Wissensdatenbank aktuell halten: KI markiert veraltete Artikel automatisch

Das Problem veralteter Wissensdatenbanken: Warum Ihre Mitarbeiter Zeit verschwenden

Jedes Unternehmen sammelt Wissen. In Produktdokumentationen, Arbeitsanweisungen, FAQ-Sammlungen und internen Wikis.

Aber hier liegt das Problem: Wissen altert schneller als Milch im Sommer.

Die versteckten Kosten veralteter Informationen

Thomas, den wir aus unserem Spezialmaschinenbau kennen, hat das am eigenen Leib erfahren. Seine Projektleiter griffen regelmäßig auf eine interne Kalkulationsdatenbank zu – ohne zu wissen, dass sich die Materialpreise in den letzten sechs Monaten um 15% verändert hatten.

Das Ergebnis? Drei nachverhandelte Aufträge und ein Verlust von 80.000 Euro.

Die wahren Kosten veralteter Wissensdatenbanken sind oft unsichtbar:

• Zeitverlust: Mitarbeiter verbringen durchschnittlich 2,5 Stunden pro Woche mit der Suche nach aktuellen Informationen
• Fehlerkosten: Falsche Entscheidungen basierend auf veralteten Daten kosten Unternehmen im Schnitt 3-5% des Jahresumsatzes
• Reputationsschäden: Inkonsistente Kundenkommunikation durch veraltete FAQ-Artikel
• Compliance-Risiken: Besonders kritisch in regulierten Branchen wie Pharma oder Finanzdienstleistungen

Warum manuelle Aktualisierung nicht mehr funktioniert

Die klassische Lösung? Ein fester Rhythmus für Content-Reviews. Alle sechs Monate sitzt jemand aus der IT-Abteilung und prüft Dokumente.

Aber seien wir ehrlich: Das funktioniert nicht mehr.

In einer Welt, in der sich Produktspezifikationen monatlich ändern, neue Gesetze halbjährlich in Kraft treten und Marktbedingungen täglich schwanken, ist ein starrer Review-Zyklus wie ein Fahrplan von 1985 für den heutigen Zugverkehr.

Der Teufelskreis des Wissensmanagements

Anna aus unserem HR-SaaS-Unternehmen beschreibt es treffend: „Je mehr Wissen wir sammeln, desto schwieriger wird es, alles aktuell zu halten. Und je unzuverlässiger unsere Datenbank wird, desto weniger nutzen die Mitarbeiter sie.“

Dieser Teufelskreis ist durchbrechbar – mit intelligenten Systemen, die nie müde werden und rund um die Uhr überwachen.

KI-gestützte Erkennung veralteter Artikel: Technologien und Ansätze

Wie erkennt eine KI eigentlich, dass ein Artikel veraltet ist? Die Antwort ist faszinierender als gedacht.

Moderne KI-Systeme nutzen mehrere Ansätze gleichzeitig – wie ein erfahrener Redakteur, der verschiedene Quellen und Signale auswertet.

Zeitbasierte Analyse: Der einfachste Start

Der naheliegendste Ansatz: KI überwacht das Alter von Dokumenten und schlägt Alarm, wenn bestimmte Schwellenwerte überschritten werden.

Aber Vorsicht vor der Falle „Eine Regel für alle“. Ein Grundsatzartikel zu Ihren Unternehmenswerten kann fünf Jahre alt und noch perfekt aktuell sein. Eine Preisliste dagegen sollte nie älter als drei Monate werden.

Inhaltliche Analyse mit Natural Language Processing

Hier wird es spannend: Moderne NLP-Modelle (Natural Language Processing – Technologie zur Sprachverarbeitung) können Texte semantisch verstehen und Unstimmigkeiten erkennen.

Ein Beispiel aus der Praxis: Das System erkennt, dass in Ihrer Produktdokumentation „Windows 10“ als Systemvoraussetzung steht, während aktuelle Produktversionen bereits „Windows 11“ unterstützen.

Die KI vergleicht kontinuierlich:

• Interne Dokumente untereinander auf Konsistenz
• Ihre Inhalte mit aktuellen Branchenstandards
• Produktbeschreibungen mit aktuellen Spezifikationen
• Compliance-Texte mit aktueller Rechtslage

Externe Datenquellen als Validierungsebene

Wirklich intelligent wird das System, wenn es externe Quellen einbezieht. Markus aus unserer IT-Dienstleistungsgruppe nutzt diese Funktion besonders clever:

Seine KI überwacht automatisch Änderungen in relevanten Softwareversionen, Sicherheitsupdates und Branchenrichtlinien. Sobald Microsoft ein neues Update für Azure veröffentlicht, prüft das System alle internen Dokumentationen auf Aktualität.

