MYGPT VON LEFTSHIFT ONE
Wissensmanagement mit KI: Unternehmenswissen schneller finden und gezielt nutzen
Mit MyGPT von Leftshift One wird verteiltes Unternehmenswissen aus Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence, Dokumentenablagen und weiteren Systemen über natürliche Sprache zugänglich.
Diese Unternehmen vertrauen
bereits auf Leftshift One
WISSENSMANAGEMENT IM UNTERNEHMEN
Warum Unternehmenswissen trotz vorhandener Daten schwer auffindbar bleibt
In vielen Unternehmen ist das notwendige Wissen bereits vorhanden – verteilt über Dokumente, Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence, Fachsysteme oder einzelne Abteilungen. Die Herausforderung besteht deshalb häufig nicht darin, mehr Wissen zu speichern, sondern die richtige Information im entscheidenden Moment zu finden.
Wissen ist über viele Systeme verteilt
Informationen liegen in unterschiedlichen Dokumenten, Plattformen und Fachsystemen. Mitarbeitende müssen häufig zuerst wissen, wo sie überhaupt suchen sollen.
Suche setzt Vorwissen voraus
Dateinamen, Ablageorte oder die richtige Begrifflichkeit sind nicht immer bekannt. Unterschiedliche Bezeichnungen und Dokumentversionen erschweren den Zugriff zusätzlich.
Wissen hängt an einzelnen Personen
Wenn Informationen schwer auffindbar sind, werden häufig Kolleg:innen und Expert:innen gefragt. Dadurch entstehen Abhängigkeiten – und relevantes Erfahrungswissen kann verloren gehen.
WISSENSMANAGEMENT MIT KI EINFACH ERKLÄRT
Was bedeutet Wissensmanagement mit KI?
Wissensmanagement mit KI bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz, um Unternehmenswissen aus unterschiedlichen Quellen semantisch zu erschließen und über natürliche Sprache zugänglich zu machen.
Statt exakte Dateinamen, Schlagwörter oder Speicherorte kennen zu müssen, können Mitarbeitende konkrete Fragen stellen. Die KI berücksichtigt dabei nicht nur einzelne Begriffe, sondern auch Bedeutung und Kontext einer Anfrage.
Bestehende Systeme müssen dafür nicht zwangsläufig ersetzt werden. KI für Wissensmanagement kann auf vorhandene Dokumentenablagen, Wissensplattformen oder Fachsysteme aufsetzen und deren Inhalte intelligent erschließen. So wird vorhandenes Unternehmenswissen leichter zugänglich, ohne eine vollständig neue Wissensstruktur aufbauen zu müssen.
WISSENSZUGRIFF MIT KI
Vom Suchen zum Fragen: Wie KI den Wissenszugriff verändert
Klassische Suchsysteme setzen häufig voraus, dass Mitarbeitende bereits wissen, wonach sie suchen und wo die Information liegen könnte.
Mit KI verändert sich dieser Zugriff grundlegend. Statt einzelne Schlagwörter einzugeben, können Mitarbeitende ihre Frage in natürlicher Sprache formulieren. Die semantische Suche berücksichtigt Bedeutung und Kontext einer Anfrage und macht relevantes Wissen aus bestehenden Quellen gezielt nutzbar.
Effizienteres Knowledge Management mit KI-Unterstützung
CDO, VTU Top Group
MyGPT hat unser Wissensmanagement revolutioniert und die Produktivität unseres Teams spürbar gesteigert
Mit MyGPT haben wir unser internes Wissensmanagement wesentlich verbessert.
Durch MyGPT konnten wir den Zugriff auf Wissen beschleunigen und die Sicherheit unserer Daten gewährleisten. Die Implementierung war einfach, und die positiven Auswirkungen auf unseren Arbeitsablauf sind enorm.
Die Zusammenarbeit mit MyGPT hat unseren Ansatz zum Wissensmanagement verbessert, ohne unsere Arbeitsweise zu ändern. Ein wertvoller Fortschritt für unser Team.
VORTEILE VON KI IM WISSENSMANAGEMENT
Welche Vorteile bietet KI im Wissensmanagement?
