Gerade KMU in der Schweiz profitieren von dieser Technik. RAG verbessert den Kundendienst, stärkt das Wissensmanagement, beschleunigt interne Prozesse und unterstützt bei der Fehlerdiagnose in der Produktion.
Im neuen Beitrag erklärt Prof. Dr. Mascha Kurpicz-Briki von der Berner Fachhochschule, wie Unternehmen ihre eigenen Daten gezielt mit KI verknüpfen können – und warum RAG der Schlüssel zu vertrauenswürdiger künstlicher Intelligenz ist.
Dieser Artikel im KMU-Magazin ist Teil einer Serie, die als Folgeaktivität aus der Publikation Orientierung KI: Herausforderungen und Chancen für Schweizer KMU hervorgegangen ist. Diese SATW-Publikation unterstützt kleine und mittlere Unternehmen dabei, Potenziale von künstlicher Intelligenz zu erkennen und konkrete nächste Schritte zu planen.
Die Inhalte wurden in enger Zusammenarbeit mit Akteur:innen aus dem Netzwerk von SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform) erstellt. SAIROP fördert den Austausch zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft, macht Schweizer KI-Kompetenzen sichtbar und schafft Orientierung im dynamischen KI-Ökosystem.
RAG ist eine Technik, die künstliche Intelligenz (KI) mit unternehmenseigenem Wissen verbindet. Sprachmodelle wie ChatGPT werden dabei mit internen Dokumenten, Datenbanken oder Handbüchern verknüpft, um präzisere und nachvollziehbare Antworten zu liefern.
Viele KMU verfügen über wertvolles Wissen in Form von PDFs, Anleitungen oder E-Mails – das aber schwer zugänglich ist. Mit RAG kann dieses Wissen automatisch durchsucht und in natürlicher Sprache aufbereitet werden. So entsteht ein digitaler Assistent, der Mitarbeitende entlastet und Kundenanfragen schneller beantwortet.
Klassische Sprachmodelle „erfinden“ manchmal Antworten, weil sie auf statistischen Mustern beruhen. RAG dagegen stützt sich auf echte Datenquellen – das reduziert Fehler, erhöht die Transparenz und stärkt das Vertrauen in die Ergebnisse.
Die Einführung von RAG erfordert eine saubere Datenbasis und verantwortungsvolle Integration. Datenschutz, Datenqualität und die laufende Pflege der Wissensquellen bleiben zentrale Erfolgsfaktoren.