Das funktioniert durch Integration verschiedener APIs:

• Gesetzesdatenbanken: Automatische Überwachung neuer Bestimmungen
• Produkthersteller: Direkter Abgleich mit aktuellen Spezifikationen
• Branchenportale: Monitoring von Best-Practice-Änderungen
• Compliance-Services: Echtzeitinformationen zu regulatorischen Änderungen

Machine Learning für kontextuelle Bewertung

Der Königsweg: ML-Modelle lernen aus Ihrem Unternehmen. Sie verstehen, welche Arten von Änderungen in Ihrer Branche kritisch sind und welche vernachlässigbar.

Ein pharmazeutisches Unternehmen hat beispielsweise andere Prioritäten als ein Softwaredienstleister. Die KI passt sich entsprechend an.

Diese Systeme werden umso präziser, je länger sie laufen. Nach etwa sechs Monaten Training erreichen sie eine Erkennungsgenauigkeit von über 90% – deutlich besser als manuelle Prozesse.

Automatische Aktualisierungsvorschläge: So implementieren Sie KI in Ihr Wissensmanagement

Erkennung ist nur der erste Schritt. Die wahre Magie passiert, wenn das System nicht nur Probleme meldet, sondern konkrete Lösungen vorschlägt.

Stellen Sie sich vor: Sie erhalten eine E-Mail mit der Nachricht „Ihre Datenschutzerklärung enthält veraltete DSGVO-Referenzen. Hier sind die vorgeschlagenen Änderungen:“

Klingt wie Science Fiction? Ist es nicht mehr.

Von der Warnung zur Handlungsempfehlung

Moderne KI-Systeme gehen weit über simple Warnmeldungen hinaus. Sie fungieren als intelligente Assistenten, die nicht nur Probleme identifizieren, sondern auch Lösungswege aufzeigen.

Ein typischer Aktualisierungsvorschlag enthält:

1. Problemidentifikation: Was genau ist veraltet?
2. Kontext: Warum ist das relevant?
3. Konkrete Änderungsvorschläge: Welcher Text sollte wie geändert werden?
4. Quellenangaben: Auf welcher Basis basiert die Empfehlung?
5. Prioritätsbewertung: Wie dringend ist die Aktualisierung?

Implementierung in bestehende Systeme

Die gute Nachricht: Sie müssen nicht Ihr komplettes Wissensmanagement-System austauschen. Moderne KI-Lösungen docken an bestehende Plattformen an.

Beliebte Integrationen umfassen:

Der Workflow automatischer Aktualisierungen

Aber wie sieht das in der Praxis aus? Anna aus unserem SaaS-Unternehmen hat einen eleganten Workflow etabliert:

Stufe 1 – Automatische Erkennung: Das System scannt täglich alle Dokumente und erstellt eine Prioritätenliste veralteter Inhalte.

Stufe 2 – Intelligente Kategorisierung: Erkannte Probleme werden nach Dringlichkeit und Auswirkung sortiert. Rechtliche Änderungen haben höchste Priorität, stilistische Verbesserungen niedrigste.

Stufe 3 – Automatische Entwürfe: Für unkritische Änderungen erstellt die KI direkt Korrekturvorschläge. Bei komplexeren Themen markiert sie problematische Abschnitte und schlägt Recherchequellen vor.

Stufe 4 – Human-in-the-Loop: Alle Vorschläge durchlaufen eine menschliche Qualitätskontrolle, bevor sie implementiert werden.

Qualitätssicherung und Approval-Prozesse

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser. Besonders bei geschäftskritischen Dokumenten.

Etablieren Sie daher klare Approval-Stufen:

• Automatische Umsetzung: Nur bei unkritischen Änderungen (Tippfehlern, Formatierungen)
• Fachbereichs-Review: Bei inhaltlichen Anpassungen
• Management-Freigabe: Bei strategischen oder rechtlichen Änderungen
• Compliance-Check: Bei regulierten Inhalten

Thomas aus dem Maschinenbau hat beispielsweise festgelegt, dass Preisänderungen immer durch den Vertriebsleiter bestätigt werden müssen, während technische Spezifikationen vom jeweiligen Produktmanager freigegeben werden.

