KI-Plattform für Unternehmen:
Warum Ihre Mitarbeiter keine Prompts schreiben sollten
2026 wird das Jahr, in dem sich zeigt, welche Unternehmen KI wirklich produktiv nutzen und welche nur darüber reden. Die Technologie ist längst da: ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral und zahlreiche weitere Modelle stehen bereit. Die Herausforderung liegt woanders. Die meisten Mitarbeitenden nutzen die bereitgestellten KI-Tools nicht oder nur sporadisch. Der Grund ist überraschend einfach: Prompts schreiben ist eine Fähigkeit, die kaum jemand mitbringt. auraHub löst dieses Problem mit einem anderen Ansatz.
Das Prompt-Dilemma: Warum KI-Tools ungenutzt bleiben
ChatGPT, Claude, Gemini und Mistral sind beeindruckend. In der Theorie. Doch wenn Mitarbeitende vor einem leeren Eingabefeld sitzen, passiert häufig eines von zwei Dingen: Entweder sie tippen etwas Vages ein und bekommen unbrauchbare Ergebnisse. Oder sie nutzen das Tool gar nicht erst, weil der Aufwand zu hoch erscheint.
Das Problem liegt nicht an der Technologie. Es liegt an der Erwartung, dass normale Mitarbeitende plötzlich zu Prompt-Experten werden. Eine Buchhalterin soll wissen, wie man ein Sprachmodell dazu bringt, eine präzise Zusammenfassung zu erstellen. Ein Vertriebler soll spontan die richtige Anweisung formulieren, um eine überzeugende E-Mail zu generieren.
Das ist, als würde man von jedem Mitarbeitenden erwarten, SQL zu beherrschen, nur weil das Unternehmen eine Datenbank hat.
Die Realität in vielen Unternehmen: Es gibt Lizenzen, es gibt Schulungen, es gibt vielleicht sogar eine KI-Strategie. Aber im Alltag öffnen die meisten Mitarbeitenden weiterhin Word statt ChatGPT. Nicht aus Unwillen, sondern aus Unsicherheit.
Was sind Micro Apps? Definition und Funktionsweise
Definition: Micro Apps sind spezialisierte Mini-Anwendungen, die genau eine Aufgabe lösen. Jede Micro App hat ein klar definiertes Eingabeformular. Nutzer füllen Felder aus, klicken einen Button und erhalten ein Ergebnis. Das Sprachmodell arbeitet im Hintergrund, aber der Nutzer muss keine Prompts schreiben.
Der Unterschied zum klassischen Chatbot-Interface: Statt eines leeren Textfeldes sieht der Nutzer strukturierte Eingabefelder. Statt einer offenen Frage beantwortet er gezielte Fragen. Die Qualität der Ergebnisse hängt nicht mehr vom Können des Nutzers ab, sondern von der Qualität der hinterlegten Prompts. Und die werden einmal von Experten erstellt, nicht täglich von Laien improvisiert.
Beispiele für Micro Apps im Unternehmenseinsatz
- Social Media Assistent: Thema eingeben, Tonalität wählen (informativ, emotional, provokant), Plattform auswählen (LinkedIn, Instagram, X). Die App generiert einen fertigen Beitrag, der zur Corporate Language passt. Zeitersparnis pro Beitrag: circa 15 Minuten.
- Pressemitteilungs-Generator: Kernbotschaft, Zitate der Geschäftsführung und Fakten eintragen. Die App strukturiert alles in das klassische Pressemitteilungsformat mit Headline, Lead, Fließtext und Boilerplate.
- Dokumenten-Verdichter: PDF hochladen, gewünschte Länge angeben (Kurzfassung, Management Summary, Detailanalyse). Die App liefert eine strukturierte Zusammenfassung mit den wichtigsten Punkten und Handlungsempfehlungen.
- E-Mail-Optimierer: Entwurf einfügen, Ziel definieren (informieren, überzeugen, deeskalieren, Termin vereinbaren). Die App überarbeitet Tonalität, Struktur und Call-to-Action entsprechend.
- Meeting-Protokoll-Assistent: Audiodatei oder Notizen hochladen. Die App erstellt ein strukturiertes Protokoll mit Teilnehmern, besprochenen Themen, Beschlüssen und offenen Punkten.
auraHub: Die KI-Arbeitsplattform für Unternehmen
Diese Idee haben wir im auraHub umgesetzt. auraHub ist eine KI-Plattform für generative KI, die wir bei auraNexus.ai als Bestandteil unserer KI-Beratung einsetzen und für Kunden individuell konfigurieren.
