Ratgeber
Ratgeber: KI auf eigenen Unternehmensdaten
Fachartikel zu der Frage, wie KI mit den eigenen Daten eines Unternehmens arbeiten kann – kontrolliert, nachvollziehbar und ohne die bestehenden Systeme umzubauen. Dazu die Frage, wann sich eigene Software statt gemieteter rechnet.
Eigene Software
Wann sich eigene Software statt gemieteter rechnet – und was sie kostet.
- SaaS is dead
Warum eigene Software sich jetzt rechnet: die These, ein Rechenbeispiel und die ehrlichen Grenzen.
- Software-Entwicklung
Eigene Webanwendung statt Abo-Zoo: Pakete, Preisrahmen, Ablauf, Betrieb und die ehrliche Antwort, wann SaaS die bessere Wahl bleibt.
- Eigenes CRM
Ein eigenes CRM unter 5.000 € netto im Standardumfang: enthaltene Module, Betrieb, Rechenbeispiel.
- Eigenes ERP
Ein eigenes ERP/Backoffice unter 10.000 € netto im Standardumfang: CRM, Verträge, Zeiten, Rechnungen, Mahnwesen, Bank und Belege.
Grundlagen
Was es heißt, KI auf die eigenen Unternehmensdaten zu bringen, und welches Wissen dafür fehlt.
- KI für Unternehmensdaten
Welche Ansätze es gibt, KI auf eigene Unternehmensdaten zu bringen – und woran sie in der Praxis scheitern.
- Semantische Schicht
Was in der Schicht beschrieben ist, wie sie entsteht und warum ein Prompt sie nicht ersetzt.
- Beantwortbare Fragen
Ein Katalog echter Fragen nach Fachbereich – mit den Begriffen, die dafür definiert sein müssen.
- Conversational BI
Auswertungen im Dialog statt im Report – und was mit dem vorhandenen BI-Werkzeug passiert.
Abgrenzung
Drei verbreitete Ansätze und wo sie bei strukturierten Daten an Grenzen stoßen.
- Alternative zu Text-to-SQL
Warum generiertes SQL auf gewachsenen Schemata plausibel falsch wird und ein geprüfter Plan nicht.
- RAG für strukturierte Daten
Wo ein Abrufverfahren endet und eine Auswertung beginnt – und warum meist beides gebraucht wird.
- Alternative zum Data Warehouse
Warum die Modellierungsphase meist entfallen kann – und wann ein Warehouse die richtige Wahl bleibt.
Systeme
Datenbanken, ERP und gewachsene Software: wie KI darauf zugreift, ohne sie umzubauen.
- Datenbank mit KI abfragen
Der Weg einer Frage bis zur belegten Zahl – und warum geprüft wird, bevor gelesen wird.
- PostgreSQL & MySQL mit KI abfragen
Wie der lesende Datenbankzugang aussieht und was mit gewachsenen Schemata passiert.
- ERP-Daten mit KI auswerten
Wo die Geschäftslogik eines gewachsenen Systems wirklich liegt – und wie sie erschlossen wird.
- KI für Legacy-Software
Wenn das Fachwissen im Sourcecode steckt und die Dokumentation veraltet ist.
- KI in bestehende Software integrieren
Was in Ihrer Systemlandschaft angepasst werden muss – und was ausdrücklich unverändert bleibt.
Werkzeuge
Das Protokoll und die Assistenten, über die heute auf Unternehmensdaten gefragt wird.
- MCP für Unternehmensdaten
Warum ein MCP-Server für Unternehmensdaten mehr können muss, als eine Datenbank durchzureichen.
- Claude mit Unternehmensdaten verbinden
Was in Claude Desktop passiert, was der Anbieter dabei sieht und was im Haus bleibt.
- ChatGPT für die eigene Datenbank
Warum ein Sprachmodell keinen Datenbankzugang braucht – und welcher Zugang heute erprobt ist.
Datenschutz & Einstieg
Was Datenschutz verlangt und wie ein Mittelständler sinnvoll anfängt.
- DSGVO-konforme KI
Welche Felder ein Ergebnis vor der Übermittlung verlassen, wer das festlegt – und wo die Grenzen liegen.
- Unternehmens-KI im Mittelstand
Der kleinste sinnvolle Einstieg ohne Datenabteilung: Aufwand, Reihenfolge, Risiko, Ausstieg.