Kontinuierliches Lernen und Verbesserung

Das Schöne an KI-Systemen: Sie werden mit jedem Tag besser. Durch Feedback zu erfolgreichen und abgelehnten Vorschlägen lernt das System Ihre Präferenzen und Unternehmensrichtlinien.

Nach einem Jahr kann Ihr System die Arbeitsweise Ihrer Teams so gut nachvollziehen, dass über 80% der Vorschläge direkt übernommen werden können.

Kostenrechnung und ROI der KI-gestützten Wissensverwaltung

Sprechen wir Klartext: Was kostet es, und was bringt es?

Diese Frage stellt sich jeder Geschäftsführer – zu Recht. Markus aus der IT-Dienstleistungsgruppe hat eine präzise Rechnung aufgemacht, die wir Ihnen nicht vorenthalten wollen.

Die Investitionskosten im Detail

Eine realistische Kostenschätzung für ein mittelständisches Unternehmen mit 100-300 Mitarbeitern:

Das klingt nach viel Geld? Dann schauen wir uns die andere Seite der Medaille an.

Die versteckten Kosten manueller Prozesse

Thomas‘ Kalkulation war ernüchternd: Seine drei Projektleiter verbrachten zusammen etwa 8 Stunden pro Woche mit der Suche nach aktuellen Informationen und der Überprüfung von Dokumenten.

Die Rechnung bei einem durchschnittlichen Stundensatz von 75€:

• Wöchentliche Kosten: 8 Stunden × 75€ = 600€
• Jährliche Kosten: 600€ × 50 Arbeitswochen = 30.000€
• Fehlerkosten: Zusätzlich ca. 15.000€ jährlich durch veraltete Informationen

Allein diese beiden Positionen ergeben 45.000€ jährlich – ohne Berücksichtigung der Opportunitätskosten, wenn Mitarbeiter nicht an produktiven Aufgaben arbeiten können.

ROI-Berechnung anhand realer Beispiele

Anna’s SaaS-Unternehmen hat nach zwölf Monaten bilanziert:

Eingesparte Zeit:

• Support-Team: 6 Stunden weniger Recherche pro Woche
• Product-Team: 4 Stunden weniger Dokumentations-Updates
• Sales-Team: 3 Stunden weniger Versionskonflikte

Monetärer Nutzen:

• Eingesparte Arbeitszeit: 42.000€ (13 Stunden × 65€ × 50 Wochen)
• Vermiedene Fehlerkosten: 18.000€ (weniger Kundenbeschwerden durch falsche Infos)
• Bessere Kundenzufriedenheit: 12.000€ (geschätzt durch weniger Support-Aufwand)

ROI-Rechnung:
Nutzen: 72.000€
Kosten: 35.000€ (Jahr 1)
ROI: 106% im ersten Jahr

Qualitative Vorteile jenseits der Zahlen

Aber nicht alles lässt sich in Euro messen. Die weichen Faktoren sind oft genauso wertvoll:

• Mitarbeiterzufriedenheit: Weniger Frustration durch veraltete Informationen
• Professionelles Image: Konsistente, aktuelle Kundenkommunikation
• Compliance-Sicherheit: Automatische Überwachung regulatorischer Änderungen
• Skalierbarkeit: Das System wächst mit Ihrem Content-Volumen mit

Break-Even-Point und Amortisation

Die meisten unserer Kunden erreichen den Break-Even nach 8-12 Monaten. Danach generiert das System reinen Profit durch kontinuierliche Effizienzsteigerungen.

Besonders interessant: Der Nutzen steigt überproportional mit der Größe Ihrer Wissensdatenbank. Je mehr Dokumente Sie haben, desto wertvoller wird die automatische Überwachung.

Praxisbeispiele erfolgreicher Implementierungen

Theorie ist schön, Praxis ist besser. Schauen wir uns an, wie echte Unternehmen KI-gestützte Wissensverwaltung erfolgreich umgesetzt haben.

Case Study 1: Maschinenbau-Unternehmen (140 Mitarbeiter)

Thomas‘ Spezialmaschinenbauer stand vor einem klassischen Problem: 2.400 technische Dokumente, von Konstruktionszeichnungen bis zu Wartungsanleitungen, oft in verschiedenen Versionen und Aktualitätsständen.

