Unternehmens-GPT

Was bedeutet Unternehmens-GPT?

Der Begriff verbindet zwei Dinge: das Unternehmen mit seinem gesammelten Wissen und „GPT“, die bekannteste Bezeichnung für ein großes Sprachmodell, wie es hinter ChatGPT steckt. Gemeint ist ein Chat-Assistent, der nicht aus allgemeinem Internetwissen antwortet, sondern aus den freigegebenen Unterlagen des eigenen Betriebs: Handbücher, Arbeitsanweisungen, Leistungsverzeichnisse, frühere Angebote, Vertragsvorlagen, Produktdaten, Antworten auf wiederkehrende Kundenfragen. Wer etwas wissen will, fragt in ganz normaler Sprache – „Welche Gewährleistung geben wir auf Dachfenster?“ – und bekommt eine Antwort samt Verweis auf das Dokument, aus dem sie stammt.

Das Sprachmodell selbst liefert dabei die Fähigkeit, Sprache zu verstehen und Antworten zu formulieren; was ein Large Language Model (LLM) ist und kann, beschreibe ich in einem eigenen Eintrag. Das Firmenwissen kommt meist über das Verfahren Retrieval Augmented Generation (RAG) hinzu: Vor jeder Antwort sucht das System die passenden Textstellen aus dem Wissensbestand heraus und legt sie dem Modell vor. Das Modell wird dafür nicht neu trainiert. Neue Unterlagen sind nutzbar, sobald sie im Bestand liegen, und veraltete verschwinden, wenn man sie entfernt.

Abzugrenzen ist das Unternehmens-GPT von drei Nachbarbegriffen. Vom öffentlichen ChatGPT unterscheidet es sich durch den Wissensbestand, die Zugriffsrechte und die vertraglich geregelte Datenverarbeitung. Vom KI-Agenten unterscheidet es sich durch die Aufgabe: Ein Unternehmens-GPT beantwortet Fragen und bereitet Texte vor, ein KI-Agent erledigt eigenständig Arbeitsschritte in anderen Programmen, etwa einen Termin eintragen oder eine Rechnung buchen. Ein digitaler Mitarbeiter wiederum ist eine KI mit fester Rolle und Zuständigkeit, die ein Unternehmens-GPT als Wissensquelle nutzt. Der Begriff Firmengehirn wird oft gleichbedeutend verwendet, meint aber genau genommen den gepflegten Wissensbestand selbst, auf den Assistenten und Agenten zugreifen.

Für den Mittelstand ist entscheidend: Ein Unternehmens-GPT ist kein Produkt, das man kauft und einschaltet. Es ist so gut wie das Wissen, mit dem es arbeitet. Deshalb steht am Anfang fast immer Wissensmanagement – also die Frage, wo welches Wissen heute liegt, welche Fassung gilt und wer es pflegt.

Unternehmens-GPT kurz erklärt: die wichtigsten Punkte

• Ein Unternehmens-GPT antwortet aus den freigegebenen Unterlagen des eigenen Betriebs, nicht aus allgemeinem Internetwissen.
• Technische Basis sind ein Sprachmodell und meist das RAG-Verfahren; das Modell wird nicht mit Firmendaten nachtrainiert.
• Gute Systeme nennen zu jeder Antwort die Quelle und sagen offen, wenn die Unterlagen keine Antwort hergeben.
• Zugriffsrechte gelten auch im Chat: Wer ein Dokument nicht öffnen darf, bekommt auch keine Antwort daraus.
• Der größte Aufwand steckt nicht in der Technik, sondern im Auswählen, Bereinigen und Pflegen der Unterlagen.