Der Einsatz von KI im Wissensmanagement schafft vor allem dort Mehrwert, wo Informationen bereits vorhanden sind, aber nur mit hohem Suchaufwand zugänglich werden. Entscheidend ist dabei nicht, bestehende Wissensstrukturen vollständig zu ersetzen, sondern den Zugriff darauf zu vereinfachen.
Wissen schneller finden
Mitarbeitende können relevante Informationen abrufen, ohne unterschiedliche Ablagen, Systeme und Dokumente einzeln durchsuchen zu müssen.
Expert:innen entlasten
Dokumentiertes Fachwissen wird für mehr Mitarbeitende zugänglich. Wiederkehrende Rückfragen an einzelne Wissensträger:innen können dadurch reduziert werden.
Antworten nachvollziehen
Quellen und zugrunde liegende Informationen können überprüft und bei Bedarf im ursprünglichen Kontext nachgelesen werden.
VON DER QUELLE ZUR ANTWORT
Wie funktioniert KI-gestütztes Wissensmanagement?
- Wissensquellen anbinden
Der erste Schritt besteht darin, die relevanten Informationsquellen des Unternehmens einzubinden. Dazu können beispielsweise Microsoft SharePoint, Atlassian Confluence, Dokumentenablagen, Datenbanken oder Fachsysteme gehören. Entscheidend ist, dass die vorgesehenen Quellen für die KI zugänglich sind und für die Wissenssuche genutzt werden können. - Inhalte semantisch erfassen
Anders als eine klassische Stichwortsuche betrachtet KI nicht nur einzelne Begriffe. Inhalte werden anhand ihrer Bedeutung und ihres Zusammenhangs erschlossen. Technisch werden Informationen dafür in RAG-Systemen typischerweise in kleinere Einheiten, sogenannte Chunks, aufgeteilt und über Embeddings semantisch repräsentiert. So können auch inhaltlich passende Informationen gefunden werden, wenn Nutzer:innen und Dokumente unterschiedliche Begriffe verwenden. - Relevante Informationen finden
Stellt eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter eine Frage, sucht das System gezielt nach den Informationen, die für diese Anfrage relevant sind. Dabei können Inhalte aus unterschiedlichen Wissensquellen berücksichtigt werden. So müssen Dokumente nicht einzeln geöffnet und durchsucht werden. - Verständliche Antworten generieren
Die gefundenen Informationen werden anschließend für die Beantwortung der ursprünglichen Frage genutzt. Ein Sprachmodell formuliert daraus eine verständliche Antwort, die auf den relevanten Unternehmensinformationen basiert. - Quellen nachvollziehbar machen
Gerade bei Unternehmenswissen ist es wichtig, Antworten überprüfen zu können. Deshalb sollte nachvollziehbar sein, auf welchen Dokumenten oder Informationen eine Antwort basiert. Nutzer:innen können bei Bedarf auf die zugrunde liegenden Quellen zurückgreifen und Aussagen im ursprünglichen Kontext prüfen.
Sie haben Fragen?
UNTERNEHMENSWISSEN ALS KONTEXT
Welche Rolle spielt RAG beim Wissensmanagement mit KI?
Eine zentrale Technologie für KI-gestütztes Wissensmanagement ist Retrieval Augmented Generation (RAG). Der Ansatz verbindet die sprachlichen Fähigkeiten generativer KI mit relevanten Informationen aus den Wissensquellen eines Unternehmens.
Stellt eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter eine Frage, sucht das System zunächst nach passenden Informationen in den angebundenen Quellen. Diese Inhalte werden dem Sprachmodell anschließend als zusätzlicher Kontext für die konkrete Anfrage bereitgestellt. Die Antwort kann dadurch auf vorhandenem Unternehmenswissen basieren, statt sich ausschließlich auf das allgemeine Wissen des Sprachmodells zu stützen.
Der entscheidende Punkt: Unternehmenswissen muss dafür nicht in das Sprachmodell eintrainiert werden.
Relevante Informationen werden für die jeweilige Anfrage abgerufen und zur Generierung der Antwort verwendet. Die zugrunde liegenden Quellen können dabei nachvollziehbar bleiben.
RAG bildet damit die technische Brücke zwischen generativer KI und unternehmensspezifischem Wissen.