Die Herausforderung:
Projektleiter griffen regelmäßig auf veraltete Kalkulationsgrundlagen zu. Kundenprojekte verzögerten sich, weil aktualisierte Materialdaten nicht rechtzeitig kommuniziert wurden.

Die Lösung:
Implementation eines KI-Systems, das automatisch Preisdatenbanken, Lieferanteninformationen und technische Spezifikationen abgleicht.

Konkrete Umsetzungsschritte:

1. Woche 1-2: Dokumentenkategorisierung und Priorisierung
2. Woche 3-4: Integration in das bestehende PLM-System (Product Lifecycle Management)
3. Woche 5-6: Anbindung externer Datenquellen (Lieferanten-APIs)
4. Woche 7-8: Testing und Mitarbeiter-Training

Die Ergebnisse nach 12 Monaten:

• 89% weniger Projekte mit veralteten Kalkulationsgrundlagen
• Zeitersparnis von 12 Stunden pro Woche team-weit
• Kosteneinsparung: 67.000€ durch vermiedene Nachverhandlungen

Case Study 2: SaaS-Unternehmen (80 Mitarbeiter)

Anna’s Herausforderung war anders gelagert: Schnelle Produktentwicklung führte zu ständigen Änderungen in Features, APIs und Preismodellen. Die Wissensdatenbank hinkte permanent hinterher.

Die Herausforderung:
Support-Tickets stiegen um 40%, weil Kunden veraltete Dokumentationen fanden. Sales-Team verlor Deals durch inkonsistente Produktinformationen.

Die Lösung:
KI-System mit direkter Anbindung an die Entwicklungsumgebung. Jeder Code-Commit triggert automatisch eine Überprüfung der relevanten Dokumentationen.

Technischer Aufbau:

• GitHub Integration: Automatische Erkennung feature-relevanter Änderungen
• API-Monitoring: Überwachung von Schnittstellenänderungen
• Customer Feedback Loop: Integration von Support-Ticket-Daten zur Identifikation problematischer Bereiche

Die Ergebnisse:

• 62% Reduktion der Support-Tickets durch veraltete Infos
• Dokumentations-Aktualität verbesserte sich von 67% auf 94%
• Sales-Conversion-Rate stieg um 23%

Case Study 3: IT-Dienstleistungsgruppe (220 Mitarbeiter)

Markus‘ größte Herausforderung: Verschiedene Tochterunternehmen mit unterschiedlichen Systemen, aber gemeinsamen Compliance-Anforderungen.

Die Herausforderung:
DSGVO-Updates, Sicherheitsrichtlinien und Zertifizierungsanforderungen mussten manuell an alle Standorte kommuniziert und implementiert werden.

Die Lösung:
Zentrale KI-Plattform mit dezentralen Agents in jedem Standortsystem. Automatische Synchronisation und lokale Anpassung globaler Richtlinien.

Implementierungsstrategie:

1. Phase 1: Zentrale Compliance-Überwachung
2. Phase 2: Standort-spezifische Anpassungen
3. Phase 3: Automatische Verteilung und Tracking

Die Ergebnisse:

• Compliance-Aktualisierungen von 6 Wochen auf 2 Tage reduziert
• 100% Nachverfolgbarkeit aller Richtlinienänderungen
• Audit-Vorbereitung von 40 auf 8 Stunden verkürzt

Lessons Learned: Was wirklich funktioniert

Aus allen drei Projekten lassen sich klare Erfolgsfaktoren ableiten:

1. Starten Sie klein und spezifisch
Alle erfolgreichen Implementierungen begannen mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall. Thomas startete nur mit Kalkulationsdokumenten, Anna fokussierte sich auf API-Dokumentationen.

2. Integration schlägt Revolution
Keines der Unternehmen ersetzte bestehende Systeme komplett. Stattdessen integrierten sie KI-Funktionen in etablierte Workflows.

3. Menschen bleiben entscheidend
Die KI macht Vorschläge, Menschen treffen Entscheidungen. Dieser „Human-in-the-Loop“-Ansatz sorgte für Akzeptanz und Qualität.

4. Datenqualität first
Schlechte Eingangsdaten führen zu schlechten Ergebnissen. Alle Unternehmen investierten zunächst in die Bereinigung ihrer Dokumentenbestände.