Unternehmens-GPT in der Praxis

• Kundenservice im Fachhandel: Mitarbeitende am Telefon fragen nach Lieferzeiten, Garantiebedingungen oder technischen Daten eines Produkts. Der Assistent sucht die Antwort aus Produktdatenblättern, Garantiebedingungen und internen Hinweisen heraus und formuliert einen Antwortvorschlag für die E-Mail an den Kunden – geprüft und versendet wird sie vom Menschen.
• Angebotsvorbereitung im Handwerksbetrieb: Für eine neue Anfrage zieht der Assistent vergleichbare frühere Angebote, passende Positionen aus dem eigenen Leistungsverzeichnis und die hinterlegten Textbausteine zusammen. Der Meister prüft Mengen und Preise, statt jedes Angebot neu aus dem Gedächtnis zusammenzusetzen.
• Einarbeitung in der Produktion: Neue Kolleginnen und Kollegen fragen nach Prüfschritten, Rüstabläufen oder dem Vorgehen bei einer Reklamation. Die Antworten kommen aus Arbeitsanweisungen und QM-Dokumenten. Erfahrene Mitarbeitende werden seltener unterbrochen, und ihr Wissen bleibt im Betrieb, wenn sie in den Ruhestand gehen.

Woran Sie ein gut umgesetztes Unternehmens-GPT erkennen

1. Jede Antwort verweist auf das Dokument und die Stelle, aus der sie stammt, sodass sie sich in Sekunden prüfen lässt.
2. Findet der Assistent nichts Passendes, sagt er das, statt eine plausibel klingende Antwort zu erfinden.
3. Es gibt ein Rechtekonzept: Personal-, Gehalts- oder Kundendaten sind nur für die Berechtigten erreichbar.
4. Für den Wissensbestand ist eine Person verantwortlich, und es ist geregelt, wie neue Fassungen hinein- und alte herauskommen.
5. Die Mitarbeitenden sind eingewiesen und kennen die Regeln aus einer KI-Nutzungsrichtlinie; die Antwortqualität wird regelmäßig an echten Testfragen gemessen.

Typische Fehler

• Das ganze Laufwerk einspielen: Alte Versionen, Entwürfe und Dubletten erzeugen widersprüchliche Antworten. Besser ist ein kleiner, bereinigter Bestand für einen Bereich, der danach wächst.
• Mit dem Tool statt mit der Frage beginnen: Wer zuerst eine Software auswählt und dann nach Einsatzzwecken sucht, baut einen Assistenten, den niemand braucht. Am Anfang steht, wo im Alltag am meisten gesucht und nachgefragt wird.
• Rechte und Datenschutz nachträglich klären: Landen sensible Unterlagen ohne Rechtekonzept im System, kann sie jeder mit der richtigen Frage abrufen – und das Projekt wird gestoppt, bevor es Nutzen bringt.
• Ohne Einführung live gehen: Ein Assistent, den niemand erklärt bekommt und dem niemand vertraut, wird nach zwei Wochen nicht mehr geöffnet.

Mein Bezug

Ich arbeite in meinen eigenen Unternehmen täglich mit diesem Prinzip. Bei pxMEDIA und ONFYR bauen wir ein Firmengehirn auf, aus dem rund 40 digitale Mitarbeiter ihr Wissen beziehen – bevor sie einen Text entwerfen, ein Angebot vorbereiten oder eine Frage beantworten, schlagen sie dort nach. Die wichtigste Erfahrung daraus: Die Technik ist schnell eingerichtet, die eigentliche Arbeit steckt im Ordnen und Pflegen der Unterlagen. Genau so gehe ich auch bei Kunden vor. Über ONFYR klären wir, welches Wissen wo liegt, welcher Bereich sich für den ersten Assistenten eignet und welche Regeln gelten; über pxMEDIA kann die Umsetzung folgen – mit sauber getrennten Kosten.

Über ONFYR bin ich als BAFA-akkreditierter Berater registriert (Berater-ID 228667). Für kleine und mittlere Unternehmen in Mecklenburg-Vorpommern bezuschusst das BAFA die vorgelagerte Beratung mit 80 Prozent, höchstens 2.800 Euro je Beratung; der Antrag kommt vor Beratungsbeginn, und die Förderung ist bis Ende 2028 verlängert. Für die Umsetzung kommt in MV die KI-Förderung mit 50 Prozent und bis zu 50.000 Euro je Vorhaben in Frage. Was ein solcher Assistent im Alltag leistet und welcher Aufwand dahintersteckt, beschreibe ich ausführlich im Beitrag Unternehmens-GPT: Was ein eigener KI-Assistent mit Firmenwissen kann.

