Chatbots waren der Anfang. Inzwischen geht es bei Unternehmens-KI zunehmend um eine schwierigere Frage: Wie bekommt eine KI eigentlich Zugriff auf das Wissen eines ganzen Unternehmens?
Dokumente liegen auf dem Fileserver oder in SharePoint. Kundeninformationen stecken im CRM. Preise und Artikel kennt das ERP. Entscheidungen fallen in Meetings und landen anschließend vielleicht in einer E-Mail. Dazu kommen Tickets, Wikis, Prozessbeschreibungen und das Wissen einzelner Mitarbeiter.
Menschen haben schon Schwierigkeiten, darin die richtige Information zu finden. Für KI-Agenten wird das Problem noch größer.
Eine mögliche Antwort darauf trägt einen ziemlich großen Namen: Company Brain.
Eine einheitliche technische Definition gibt es bislang nicht. Gemeint ist meist eine zentrale KI-gestützte Wissensschicht, über die Mitarbeiter und zunehmend auch KI-Agenten auf Unternehmenswissen zugreifen können.
Im einfachsten Fall handelt es sich um eine intelligente Unternehmenssuche.
Ein Mitarbeiter fragt beispielsweise:
Welche Reklamationen hatten wir bei Maschine X im vergangenen Jahr?
Die KI durchsucht die angeschlossenen Datenquellen und liefert eine Antwort mit den dazugehörigen Quellen.
Das ist technisch noch relativ nah an Enterprise Search und Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG.
Die interessantere Vorstellung eines Company Brain geht allerdings weiter.
Dort werden nicht nur Dokumente durchsucht. Die KI erhält Zugriff auf unterschiedliche Teile des Unternehmens:
Darüber entsteht eine gemeinsame Kontextschicht für Menschen und KI.
Bei einem klassischen KI-Chatbot ist fehlendes Unternehmenswissen vor allem lästig.
Der Nutzer fragt etwas, die KI kennt die Antwort nicht und ein Mitarbeiter muss selbst nachsehen.
Bei KI-Agenten sieht die Sache anders aus.
Agenten sollen nicht nur Fragen beantworten, sondern Aufgaben erledigen. Sie sollen Angebote vorbereiten, Supportfälle bearbeiten, Bestellungen prüfen, Informationen zusammenstellen oder Prozesse selbstständig anstoßen.
Dafür müssen sie den Kontext des Unternehmens kennen.
Ein Vertriebsagent müsste beispielsweise wissen, welchen Maschinentyp ein Kunde besitzt, welche Angebote bereits erstellt wurden, welche Preise aktuell gelten, welche Teile kompatibel sind und was beim letzten Gespräch vereinbart wurde.
Erst dann wird aus:
Was wissen wir über diesen Kunden?
eine wesentlich interessantere Aufgabe:
Erstelle auf Basis der bisherigen Kommunikation, seiner Maschinen und unserer aktuellen Preise ein passendes Angebot.
Das Sprachmodell allein kann dieses Problem nicht lösen. Es braucht Zugriff auf den richtigen Unternehmenskontext.
Genau deshalb ist der Begriff Company Brain möglicherweise sogar zu klein gedacht.
In einer Diskussion im deutschen Reddit-Subreddit r/KI_Welt tauchte dafür ein interessanter anderer Begriff auf: Company Operating System.
Der Gedanke dahinter: Unternehmenssysteme, Datenbanken, Wissen, Prozesse, Memories und Werkzeuge werden so zugänglich gemacht, dass KI-Agenten damit arbeiten können.
Das Company Brain wäre dann nicht einfach ein besonders intelligentes Wiki.
Es wäre die Verbindung zwischen den vorhandenen Unternehmenssystemen und den darauf arbeitenden KI-Systemen.
Ganz Zukunftsmusik ist diese Idee nicht mehr.
Microsoft erweitert Microsoft 365 Copilot beispielsweise um sogenannte Copilot Connectors. Darüber können Informationen aus externen Systemen für Copilot und darauf aufbauende Agents verfügbar gemacht werden.
Microsoft unterscheidet dabei unter anderem zwischen synchronisierten Daten und föderiertem Zugriff. Bei letzterem können Informationen zur Laufzeit aus externen Systemen abgerufen werden. Dafür spielt inzwischen auch das Model Context Protocol (MCP) eine Rolle.
Als mögliche Quellen nennt Microsoft unter anderem CRM-, ERP-, Datenbank- und Wissensmanagementsysteme.
Google verfolgt mit Gemini Enterprise eine ähnliche Richtung. Für die Plattform gibt es Connectoren zu unterschiedlichen Unternehmensdatenquellen. Dazu gehören unter anderem Google-Dienste und externe Geschäftssysteme.
Auch hier geht es letztlich darum, Unternehmenswissen für KI-Suche und Agents verfügbar zu machen.
Atlassian positioniert Rovo wiederum als Kombination aus Suche, Chat und Agents. Besonders naheliegend ist das für Unternehmen, deren Wissen bereits stark in Jira und Confluence steckt.
Rovo kann Informationen aus unterschiedlichen Unternehmensquellen zusammenführen. Darüber können anschließend KI-Agenten arbeiten.
Auch Notion entwickelt seine KI-Suche zunehmend in diese Richtung. Die Enterprise Search kann neben dem eigenen Workspace angebundene Dienste durchsuchen und Antworten mit Quellen liefern.
Noch konsequenter verfolgt Glean das Konzept der unternehmensweiten Wissensschicht. Das Unternehmen verbindet Enterprise Search mit KI-Assistenten und Agents.
Die Produkte unterscheiden sich erheblich. Die Richtung ist aber ähnlich:
Die KI soll nicht mehr nur das Internet und ihr Trainingswissen kennen. Sie soll das Unternehmen kennen.