ANWENDUNGSFÄLLE
Wo KI im Wissensmanagement konkret eingesetzt werden kann
Wissensmanagement mit KI kann in sehr unterschiedlichen Bereichen eines Unternehmens eingesetzt werden. Besonders sinnvoll ist der Einsatz dort, wo Mitarbeitende regelmäßig auf umfangreiche Informationen zugreifen müssen, Wissen über mehrere Systeme verteilt ist oder häufig dieselben Fragen an einzelne Expert:innen gestellt werden:
Produkt- und Versionswissen
Technische Dokumentationen, Produktspezifikationen und unterschiedliche Versionen lassen sich gezielt durchsuchen und miteinander in Beziehung setzen.
Interne Prozesse und Unternehmenswissen
Richtlinien, Arbeitsanweisungen und organisatorisches Wissen können über natürliche Sprache leichter zugänglich gemacht werden.
Onboarding
Neue Mitarbeitende finden Antworten auf wiederkehrende Fragen selbstständig und können schneller auf relevantes internes Wissen zugreifen.
Support und Service
Produktdokumentationen, Anleitungen und interne Lösungsbeschreibungen lassen sich gemeinsam erschließen und schneller für konkrete Anfragen nutzen.
Wissenstransfer und Expertenwissen
Dokumentiertes Erfahrungswissen wird leichter auffindbar und für andere Mitarbeitende nutzbar – auch bei Rollenwechseln oder Ausscheiden erfahrener Kolleg:innen.
GRENZEN VON KI
Was KI im Wissensmanagement nicht automatisch löst
KI kann den Zugang zu Unternehmenswissen deutlich verbessern – sie ersetzt jedoch keine belastbare Wissensgrundlage. Informationen, die im Unternehmen nicht vorhanden oder nicht dokumentiert sind, können auch durch künstliche Intelligenz nicht zuverlässig bereitgestellt werden.
Auch veraltete, widersprüchliche oder unvollständige Inhalte bleiben eine Herausforderung. Wenn mehrere Quellen unterschiedliche Aussagen enthalten, muss klar sein, welche Informationen aktuell und relevant sind. Gleiches gilt für Verantwortlichkeiten: Unternehmen brauchen weiterhin klare Prozesse dafür, wie Wissen gepflegt, aktualisiert und bereitgestellt wird.
Wissensmanagement mit KI funktioniert daher am besten als Teil einer übergeordneten Wissensstrategie. Dazu gehören geeignete Datenquellen, klare Zuständigkeiten und ein Verständnis dafür, welches Wissen für bestimmte Anwendungsfälle tatsächlich benötigt wird.
Mit einem konkreten Anwendungsfall starten
Der Einstieg muss nicht mit einer vollständigen Neuordnung sämtlicher Unternehmensdaten beginnen. Sinnvoller ist es, zunächst einen klar abgegrenzten Anwendungsfall zu wählen, die dafür relevanten Wissensquellen anzubinden und auf dieser Basis Erfahrungen zu sammeln. So lässt sich KI-gestütztes Wissensmanagement schrittweise und praxisnah im Unternehmen etablieren.
AUSWAHL EINER KI-LÖSUNG
Worauf Unternehmen bei KI für Wissensmanagement achten sollten
Nicht jede KI-Lösung eignet sich gleichermaßen für den Zugriff auf internes Unternehmenswissen. Entscheidend ist, wie gut sich die Lösung in bestehende Strukturen integrieren lässt, wie nachvollziehbar die Antworten sind und wie sicher mit sensiblen Informationen umgegangen wird. Unternehmen sollten deshalb nicht nur auf einzelne KI-Funktionen achten, sondern auf das Zusammenspiel mehrerer Kriterien.