Verwandte Begriffe

• Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Large Language Model (LLM)
• Wissensmanagement
• Digitaler Mitarbeiter
• KI-Agent
• KI-Nutzungsrichtlinie

Weiterführende Beiträge

• Unternehmens-GPT: Was ein eigener KI-Assistent mit Firmenwissen kann
• 40 digitale Mitarbeiter: Wie ein echtes KI-Team bei uns wirklich arbeitet
• Wissen sichern, wenn der beste Mitarbeiter geht
• ChatGPT und Co. datenschutzkonform nutzen: Was Unternehmen bei KI und DSGVO wirklich beachten müssen
• Kann man KI-Antworten trauen? Halluzinationen einfach erklärt

Häufige Fragen zu Unternehmens-GPT

Was ist ein Unternehmens-GPT einfach erklärt?

Ein Unternehmens-GPT ist ein KI-Chat, der die Unterlagen Ihres Betriebs kennt und Fragen der Mitarbeitenden auf dieser Grundlage beantwortet. Statt in Ordnern, Postfächern oder bei Kollegen nachzufragen, stellt man die Frage in normaler Sprache und bekommt eine Antwort mit Verweis auf das passende Dokument. Technisch steckt dahinter ein Sprachmodell, das vor jeder Antwort im Firmenwissen nachschlägt.

Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und einem Unternehmens-GPT?

ChatGPT antwortet aus allgemeinem Trainingswissen, ein Unternehmens-GPT aus Ihren eigenen, freigegebenen Unterlagen. Dazu kommen Zugriffsrechte, eine festgelegte Datenverarbeitung und klare Regeln, welche Informationen hinein dürfen. Ein Unternehmens-GPT kann auf demselben Sprachmodell aufbauen wie ChatGPT – der Unterschied liegt im Wissensbestand, in der Einrichtung und in der Verantwortung dafür.

Ist ein Unternehmens-GPT datenschutzkonform möglich?

Ja, wenn vor dem Start festgelegt ist, welche Daten hinein dürfen, wo sie verarbeitet werden und wer worauf zugreift. Üblich sind Sprachmodelle mit Verarbeitung in der EU oder selbst betriebene Modelle, ein Auftragsverarbeitungsvertrag, ein Rechtekonzept und eine KI-Nutzungsrichtlinie für die Mitarbeitenden. Personenbezogene oder besonders sensible Daten gehören nur mit klarem Zweck und Rechtsgrundlage in den Wissensbestand.

Wie startet man am besten mit einem Unternehmens-GPT?

Am besten mit einem einzigen, klar abgegrenzten Bereich, in dem heute viel nachgefragt und gesucht wird, etwa Service, Angebote oder Einarbeitung. Dafür werden die wichtigsten Unterlagen ausgewählt und bereinigt, Testfragen gesammelt und die Antworten vor dem Start geprüft. Erst wenn dieser Bereich im Alltag funktioniert, kommen weitere Abteilungen und Datenquellen hinzu.

Wird ein Unternehmens-GPT gefördert?

Beratung und Umsetzung können über getrennte Programme gefördert werden. Die vorgelagerte Beratung, etwa Potenzialanalyse und Konzept, bezuschusst das BAFA für kleine und mittlere Unternehmen in Mecklenburg-Vorpommern mit 80 Prozent, höchstens 2.800 Euro je Beratung; der Antrag kommt vor Beratungsbeginn, und die Förderung ist bis Ende 2028 verlängert. Für die Umsetzung kommt in MV die KI-Förderung mit 50 Prozent und bis zu 50.000 Euro je Vorhaben in Frage; die Bedingungen müssen vor jedem Antrag geprüft werden.