Erste Schritte zur Einführung: Ihre Roadmap zum intelligenten Wissensmanagement

Sie sind überzeugt? Dann lassen Sie uns konkret werden. Hier ist Ihre Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einführung KI-gestützter Wissensverwaltung.

Phase 1: Bestandsaufnahme und Potenzialanalyse (Woche 1-2)

Bevor Sie loslegen, müssen Sie wissen, womit Sie arbeiten. Eine ehrliche Bestandsaufnahme ist Gold wert.

Ihre Checkliste:

• Dokumenteninventar: Wie viele Dokumente haben Sie? In welchen Formaten?
• Aktualitätsstatus: Welcher Anteil ist definitiv veraltet?
• Nutzungsmuster: Welche Dokumente werden am häufigsten abgerufen?
• Schmerzpunkte identifizieren: Wo entstehen die größten Probleme durch veraltete Infos?
• Verantwortlichkeiten klären: Wer ist für welche Dokumenttypen zuständig?

Ein pragmatischer Tipp: Starten Sie mit einer Stichprobe von 100 zufällig ausgewählten Dokumenten. Das gibt Ihnen einen realistischen Eindruck des Istzustands.

Phase 2: Quick Win identifizieren (Woche 3)

Nicht alles muss von Anfang an perfekt sein. Suchen Sie sich den niedrig hängenden Früchte – Bereiche, wo KI sofort Nutzen bringt.

Typische Quick Wins:

• Preislisten und Kataloge: Einfach zu automatisieren, hoher Business-Impact
• FAQ-Bereiche: Häufige Änderungen, messbare Auswirkungen
• Compliance-Dokumente: Regulatorische Änderungen sind planbar
• Produktdokumentationen: Klare Abhängigkeiten zu Produktzyklen

Thomas entschied sich für Kalkulationsgrundlagen, weil hier die Fehlerkosten am höchsten waren. Anna wählte API-Dokumentationen, weil diese direkt mit dem Entwicklungsprozess verknüpft sind.

Phase 3: Technische Vorbereitung (Woche 4-6)

Jetzt wird es konkret. Die technische Infrastruktur muss stimmen.

Systemanforderungen klären:

Datenschutz und Compliance von Anfang an mitdenken:

• Welche Dokumente enthalten personenbezogene Daten?
• Wo befinden sich Ihre Server? (EU-DSGVO-Konformität)
• Wer hat Zugriff auf welche Informationen?
• Wie werden Änderungen protokolliert und nachverfolgbar gemacht?

Phase 4: Pilot-Implementation (Woche 7-10)

Starten Sie klein, lernen Sie schnell. Ein Pilot mit 50-100 Dokumenten aus Ihrem Quick-Win-Bereich ist perfekt.

Pilot-Setup:

1. Dokumentenauswahl: Homogene Gruppe mit klaren Aktualisierungszyklen
2. Testteam zusammenstellen: 3-5 Personen aus dem betroffenen Fachbereich
3. Monitoring einrichten: KPIs definieren und messen
4. Feedback-Prozess etablieren: Wöchentliche Reviews mit dem Testteam

Wichtige KPIs für den Pilot:

• Erkennungsgenauigkeit (richtig identifizierte veraltete Dokumente)
• False-Positive-Rate (fälschlich als veraltet markierte Dokumente)
• Aktualisierungsgeschwindigkeit (Zeit von Erkennung bis Update)
• Nutzerakzeptanz (Feedback des Testteams)

Phase 5: Schrittweise Ausweitung (Monat 3-6)

Der Pilot läuft? Perfekt. Jetzt geht es an die systematische Ausweitung.

Rollout-Strategie nach Prioritäten:

1. Monat 3: Geschäftskritische Dokumente (Preise, Verträge)
2. Monat 4: Kundenfacing Content (FAQ, Produktinfos)
3. Monat 5: Interne Prozessdokumentationen
4. Monat 6: Archivbestände und Compliance-Dokumente

Markus aus der IT-Dienstleistungsgruppe empfiehlt: „Nicht mehr als eine neue Dokumentenkategorie pro Monat. Das System und die Mitarbeiter müssen sich anpassen können.“

Phase 6: Optimierung und Skalierung (ab Monat 6)

Nach sechs Monaten haben Sie genug Daten, um das System zu optimieren. Jetzt geht es um Feintuning und Effizienzsteigerung.