- Antwortqualität
Eine KI-Lösung sollte relevante und möglichst präzise Antworten auf Basis der vorhandenen Unternehmensinformationen liefern. Entscheidend ist dabei nicht nur die Qualität des eingesetzten Sprachmodells, sondern auch, wie zuverlässig passende Informationen aus den angebundenen Wissensquellen gefunden und für die Antwort berücksichtigt werden. - Nachvollziehbarkeit und Quellenbezug
Gerade bei internem Fach-, Prozess- oder Produktwissen müssen Antworten überprüfbar bleiben. Nutzer:innen sollten nachvollziehen können, auf welchen Dokumenten oder Informationen eine Aussage basiert und bei Bedarf direkt auf die zugrunde liegende Quelle zugreifen können. - Rollen und Berechtigungen
Nicht jedes Unternehmenswissen ist für alle Mitarbeitenden bestimmt. Eine Lösung für KI-gestütztes Wissensmanagement sollte deshalb eine differenzierte Steuerung von Rollen und Zugriffsrechten ermöglichen, damit Informationen nur für entsprechend berechtigte Nutzer:innen zugänglich sind. - Integration in bestehende Systeme
Je besser sich eine KI-Lösung über Konnektoren und Schnittstellen mit vorhandenen Systemen verbinden lässt, desto geringer ist der Aufwand für die Einführung. Dokumentenablagen, Wissensplattformen, Fachsysteme und weitere Datenquellen sollten möglichst dort weitergeführt werden können, wo sie bereits bestehen. - Datenschutz und Datenhoheit
Beim Einsatz von KI für Wissensmanagement werden häufig sensible Unternehmensinformationen verarbeitet. Unternehmen sollten deshalb genau prüfen, wo Daten verarbeitet werden, welche Modelle zum Einsatz kommen und welche Kontrollmöglichkeiten hinsichtlich Datenschutz, Hosting und Datenzugriff bestehen. - Flexibilität und Weiterentwicklung
Die Anforderungen an KI verändern sich schnell. Eine geeignete Lösung sollte deshalb nicht ausschließlich auf einen einzelnen Anwendungsfall, ein bestimmtes Sprachmodell oder eine starre Systemlandschaft ausgelegt sein. Entscheidend ist, dass sich weitere Wissensquellen, Modelle und Anwendungsbereiche bei Bedarf ergänzen lassen.
Welche dieser Kriterien besonders wichtig sind, hängt letztlich vom jeweiligen Anwendungsfall und der bestehenden IT- und Wissenslandschaft ab. Sinnvoll ist deshalb, die eigenen Anforderungen vor der Auswahl einer Lösung klar zu priorisieren und anschließend zu prüfen, wie gut diese technisch und organisatorisch umgesetzt werden können.
MYGPT VON LEFTSHIFT ONE
Wissensmanagement mit MyGPT von Leftshift One: Bestehendes Unternehmenswissen intelligent nutzen
MyGPT von Leftshift One ist eine hochkonfigurierbare KI-Wissensplattform für Unternehmen, die bestehende Wissensquellen mit generativer KI verbindet. Dokumente, Datenbanken, Wissensplattformen und weitere Systeme können so über natürliche Sprache zugänglich gemacht werden.
Für den Einsatz im Unternehmensalltag verbindet MyGPT verschiedene Bausteine – von der Anbindung vorhandener Wissensquellen über Retrieval Augmented Generation (RAG) bis zu Rollen, Berechtigungen und der flexiblen Auswahl von Sprachmodellen.
Bestehende Wissensquellen anbinden
Dokumente, Datenbanken, Wissensplattformen und weitere Systeme können über Konnektoren mit MyGPT verbunden werden. Unternehmen können dadurch vorhandene Informationsquellen weiter nutzen, anstatt ihr Wissen vollständig in ein neues System übertragen zu müssen.Unternehmenswissen mit RAG nutzen
Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht es, für eine Anfrage gezielt relevante Informationen aus den angebundenen Wissensquellen abzurufen. Diese Informationen werden dem Sprachmodell als Kontext für die Beantwortung der jeweiligen Frage bereitgestellt.Zugriffe gezielt steuern
MyGPT unterstützt rollenbasierte Zugriffsrechte. So lässt sich steuern, welche Nutzer:innen auf welche Informationen und Funktionen zugreifen dürfen.Quellen nachvollziehen
Die zugrunde liegenden Quellen einer Antwort können nachvollzogen und bei Bedarf im ursprünglichen Kontext geprüft werden. Das unterstützt einen transparenten und kontrollierbaren Umgang mit Unternehmenswissen.Sprachmodelle flexibel einsetzen
MyGPT ist nicht auf ein einzelnes Large Language Model (LLM) festgelegt. Unterschiedliche Sprachmodelle können abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall und den Anforderungen des Unternehmens eingesetzt werden.An bestehende IT- und Prozesslandschaften anpassen
MyGPT ist modular aufgebaut und lässt sich an unterschiedliche Unternehmensanforderungen anpassen. Neben Wissensquellen können auch individuelle Schnittstellen, Berechtigungsstrukturen und Workflows berücksichtigt werden.