Parallel zu den großen Plattformen entsteht ein technischer Unterbau für eigene Lösungen.
Das klassische Muster dafür war bislang häufig:
Unternehmensdaten
↓
Vektordatenbank
↓
RAG
↓
LLM
↓
AntwortDokumente werden zerlegt, als Embeddings gespeichert und bei einer Anfrage werden semantisch passende Textabschnitte herausgesucht.
Das funktioniert erstaunlich gut – hat aber Grenzen.
Neuere Ansätze versuchen deshalb, nicht nur Dokumente, sondern den gesamten Kontext eines Agenten zu organisieren.
Ein interessantes Open-Source-Projekt dafür ist OpenViking aus dem Umfeld von ByteDance beziehungsweise Volcano Engine.
OpenViking bezeichnet sich selbst als „Context Database for AI Agents“.
Die Idee: Memories, Ressourcen und Skills eines Agenten werden gemeinsam und hierarchisch organisiert, statt für jeden Bereich separate Systeme aufzubauen.
Damit verschiebt sich auch die Fragestellung.
Statt nur:
Welche fünf Textstellen passen semantisch zu meiner Frage?
geht es zunehmend um:
Welchen Kontext benötigt dieser Agent jetzt für diese konkrete Aufgabe?
Das könnte für zukünftige Company-Brain-Architekturen entscheidend werden.
Hier endet allerdings auch der einfache Teil der Geschichte.
Ein Unternehmen kann nicht einfach sämtliche PDFs, E-Mails und Excel-Dateien in eine Datenbank werfen und anschließend erwarten, ein funktionierendes Firmengehirn zu besitzen.
Das zeigt auch die Diskussion auf Reddit ziemlich deutlich. Mehrere Teilnehmer weisen auf dasselbe Grundproblem hin: Schlechte Dokumentation wird durch ein leistungsfähigeres Sprachmodell nicht automatisch zu gutem Unternehmenswissen.
Was passiert beispielsweise, wenn folgende Dateien vorhanden sind?
Preisliste_2025.xlsx
Preisliste_neu.xlsx
Preisliste_neu_final.xlsx
Preisliste_final2.xlsxZusätzlich existiert eine E-Mail des Vertriebsleiters:
Für Kunde X gilt vorerst weiterhin der alte Preis.
Eine moderne semantische Suche kann vermutlich alle diese Informationen finden.
Das schwierigere Problem lautet:
Welche Information gilt jetzt?
Damit landet das Company Brain bei einem Problem, das wesentlich älter ist als generative KI: Wissensmanagement.
Informationen müssen aktuell, nachvollziehbar und möglichst eindeutig sein.
Zusätzlich kommen bei KI neue Anforderungen hinzu:
Ein LLM kann hervorragend formulieren und Zusammenhänge erkennen. Es kann aber nicht zuverlässig erraten, welche von drei widersprüchlichen internen Anweisungen tatsächlich gültig ist.
Noch komplizierter wird die Situation beim Zugriff auf sensible Informationen.
Ein Unternehmen möchte vielleicht, dass die KI Vertragsinformationen kennt.
Das bedeutet aber nicht automatisch, dass jeder Mitarbeiter sämtliche Verträge sehen darf.
Dasselbe gilt für Personalinformationen, Einkaufspreise, Margen, Geschäftsführungskommunikation oder Kundendaten.
Ein echtes Company Brain muss deshalb nicht nur wissen:
Welche Information beantwortet diese Frage?
sondern gleichzeitig:
Darf dieser Nutzer oder dieser Agent diese Information überhaupt verwenden?
Spätestens hier wird aus einem RAG-Projekt ein Infrastrukturprojekt.
Die Unternehmensgröße dürfte dafür weniger entscheidend sein als die Fragmentierung des Wissens.
Ein Unternehmen mit 20 Mitarbeitern kann gleichzeitig ERP, CRM, Warenwirtschaft, Fileserver, E-Mail, Ticketsystem, Cloudspeicher und mehrere Datenbanken betreiben.
Dort kann die Suche nach Informationen bereits erhebliche Arbeitszeit kosten.
Ein Company Brain wird interessant, wenn im Arbeitsalltag regelmäßig Fragen auftauchen wie:
Wo steht das?
Wer weiß das?
Welche Version ist aktuell?
Was hatten wir damals entschieden?
Was weiß der Vertrieb darüber?
Was steht dazu im ERP?
Dann existiert das Problem bereits. Die Frage ist lediglich, ob KI inzwischen eine wirtschaftlich sinnvolle Lösung dafür bietet.
Genau darin könnte der langfristig interessante Teil des Company-Brain-Trends liegen.
Der Begriff selbst klingt nach dem üblichen KI-Marketing und kann in zwei Jahren längst durch einen neuen ersetzt worden sein.
Die technische Herausforderung dahinter dürfte dagegen bleiben.
Je mehr Aufgaben KI-Agenten übernehmen, desto wichtiger wird eine zuverlässige Wissens- und Kontextschicht zwischen den vorhandenen Unternehmenssystemen und den KI-Modellen.
Vielleicht heißt diese Schicht am Ende Company Brain, Context Database, Enterprise Knowledge Layer oder Company Operating System.
Entscheidend ist etwas anderes:
Ein KI-Agent ohne Unternehmenswissen ist ein sehr intelligenter neuer Mitarbeiter, dem niemand Zugriff auf die Akten gegeben hat.
Und genau dieses Problem versuchen gerade erstaunlich viele Unternehmen gleichzeitig zu lösen.
Kategorie
News
Aktuelle Meldungen aus der Tech-Welt – kompakt eingeordnet, ohne Clickbait-Überschriften.