Die Plattform bringt bereits zahlreiche vorgefertigte Micro Apps mit: E-Mail-Generator, Übersetzer, Meeting-Assistent, HR-Assistent, Vermerk-Generator und weitere. Jede App lässt sich an die Anforderungen des jeweiligen Unternehmens anpassen. Neue Apps können ohne Programmierkenntnisse erstellt werden, indem man Eingabefelder definiert und Prompts hinterlegt.
Technische Eckdaten von auraHub
- Modellunabhängig: Unterstützt alle gängigen Sprachmodelle, darunter OpenAI, Claude, Gemini und Mistral. Neue Modelle werden kontinuierlich integriert.
- Modellkombination: Für jede Micro App kann ein anderes Modell hinterlegt werden. Mistral für schnelle Übersetzungen, Claude für komplexe Analysen, OpenAI für kreative Texte.
- Deployment-Optionen: On-Premises in der eigenen Infrastruktur oder kontrollierte Cloud-Umgebung
- Mitgelieferte Apps: E-Mail-Generator, Übersetzer, Meeting-Assistent, HR-Assistent, Vermerk-Generator, Web-Chat und weitere
- Erweiterbar: Neue Micro Apps können ohne Programmierkenntnisse erstellt werden
- White-Label-fähig: Vollständig an Corporate Design anpassbar
Der Wissenslayer: Warum Unternehmenssuche kein Google ist
Micro Apps für kreative Aufgaben sind ein Anfang. Doch die wirkliche Stärke entfaltet sich, wenn die KI auf unternehmenseigene Daten zugreift. Und hier wird es technisch anspruchsvoll.
Stellen Sie sich vor, eine Mitarbeiterin fragt: „Was haben wir letztes Jahr zum Thema Nachhaltigkeit kommuniziert?“ Ohne Zugang zu internen Daten kann kein Sprachmodell das beantworten, egal wie gut es ist. Die Antwort steckt in SharePoint-Dokumenten, in E-Mails, in Confluence-Seiten, auf dem Fileserver. Verteilt über Dutzende Systeme.
Das Problem mit der einfachen Suche
Die naheliegende Lösung wäre: Man gibt dem Sprachmodell Zugriff auf alle Dokumente. Doch genau hier scheitern die meisten Ansätze. Eine einfache Volltextsuche findet zwar Dokumente, die bestimmte Wörter enthalten. Aber sie versteht nicht, worum es geht.
Ein Beispiel: Sie suchen nach „Urlaubsregelung“. Die einfache Suche findet alle Dokumente, in denen dieses Wort vorkommt. Aber was ist mit Dokumenten, die von „Ferienplanung“, „Abwesenheitsmanagement“ oder“ Freizeitausgleich“ sprechen? Eine einfache Suche findet sie nicht, obwohl sie thematisch relevant sind.
Noch problematischer: Wer darf was sehen? In einem Unternehmen hat nicht jeder Zugriff auf alle Dokumente. Personalakten, Vertragsentwürfe und strategische Planungen unterliegen klaren Zugriffsrechten. Eine einfache Suche ignoriert das. Eine professionelle Unternehmenssuche nicht.
Was eine professionelle Unternehmenssuche ausmacht
Eine echte Enterprise Search ist deutlich mehr als eine Volltextsuche. Sie kombiniert mehrere Technologien, um relevante Informationen zuverlässig zu finden:
Semantische Suche und Vektorsuche: Moderne Systeme verstehen die Bedeutung von Anfragen, nicht nur einzelne Wörter. Wenn jemand nach „Wie beantrage ich Urlaub?“ fragt, findet das System auch Dokumente über „Abwesenheitsantrag“ oder „Freizeitausgleich“, weil es den semantischen Zusammenhang erkennt. Die Vektorsuche wandelt Texte in mathematische Repräsentationen um und findet so inhaltlich ähnliche Passagen, selbst wenn sie völlig andere Wörter verwenden.
Linguistische Analyse: Das System erkennt Wortstämme, Synonyme und sprachliche Varianten. „Antrag“, „beantragen“, „Antragstellung“ werden als zusammengehörend verstanden. Das ist besonders wichtig für deutschsprachige Inhalte mit ihren Komposita und Flexionen.
