Marco Chluba
Februar 2026
Das Problem mit dem verschwundenen Wissen
«Das Problem hatten wir doch schonmal…» – Ja. In Ticket 36543, vor 10 Monaten. Die Suche im Ticketing-System nutzt auch keiner, weil sie viel zu ineffizient läuft und Schlagworte den Kontext nicht wiedergeben.
Dieses Wissen verschwindet. In alten Tickets. In Köpfen, die das Unternehmen verlassen haben. In Word-Dokumenten, die niemand pflegt. Und jedes Mal, wenn ein neues Problem auftaucht, wird das Rad neu erfunden.
KI kann dieses Problem lösen – mit RAG.
Was ist RAG?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Das klingt komplizierter als es ist. Die Idee: Dokumente, Tickets, Handbücher – alles lässt sich vektorisieren und in einer Datenbank speichern.
Was heisst vektorisieren? Mit etwas Mathematik wird aus dem Wort «Hallo» ein Vektor: [0.27, -0.13, 0.88, 0.04, -0.55, 0.91, ...]. Ähnliche Konzepte bekommen ähnliche Vektoren – dadurch kann die KI semantisch suchen, nicht nur nach Schlagworten.
Ein LLM (z.B. Claude oder ChatGPT) kann dann auf diese Daten zugreifen und kennt den eigenen Kontext. Statt generische Antworten aus dem Internet zu liefern, antwortet es mit Wissen aus eurem Unternehmen.
Das konkrete Beispiel: IT-Helpdesk
Jedes gelöste Ticket – Kommunikation, Lösungshinweise, Screenshots – wird automatisch gespeichert. Die KI vektorisiert alles und legt es in einer Wissensdatenbank ab. Kommt ein neues Ticket rein, sucht sie zuerst dort.
Findet sie nichts aus der Vergangenheit, zieht sie sich die Antwort aus dem Internet. Das Datenset wächst mit jedem gelösten Ticket. Es wird jeden Tag ein bisschen klüger.
Input
Typisches IT-Ticket
Betreff: «Outlook funktioniert nicht»
Inhalt: Screenshot der Fehlermeldung
Output
Strukturierte Hilfestellung für den First-Level-Support mit Lösungen, welche bereits in der Vergangenheit praktiziert wurden und erfolgreich sind.
Der First-Level-Support schaut das erste Mal seit Jahren nicht mehr ins Leere.
Was könnt ihr heute schon vektorisieren?
Fast alles, was in eurem Unternehmen als Text vorliegt, eignet sich als Wissensbasis:
- → Ticketing-System: Gelöste Tickets mit Lösungsweg und Screenshots
- → Interne Dokumentation: Word-Dokumente, Confluence-Seiten, Handbücher
- → Prozessbeschreibungen: SOPs, Checklisten, Onboarding-Materialien
- → E-Mail-Archiv: Kommunikation mit Lösungen und Entscheidungen (mit Datenschutz-Check)
Je mehr ihr reingebt, desto wertvoller wird das System. Und anders als ein menschlicher Mitarbeiter: Das Wissen bleibt im Unternehmen, auch wenn Leute gehen.