Case Study · KI-Transformation

Smart Work mit KI: Wie intelligente Assistenten den Arbeitsalltag verändern

Im Rahmen mehrerer Kundenprojekte hat BITS moderne KI-Assistenzlösungen entwickelt, die den Arbeitsalltag spürbar effizienter gestalten. Ziel war es, Mitarbeitern den sicheren Zugriff auf unternehmensinterne Informationen und Dokumente über Large Language Models (LLMs) zu ermöglichen und so den Wissensaustausch zu beschleunigen.

Projekt
KI-Assistenzlösungen · mehrere Kundenprojekte
Einsatz
Onboarding · E-Mail · Dokumente · Informationssuche
Kern
RAG-basierter Wissenszugriff · Multi-Modell
Basis
Azure AI Services · EU-Datenhaltung · mybits.ai
Kunde
Industrieller Mittelstand
40%
schnellere Suche:

RAG-basierte KI erleichtert den Zugriff auf Unternehmenswissen und verkürzt die Informationssuche deutlich.

Kürzere Einarbeitung
Onboarding:

Onboarding-Assistenten beschleunigen die Integration neuer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.

Mehr Transparenz
Compliance:

Monitoring und Audit Logs schaffen Vertrauen, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Ausgangssituation im Projekt: Smart Work mit KI: Wie intelligente Assistenten den Arbeitsalltag verändern

Die Lösungen unterstützen vielfältige Anwendungsfälle – vom Onboarding neuer Mitarbeiter, über das Formulieren von E-Mails in Outlook, bis hin zur Erstellung von Dokumenten und Präsentationen sowie der zielgerichteten Informationssuche.

Datenquellen wie SharePoint, Confluence, Jira und proprietäre Systeme wurden dabei über ein Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Konzept angebunden und sicher über die Azure AI Services verarbeitet. Nutzer können über eine browserbasierte Chat-Oberfläche oder Integrationen in Outlook, Windows und MacOS mit der KI interagieren.

Ein besonderer Fokus lag auf Monitoring und Audit Logs, um die Nutzung der KI transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Unternehmen können damit die Nutzung auswerten, Audit-Trails nachverfolgen und die Wirksamkeit der KI-Lösungen kontinuierlich optimieren.

Die Herausforderung

Bei der Einführung der KI-Assistenzsysteme mussten verschiedene technische und organisatorische Herausforderungen bewältigt werden:

Heterogene Datenlandschaften

Unternehmenswissen war über unterschiedliche Systeme wie SharePoint, Confluence und Jira verteilt.

Vertraulichkeit & Compliance

Anforderungen an die Datenresidenz in der EU und die Einhaltung des EU AI Acts mussten berücksichtigt werden.

Modellvielfalt

Unterschiedliche Use Cases erforderten verschiedene LLMs wie GPT-4/5, Llama 3/4, Claude, Mistral, Gemini oder DeepSeek.

Multimodale Inhalte

Neben Text mussten auch Informationen aus PDFs, Office-Dokumenten und Bildern verarbeitet werden.

Monitoring & Governance

Transparenz über die Nutzung der KI war für Audits und Compliance ein zentraler Bestandteil.

Benutzerakzeptanz

Schulungen und Workshops waren entscheidend, um KI im Alltag produktiv und sicher einzusetzen.

Skalierbarkeit

Die Lösungen mussten flexibel auf unterschiedliche Unternehmensgrößen und Ausbaustufen anpassbar sein.

Realisierung

Um die unterschiedlichen Anwendungsfälle der Kunden zu realisieren, entwickelte BITS eine modulare KI-Architektur, die sich flexibel an bestehende Systemlandschaften anpasst. Zentrales Element der Lösung ist ein RAG-basierter Wissenszugriff (Retrieval Augmented Generation), der Informationen aus Quellen wie SharePoint, Confluence, Jira und internen Systemen strukturiert und für die Nutzung durch Large Language Models aufbereitet. Dadurch können Mitarbeitende in natürlicher Sprache mit Unternehmenswissen interagieren – sei es über einen browserbasierten Chat, direkt in Outlook oder über einen Windows-Assistenten.

Technische Basis

Die technische Basis bildet die Azure AI-Infrastruktur mit Datenhaltung in der EU, ergänzt durch das mybits.ai-Backend, das verschiedene Modelle wie GPT-4/5, Llama, Claude, Mistral, Gemini oder DeepSeek integriert. Diese flexible Modellwahl ermöglicht es, für jeden Use Case das optimale Gleichgewicht aus Performance, Datenschutz und Kosten zu erzielen. Zusätzlich sorgen Feedbackmechanismen und Nutzungsmonitoring für eine kontinuierliche Verbesserung der Antwortqualität und Transparenz im täglichen Einsatz.

Change Management

Flankiert wurde die technische Umsetzung durch ein ganzheitliches Change-Management. In Workshops, Schulungen und gemeinsamen Use-Case-Sessions wurden Mitarbeitende gezielt an den produktiven Umgang mit KI herangeführt. Dadurch entstand nicht nur eine funktionierende technische Lösung, sondern auch eine nachhaltige Akzeptanz und Kompetenz im Umgang mit KI-Assistenzsystemen.

