enAI

Funktionen

• Dokumentenbasierter Wissenszugriff: Handbücher, Prozessbeschreibungen, technische Unterlagen und interne Richtlinien werden als durchsuchbare Wissensbasis nutzbar.
• Antworten mit Kontext: Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Antworten, die auf den hinterlegten Quellen basieren – nicht auf allgemeinem Modellwissen allein.
• Quellen und Nachvollziehbarkeit: Relevante Dokumente oder Abschnitte können mitgeliefert werden, damit Antworten prüfbar bleiben.
• Rollen und Bereiche: Wissen kann nach Abteilung, Standort oder Nutzergruppe getrennt werden, wenn nicht alle Informationen für alle sichtbar sein sollen.
• Mehrsprachige Nutzung: Gerade in Südtirol und international arbeitenden Betrieben ist mehrsprachiger Zugriff auf Wissen ein praktischer Hebel.
• Feedback-Schleife: Falsche, unvollständige oder unklare Antworten können markiert werden, damit die Wissensbasis Schritt für Schritt besser wird.
• Integration statt Insel: enAI kann als eigenständige Oberfläche starten und später in Intranet, ERP, Ticketsysteme oder andere interne Tools eingebunden werden.

Workflow und Architektur

Ein guter Wissensassistent beginnt nicht mit dem Chatfenster, sondern mit der Datenbasis. Bei enAI geht es deshalb um vier Ebenen:

1. Wissen sammeln: Dokumente, PDFs, Prozessnotizen, Wikis oder strukturierte Datenquellen werden identifiziert.
2. Wissen ordnen: Inhalte werden bereinigt, segmentiert und mit Metadaten wie Bereich, Sprache, Version oder Freigabestatus versehen.
3. Antworten erzeugen: Suche, Retrieval und Sprachmodell arbeiten zusammen, damit die Antwort aus relevanten Quellen entsteht.
4. Kontrolle behalten: Zugriff, Logs, Feedback und menschliche Freigaben sorgen dafür, dass das System produktiv genutzt werden kann.

Der entscheidende Punkt: enAI ersetzt kein Fachwissen. Es reduziert Suchzeit, macht Wissen zugänglicher und hilft neuen oder wechselnden Mitarbeitenden schneller zu belastbaren Antworten zu kommen.

Verfügbarkeit

• Demo: Eine Demo-Umgebung ist unter demo.alpino-ai.com erreichbar.
• Produktstand: Projekt- und kundenspezifisch anpassbare Codebasis für interne Wissensassistenten.
• Typische Datenquellen: PDFs, Office-Dokumente, Wikis, Prozesshandbücher, technische Dokumentation, FAQ-Sammlungen und strukturierte Datenbanken.
• Technische Basis: Weboberfläche, Dokumentenverarbeitung, Vektor-/Hybrid-Suche, LLM-Anbindung, Rollenlogik und optionales Hosting in EU-Cloud oder eigener Infrastruktur.

Was heißt das für Ihr Projekt?

Wenn Wissen in Ihrem Unternehmen über Ordner, E-Mails, PDFs und einzelne Köpfe verteilt ist, kann ein enAI-ähnlicher Assistent schnell Wirkung zeigen. Typische Situationen:

• neue Mitarbeitende brauchen lange, bis sie interne Abläufe verstehen,
• technische Fragen landen immer bei denselben Expertinnen und Experten,
• Service- oder Backoffice-Teams suchen täglich in Dokumenten,
• Prozesswissen ist vorhanden, aber schwer auffindbar,
• mehrere Sprachen erschweren den Zugriff auf dieselben Informationen.

Wir starten dabei nicht mit einem riesigen Wissensprojekt. Sinnvoll ist ein klar abgegrenzter Bereich: ein Prozess, eine Abteilung oder eine Dokumentengruppe. Daraus entsteht ein MVP, mit dem echte Nutzer testen können, ob die Antworten hilfreich, sicher und nachvollziehbar sind.

Nächster Schritt

Bringen Sie einen konkreten Wissensbereich mit: zum Beispiel technische Dokumentation, interne Prozesshandbücher oder wiederkehrende Servicefragen. In einem Erstgespräch können wir prüfen, wie gut die Datenlage ist, welche Zugriffskontrollen nötig sind und ob ein erster Wissensassistent in wenigen Wochen realistisch ist.