PRAXISBEISPIEL VERBUND
Wissensmanagement mit KI in der Praxis: Schneller zu relevantem Wissen bei VERBUND
Wie ein KI-gestützter Zugang zu bestehendem Unternehmenswissen in der Praxis aussehen kann, zeigt VERBUND. Das größte österreichische Energieunternehmen beschäftigt mehr als 3.500 Mitarbeitende, betreibt unter anderem 132 Wasserkraftwerke und versorgt rund eine halbe Million österreichische Endkund:innen mit Strom. In diesem Umfeld müssen zahlreiche interne und externe Vorgaben berücksichtigt werden.
Mit der virtuellen Assistentin „Polly“, deren technologische Basis MyGPT von Leftshift One bildet, greifen Mitarbeitende gezielt auf relevantes Unternehmenswissen zu. VERBUND setzt Polly bereits seit mehr als einem Jahr ein, um bei konkreten Fragestellungen relevante Bestimmungen schneller zugänglich zu machen.
Statt umfangreiche Regelwerke und Dokumente manuell zu durchsuchen, können Mitarbeitende konkrete Fragen stellen und schneller zu den benötigten Informationen gelangen. Der Nutzen liegt damit vor allem im gezielten Zugriff auf bereits vorhandenes Wissen.
"Ohne langwierige Suche zu exakten Ergebnissen"
Damir Trtanj, Head of Controlling, SAP & Operations, VERBUND Business Solutions
„Für VERBUND war entscheidend, dass wir unseren Mitarbeiter:innen mit Polly die Sicherheit geben, dass sie ohne langwierige Suche zu exakten Ergebnissen kommen. Dadurch können sie sich auf die wichtige Arbeit für unsere Kund:innen konzentrieren.“
FAQ
Häufig gestellte Fragen
Wissensmanagement mit KI unterstützt Unternehmen dabei, vorhandenes Wissen schneller auffindbar und für Mitarbeitende einfacher nutzbar zu machen. Statt Informationen ausschließlich über Ordnerstrukturen, Schlagwörter oder manuelle Suchen zu finden, können Mitarbeitende Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten passende Informationen aus den angebundenen Wissensquellen.
Mit einer KI-Wissensplattform wie MyGPT von Leftshift One bleibt das vorhandene Unternehmenswissen in den bestehenden Quellen erhalten und wird mithilfe von KI gezielt zugänglich gemacht.
KI kann Unternehmenswissen durchsuchen, relevante Inhalte identifizieren, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und Fragen auf Basis vorhandener Dokumente beantworten.
Typische Einsatzbereiche sind beispielsweise die interne Wissenssuche, Produkt- und Prozesswissen, technische Dokumentation, Support, Vertrieb oder Compliance. Entscheidend ist, dass die KI auf die für den jeweiligen Anwendungsfall relevanten und freigegebenen Unternehmensdaten zugreifen kann.
Klassisches Wissensmanagement organisiert Wissen häufig über Ordner, Wikis, Wissensdatenbanken oder Dokumentenmanagementsysteme. Mitarbeitende müssen dabei meist selbst wissen, wo eine Information gespeichert ist und mit welchen Begriffen sie danach suchen müssen.
Beim Wissensmanagement mit KI kann vorhandenes Wissen über natürliche Sprache erschlossen werden. Die KI sucht semantisch nach relevanten Informationen und unterstützt dabei, Inhalte aus unterschiedlichen Wissensquellen schneller zu finden und einzuordnen.
Bestehende Systeme müssen dabei nicht ersetzt werden, sondern können weiterhin als Wissensquellen dienen.
Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, verbindet generative KI mit einer definierten Wissensbasis. Bevor eine Antwort erzeugt wird, werden relevante Informationen aus den angebundenen Unternehmensquellen gesucht und dem Sprachmodell als Kontext zur Verfügung gestellt.
Dadurch können Antworten stärker auf dem tatsächlichen Unternehmenswissen basieren, anstatt ausschließlich auf dem allgemeinen Wissen eines Sprachmodells.