01
Zentraler Wissenszugriff

Ein RAG-basierter Assistent erschließt Unternehmenswissen aus SharePoint, Confluence, Jira und proprietären Systemen.

02
Sichere Cloud-Infrastruktur

Betrieb in Azure mit EU-Datenhaltung, abgestimmt auf Datenschutzanforderungen und den EU AI Act.

03
Flexible Modellintegration

Je Anwendungsfall das passende Modell – GPT, Llama, Claude oder Mistral – über eine gemeinsame Schnittstelle.

04
Monitoring & Feedbackloops

Audit Logs und Nutzungsauswertung schaffen Transparenz und verbessern die Antwortqualität laufend.

Fazit

Kreislauf aus Wissensquellen, KI-Assistent, Mitarbeitenden und messbarem Ergebnis

Die Projekte zeigen eindrucksvoll, wie sich KI-Assistenzsysteme als fester Bestandteil moderner Arbeitsumgebungen etablieren lassen. Durch die Kombination aus technischer Innovation, Datenschutzkonformität und organisatorischer Begleitung entstand eine Lösung, die Produktivität, Transparenz und Sicherheit vereint.

  • Smart Work mit KI bedeutet: Routinearbeit reduzieren, Wissen schneller verfügbar machen und Mitarbeiter entlasten.
  • Die modulare Architektur ermöglicht individuelle Anpassungen für verschiedene Unternehmensgrößen und Branchen.
  • Monitoring und Audit Logs sorgen für Vertrauen und Nachvollziehbarkeit im Einsatz.
  • Workshops und Schulungen sichern langfristig den erfolgreichen Umgang mit KI im Unternehmen.

So wird aus Technologie echter Mehrwert: Smart Work mit KI – für mehr Effizienz, Transparenz und Innovationskraft im Arbeitsalltag.

Unser Ziel war es, KI sicher und praxisnah in den Arbeitsalltag zu integrieren. Die Projekte zeigen deutlich: Wenn Technologie, Daten und Menschen harmonisch zusammenspielen, entsteht echte Smart Work – effizient, transparent und zukunftsorientiert.

Porträt: Theresa Herbig
Theresa Herbig, Chief of Staff & KI-Initiativen, BITS GmbH

Projektrollen im Überblick

Die Experten/innen der BITS übernahmen folgende Rollen in diesem Projekt.

DevOps
Fullstack Entwicklung
Infrastruktur / Betrieb
IT- und KI-Systemarchitektur
IT-Consulting/Beratung
IT-Projektmanagement
Prompt-/Context-Engineering
RAG-Engineering

Tools & Technologien

Folgende Tools und Technologien kamen in diesem Projekt zum Einsatz.

Agile
Anthropic
API
Audits
Azure AI Services
Claude
Cloud
Confluence
DeepSeek
Docker
Gemini
GitHub
GitHub Actions
Governance
Java
JIRA
künstliche Intelligenz (KI)
Llama
LLM
Mistral
Monitoring
OpenAI
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Schnittstellen
Scrum
Sharepoint
Spring Boot
Typescript
Web Entwicklung
Web-Applikationen
Kontakt

Sprechen Sie mit uns.

Sie interessieren sich für unsere Projekte oder möchten mehr über vergleichbare Digitalisierungslösungen erfahren? Kontaktieren Sie uns unverbindlich. Wir zeigen Ihnen gerne, wie moderne KI und IT auch Ihr Unternehmen voranbringt.

Marc, Geschäftsführer bei der BITS GmbH

Marc SchallehnIhr persönlicher Ansprechpartner

[email protected]
+49 89 121 585-0

FAQ

Fragen zu diesem Projekt

Wie läuft ein KI- oder IT-Projekt ab?

Wir starten mit einem gemeinsamen Zielbild, analysieren Ausgangslage und Daten und leiten daraus konkrete Use Cases ab. Danach setzen wir iterativ um – vom Prototyp über die Integration bis zum verlässlichen Betrieb.

Was kostet ein Projekt?

Die Kosten hängen von Umfang, Komplexität und Zielsetzung ab. Kleinere Analysen und Prototypen starten im niedrigen Projektrahmen, umfangreiche Plattform- und Integrationsprojekte entsprechend höher.

Wie lange dauert die Umsetzung?

Ein erster Proof of Concept ist oft in wenigen Wochen möglich, größere Lösungen entstehen über mehrere Monate in iterativen Schritten.

Arbeiten Sie herstellerneutral?

Ja. Wir wählen Technologien und Plattformen anhand Ihrer Anforderungen aus – nicht anhand von Herstellerbindungen.

Womit beginnt die Zusammenarbeit am besten?

Meist mit einem unverbindlichen Informationsgespräch oder einer kompakten Potenzialanalyse.

Zum Einstiegsangebot

Übernehmen Sie auch den Betrieb nach dem Go-live?

Ja, über Managed Services betreuen wir Lösungen langfristig – inklusive Support, Monitoring und Weiterentwicklung.

Managed Services & Betrieb

Bieten Sie Schulungen für unsere Mitarbeitenden an?

Ja, über unser Enablement- & Academy-Angebot – von KI-Grundlagen bis zu individuellen Workshops.

Enablement & Academy