
Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, etwa Namen in Servicetickets oder E-Mails, ist eine Datenschutz-Folgenabschätzung sinnvoll und oft Pflicht. In Phase 2 entsteht sie gemeinsam mit Ihrem Datenschutzbeauftragten, mit Speicherort, Löschfristen, Protokollierung und Hosting in der EU oder im eigenen Haus.
Ein Konzeptdokument mit Zielbild, Architekturskizze, Datenflüssen, Rechtemodell, Sicherheitskonzept, DSFA-Entwurf, Evaluationsdatensatz, messbarem Erfolgskriterium und Prototyp-Plan für Phase 3. Es ist anbieterneutral geschrieben und gehört Ihnen. Dauer: in der Regel ein bis zwei Wochen mit zwei bis drei Arbeitsterminen.
Oder direkt: Zielbild-Check anfordern. Zurück zur Übersicht: KI-Integration. Wer lieber erst spricht: Erstgespräch, 30 Minuten, kostenlos. Wer noch keine Entscheidung aus Phase 1 hat: KI-Integrationsberatung. Die technische Anbindung des Sprachmodells an ERP, MES und SharePoint: LLM-Anbindung in Geschäftsprozesse.
Ihr Zielbild, mit Quelle.
Architektur und Belegkette, bevor der erste Code steht.
Ihr Zielbild, ehrlich geprüft.
Sie schildern, welche Fragen im Betrieb heute zu lange offen bleiben und wo die Antworten liegen. Sie bekommen binnen 24 Stunden Ihren Zielbild-Check: welche Quellen und Rechte betroffen sind, wie eine Belegkette bei Ihnen aussähe und welches Erfolgskriterium sich messen ließe. Wenn eine Konzeption noch keinen Sinn ergibt, sagen wir das ebenso.
DSGVO · EU-HOSTING · ROZALIA KARBOWNICZEK ANTWORTET PERSÖNLICH · KEIN VERTEILER