RAG ist deshalb eine zentrale Technologie für KI-gestütztes Wissensmanagement und den Einsatz generativer KI mit internen Unternehmensdaten.
Nein. Eine Wissensdatenbank dient in erster Linie dazu, Wissen strukturiert zu speichern und bereitzustellen.
Eine KI-Wissensplattform wie MyGPT von Leftshift One kann dagegen bestehende Wissensquellen anbinden und deren Inhalte mithilfe von KI nutzbar machen. Das Unternehmenswissen muss deshalb nicht vollständig in ein neues System übertragen werden.
MyGPT ist somit keine klassische Wissensdatenbank, sondern ermöglicht den KI-gestützten Zugriff auf bereits vorhandenes Unternehmenswissen.
MyGPT von Leftshift One ist auf den Einsatz mit unternehmensspezifischem Wissen und individuellen Anforderungen ausgelegt. Im Unterschied zu standardisierten SaaS-Lösungen lässt sich MyGPT stärker an bestehende Wissensquellen, Berechtigungen, Prozesse und konkrete Use Cases anpassen.
Ein weiterer Unterschied ist die Modelloffenheit: Unternehmen sind nicht dauerhaft an ein einzelnes Sprachmodell gebunden, sondern können je nach Anforderungen unterschiedliche Modelle einsetzen.
Ziel ist nicht, bestehende Systeme durch eine weitere isolierte Wissensplattform zu ersetzen, sondern vorhandenes Unternehmenswissen über eine sichere und hochkonfigurierbare KI-Lösung nutzbar zu machen.
KI kann Wissen leichter zugänglich machen, das bislang in Dokumenten, Fachsystemen oder bei einzelnen Mitarbeitenden nur schwer auffindbar ist.
Neue Mitarbeitende können beispielsweise schneller Antworten auf fachliche Fragen finden, während erfahrene Kolleginnen und Kollegen weniger häufig dieselben Informationen manuell weitergeben müssen.
KI ersetzt dabei nicht den Wissenstransfer zwischen Menschen. Sie kann aber helfen, vorhandenes und dokumentiertes Wissen im Arbeitsalltag schneller verfügbar zu machen.
Grundsätzlich können unterschiedliche bestehende Wissensquellen angebunden werden. Dazu gehören beispielsweise Dokumente, interne Wissensplattformen, Dateiablagen oder andere Unternehmenssysteme.
Welche Quellen konkret eingebunden werden, hängt von der vorhandenen IT-Landschaft, dem jeweiligen Anwendungsfall und den Zugriffsrechten ab.
Bei MyGPT von Leftshift One werden bestehende Wissensquellen über geeignete Schnittstellen und Konnektoren für die KI nutzbar gemacht. Berechtigungen und Zugriffsrechte bleiben dabei ein zentraler Bestandteil der Lösung.
Ja, KI-gestütztes Wissensmanagement kann datenschutzkonform umgesetzt werden. Entscheidend sind unter anderem die technische Architektur, der Umgang mit Unternehmensdaten, Zugriffsrechte, Hosting und die eingesetzten KI-Modelle.
Bei MyGPT von Leftshift One werden Kundendaten nicht zum Training der verwendeten Sprachmodelle eingesetzt. MyGPT ist für den sicheren Einsatz mit Unternehmenswissen konzipiert und wird über EU Azure Hosting betrieben.
Zusätzlich können Rollen und Berechtigungen steuern, welche Mitarbeitenden auf welche Informationen zugreifen dürfen.
Kostenfreies Erstgespräch zu MyGPT
Prüfen Sie, wie KI Ihr Unternehmenswissen besser nutzbar machen kann
Was Sie im Erstgespräch erwartet:
Potenzialanalyse: Wir schauen gemeinsam, wo Wissen in Ihrem Unternehmen heute verteilt liegt und welche Anwendungsfälle sich für KI-gestütztes Wissensmanagement eignen.
MyGPT: Sie erfahren, wie MyGPT bestehende Wissensquellen intelligent nutzbar macht und Mitarbeitende dabei unterstützt, relevante Informationen schneller zu finden.
Vorgehensweise: Wir besprechen, wie sich eine Lösung passend zu Ihren Datenquellen, Prozessen und Anforderungen umsetzen lässt.