KI-Wissensassistent für die Industrie: Die 7 Auswahlkriterien
Der Markt ist voll mit KI-Assistenten. Die meisten beantworten Weltwissen. Ihr Betrieb braucht etwas anderes: Antworten aus den eigenen Ordnern, Systemen und Köpfen, mit Beleg.
Sieben Kriterien entscheiden über einen industrietauglichen KI-Wissensassistenten: Quellenpflicht je Antwort, Anbindung an SAP, SharePoint, Confluence, Netzlaufwerke und Postfächer ohne Migrationsprojekt, respektierte Berechtigungen, Antworten in Teams, Slack und Browser, Ehrlichkeit bei Wissenslücken, EU-Datenresidenz nach Art. 28 und Beweisbarkeit im Zwei-Wochen-Piloten. Prüfen Sie das mit 30 echten Fragen aus Ihrem Betrieb, deren richtige Antworten Sie kennen.
Warum die Demo nichts beweist
In der Demo glänzt fast jedes System, weil es auf vorbereiteten Daten läuft. Die Entscheidung fällt im Alltag: bei der Frage nach dem Wartungsprotokoll von 2019, nach der Sonderfreigabe aus Projekt 8854, nach dem Grenzwert der letzten Charge. Diese Antworten stehen nur in Ihren Daten.
Die 7 Kriterien
- Quellenpflicht: Jede Antwort nennt das Dokument, die Seite, das System, sonst kann Ihr Team ihr nicht trauen
- Anbindung: SAP, SharePoint, Confluence, Netzlaufwerke und Postfächer, ohne Migrationsprojekt
- Berechtigungen: Wer ein Dokument nicht sehen darf, bekommt auch keine Antwort daraus
- Arbeitsort: Antworten dort, wo gearbeitet wird, in Teams, Slack und im Browser, kein neues Tool
- Ehrlichkeit: Steht die Antwort nicht in den Daten, sagt das System das, statt zu raten
- Datenresidenz: Hosting und Modellaufrufe in der EU, Auftragsverarbeitung nach Art. 28
- Beweisbarkeit: Ein Pilot auf Ihren echten Daten in zwei Wochen, mit Vorher-Nachher-Messung
So prüfen Sie in der Praxis
Sammeln Sie 30 echte Fragen aus Service, Planung und Vertrieb, deren richtige Antworten Sie kennen. Lassen Sie den Assistenten antworten und prüfen Sie Treffer, Quelle und Grenzfälle. Genau so bauen wir jeden edda-Piloten auf: Bei TROESTER sank die Lösungszeit im Service damit von 6 Stunden auf 76 Minuten.
Wenn ein Anbieter diesen Test scheut, wissen Sie genug.
Häufige Fragen
Worauf sollten Industriebetriebe bei der Auswahl eines KI-Wissensassistenten achten?
Sieben Kriterien entscheiden: Quellenpflicht, also jede Antwort nennt Dokument, Seite und System; Anbindung an SAP, SharePoint, Confluence, Netzlaufwerke und Postfächer ohne Migrationsprojekt; respektierte Berechtigungen; Antworten am Arbeitsort in Teams, Slack und Browser statt in einem neuen Tool; Ehrlichkeit, wenn die Antwort nicht in den Daten steht; Datenresidenz mit Hosting und Modellaufrufen in der EU nach Art. 28; und Beweisbarkeit durch einen Zwei-Wochen-Piloten auf echten Daten mit Vorher-Nachher-Messung.
Warum beweist eine Anbieter-Demo wenig über die spätere Alltagstauglichkeit?
In der Demo glänzt fast jedes System, weil es auf vorbereiteten Daten läuft. Die Entscheidung fällt im Alltag - bei der Frage nach dem Wartungsprotokoll von 2019, nach der Sonderfreigabe aus Projekt 8854 oder nach dem Grenzwert der letzten Charge. Diese Antworten stehen nur in Ihren eigenen Daten.
Wie testet man einen KI-Wissensassistenten praxisnah?
Sammeln Sie 30 echte Fragen aus Service, Planung und Vertrieb, deren richtige Antworten Sie kennen, lassen Sie den Assistenten antworten und prüfen Sie Treffer, Quelle und Grenzfälle. Diese 30 Fragen aus Ihrem Betrieb sind der einzige Benchmark, der zählt. Scheut ein Anbieter diesen Test, wissen Sie genug.
Wie stellt man sicher, dass Mitarbeitende keine Inhalte sehen, für die sie keine Freigabe haben?
Das System muss bestehende Berechtigungen respektieren: Wer ein Dokument nicht sehen darf, bekommt auch keine Antwort daraus. Ergänzend gehören Hosting und Modellaufrufe in die EU sowie eine Auftragsverarbeitung nach Art. 28 zu den Auswahlkriterien.
Sehen Sie edda auf Ihren Fragen
Die Live-Demo zeigt, wie belegte Antworten aus Industriedaten aussehen, danach der 2-Wochen-Pilot auf Ihren eigenen.
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