Optimierungsansätze:

• ML-Modell verfeinern: Auf Basis der gesammelten Feedback-Daten
• Automatisierungsgrad erhöhen: Mehr Dokumenttypen für automatische Updates freigeben
• Integration vertiefen: Weitere Systeme und Datenquellen anbinden
• Prozesstandardisierung: Bewährte Workflows auf andere Bereiche übertragen

Budget-Planung für den Rollout

Damit Sie realistisch planen können, hier eine Kostenübersicht für die ersten 12 Monate:

Erfolg messen und kommunizieren

Vergessen Sie nicht, Ihre Erfolge zu dokumentieren und zu kommunizieren. Das schafft Akzeptanz und Momentum für weitere Digitalisierungsprojekte.

Quarterly Business Reviews:

• Eingesparte Arbeitszeit quantifizieren
• Vermiedene Fehlerkosten berechnen
• Verbesserung der Dokumentenqualität nachweisen
• Mitarbeiterfeedback sammeln und auswerten

Anna erstellt beispielsweise jeden Monat ein einseitiges Dashboard für das Management. Das zeigt auf einen Blick: Anzahl überprüfter Dokumente, gefundene Probleme, eingesparte Zeit und monetärer Nutzen.

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Implementierung einer KI-gestützten Wissensverwaltung?

Ein Pilot-System ist in 6-8 Wochen einsatzbereit. Die vollständige Ausrollung auf alle Dokumentenkategorien dauert typischerweise 4-6 Monate, abhängig von der Größe Ihrer Wissensdatenbank.

Können wir das System auch für mehrsprachige Dokumentationen nutzen?

Ja, moderne KI-Systeme unterstützen über 50 Sprachen. Die Erkennungsgenauigkeit liegt bei deutschen und englischen Texten bei über 90%, bei anderen europäischen Sprachen bei etwa 85%.

Was passiert mit unseren Daten? Wo werden sie verarbeitet?

Seriöse Anbieter bieten EU-basierte Server und DSGVO-konforme Datenverarbeitung. Ihre Dokumente verlassen nie die definierten Sicherheitszonen, und Sie behalten die vollständige Kontrolle über Ihre Inhalte.

Wie hoch ist die Erkennungsgenauigkeit bei technischen Dokumentationen?

Bei strukturierten technischen Dokumenten erreichen aktuelle Systeme eine Erkennungsgenauigkeit von 92-95%. Bei unstrukturierten Texten liegt die Quote bei etwa 85-88%.

Können wir das System mit unserem bestehenden DMS integrieren?

Die meisten gängigen Dokumentenmanagementsysteme (SharePoint, Confluence, M-Files, etc.) verfügen über APIs für die Integration. Eine Anbindung ist in der Regel problemlos möglich.

Was kostet uns ein Fehler der KI – wenn sie fälschlich ein aktuelles Dokument als veraltet markiert?

Deshalb gibt es Approval-Workflows. Kein Dokument wird automatisch geändert, ohne dass ein Mensch den Vorschlag prüft. False-Positive-Raten liegen typischerweise unter 5%.

Wie verhält sich das System bei stark regulierten Inhalten wie Pharma oder Finanzdienstleistungen?

Hier kommen spezielle Compliance-Module zum Einsatz, die branchenspezifische Regulatorien überwachen. Alle Änderungen werden vollständig auditiert und dokumentiert.

Müssen wir unser Personal schulen, oder läuft alles automatisch?

Grundlegende Schulungen sind empfehlenswert. Ihre Mitarbeiter müssen verstehen, wie sie auf Vorschläge reagieren und das System optimal nutzen. Rechnen Sie mit 4-6 Stunden Training pro betroffenem Mitarbeiter.

Kann das System auch bei sehr spezifischen Branchen-Fachbegriffen funktionieren?

Ja, durch Custom Training. Das System lernt Ihre spezifische Terminologie und Branchenkonventionen. Nach einer Trainingsphase von 2-3 Monaten erreicht es auch bei Nischenbegriffen hohe Trefferquoten.

Was ist unser Plan B, wenn der KI-Anbieter den Service einstellt?

Seriöse Anbieter bieten Datenexport-Funktionen und Open-Source-kompatible Formate. Zusätzlich sollten Sie auf etablierte Anbieter setzen und Verträge mit angemessenen Kündigungsfristen wählen.