Beratungsunternehmen: Interner Chatbot für 200+ Berater
Wie ein Beratungsunternehmen die Wiederverwendung der Deliverables um 40% gesteigert hat dank eines RAG-Chatbots, der Methoden und Erfahrungsberichte automatisch indexiert.
Der Kontext
Name des Kunden aus Datenschutzgründen anonymisiert.
Diese französische Beratungsfirma (Strategie, Organisation, Digital) beschäftigt mehr als 200 Berater an 4 Standorten. Ihr intellektuelles Kapital basiert auf jahrelanger Erfahrung, gesammelt in:
- Projektergebnissen (Präsentationen, Berichte, Studien)
- Internen Methodiken und Frameworks
- Lessons learned und Post-Mortems
- Angeboten und Referenzen
Das Problem: Jeder Berater erfand das Rad neu. Neue Mitarbeitende benötigten 6+ Monate, um alle verfügbaren Ressourcen kennenzulernen. Bestehende Projektergebnisse wurden nur in 15% der Fälle wiederverwendet.
Die Lösung
Wir haben einen internen RAG-Chatbot ausgerollt, zugänglich über ihren Collaboration-Bereich (Teams/Slack), der jedem Berater ermöglicht:
Relevante Ressourcen sofort wiederzufinden
"Zeig mir Beispiele für organisatorische Diagnosen im Bankensektor"
"Welche Methodik sollte ich für ein Digital-Transformationsprojekt verwenden?"
Vom kollektiven Erfahrungsschatz profitieren
"Was sind klassische Fallstricke bei einem Cloud-Migrationsprojekt?"
"Wer im Team hat bereits an ESG-Themen gearbeitet?"
Die Erstellung von Projektergebnissen beschleunigen
Das System schlägt automatisch Vorlagen und wiederverwendbare Abschnitte vor, basierend auf dem Kontext des aktuellen Projekts.
Technische Architektur
- Automatische Erfassung : Täglicher Scan der gemeinsamen Drives und Projektbereiche
- Klassifizierung : Automatische Kategorisierung (Branche, Auftragstyp, Kunde)
- Berechtigungen : Einhaltung der bestehenden Zugriffsrechte (vertraulich, eingeschränkt, öffentlich)
- Integration : Slash-Befehle in Teams und Slack
Die Ergebnisse
Nach 4 Monaten Einsatz:
| Metrik | Vorher | Nachher | Veränderung |
|---|---|---|---|
| Wiederverwendung Projektergebnisse | 15% | 55% | +40pts |
| Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender | 6 Monate | 3 Monate | -50% |
| Interne Suchanfragen/Tag | 2,5 | 8 | +220% |
Der Anstieg der Suchanfragen (+220%) zeigt die massive Adoption des Tools. Die Berater suchen nun aktiv in der Wissensbasis, anstatt Inhalte neu zu erstellen.
Kundenstimme
"Es ist zur ersten Anlaufstelle unserer Berater geworden. Bevor sie ein Projekt starten, fragen sie den Chatbot, um zu sehen, was bereits existiert. Endlich schöpfen wir aus unserem kollektiven Erfahrungsschatz."
— Direktor Knowledge Management
Technischer Stack
- Python, FastAPI
- Qdrant (vector-Datenbank)
- OpenAI GPT-4o
- Microsoft Teams / Slack SDK
- Docker
Projekt in 8 Wochen realisiert. Contactez-nous pour un projet similaire.
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