Konnektoren zu allen Datenquellen: Unternehmenswissen steckt in SharePoint, Confluence, Fileservern, E-Mail-Systemen, Datenbanken, Wikis und zahlreichen weiteren Systemen. Eine professionelle Lösung bringt fertige Konnektoren mit. Mehr als 80 an der Zahl, um all diese Quellen anzubinden und synchron zu halten.
Rechteprüfung in Echtzeit: Jeder Nutzer sieht nur das, wofür er berechtigt ist. Die Suche übernimmt die Zugriffsrechte aus den Quellsystemen und prüft sie bei jeder Anfrage. Ein Vertriebsmitarbeiter sieht andere Ergebnisse als ein HR-Manager, obwohl beide dieselbe Frage stellen.
Dokumentenverarbeitung: PDFs, Word-Dokumente, PowerPoints, Excel-Tabellen, und gescannte Dokumente. Das System muss all diese Formate verstehen und durchsuchbar machen. Dazu gehört auch die Extraktion von Text aus Bildern (OCR) und die Analyse von Tabellenstrukturen.
RAG: Wie Suche und KI zusammenarbeiten
Was ist RAG? RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Bei dieser Methode werden zunächst relevante Dokumente oder Passagen aus dem Unternehmensbestand gesucht (Retrieval). Anschließend generiert das Sprachmodell eine Antwort auf Basis dieser Dokumente (Generation). Das Modell erfindet nichts, sondern antwortet ausschließlich auf Basis vorhandener Inhalte.
Der entscheidende Punkt: Die Qualität der KI-Antwort hängt direkt von der Qualität der Suche ab. Wenn die Suche die falschen Dokumente liefert, kann auch das beste Sprachmodell keine gute Antwort geben. Deshalb ist eine professionelle Unternehmenssuche als Basis so wichtig.
Warum das bessere Ergebnisse liefert
- Weniger Halluzinationen: Das Modell antwortet nur auf Basis vorhandener Dokumente. Es kann nichts erfinden, weil es nur das als Quelle bekommt, was die Suche gefunden hat.
- Immer aktuell: Informationen kommen direkt aus dem Live-Datenbestand. Anders als Trainingsdaten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt eingefroren wurden, spiegelt die Suche den aktuellen Stand wider.
- Rechtegeprüft: Jeder Nutzer erhält nur Antworten auf Basis von Dokumenten, für die er berechtigt ist. Vertrauliche Informationen bleiben geschützt.
- Nachvollziehbar: Zu jeder Antwort werden die Quellen angegeben. Nutzer können prüfen, woher die Information stammt, und bei Bedarf das Originaldokument öffnen.
- Unternehmensspezifisch: Die Antworten berücksichtigen interne Begriffe, Abkürzungen, Produktnamen und Prozesse. Das Modell antwortet im Kontext des Unternehmens, nicht mit generischem Wissen.
Integration im auraHub
Im auraHub lässt sich dieser Wissenslayer als zusätzliche Komponente anbinden. Die Micro Apps können dann nicht nur auf allgemeines Wissen zugreifen, sondern auch auf Unternehmensdaten.
Ein Beispiel: Die Micro App „Pressemitteilungs-Generator“ fragt nicht nur nach Kernbotschaft und Zitaten, sondern kann automatisch prüfen, wie ähnliche Themen in der Vergangenheit kommuniziert wurden. Oder die App „E-Mail-Optimierer“ kennt die internen Sprachregelungen und Vorlagen.
Die Anbindung erfordert allerdings zusätzlichen Aufwand: Es geht um Konnektoren zu Datenquellen, Rechtekonzepte, Indexierung und Qualitätssicherung. Das ist ein separates Projekt, kein Nebensatz. Aber es ist der Schritt, der KI im Unternehmen wirklich produktiv macht.
DSGVO und AI Act: Compliance-Anforderungen erfüllen
Datenschutz ist kein Randthema. Viele Unternehmen zögern beim Einsatz von KI, weil sie nicht wissen, was mit ihren Daten passiert. Gerade in regulierten Branchen wie Versicherungen, Banken oder öffentlicher Verwaltung ist das ein entscheidendes Kriterium.
So adressiert auraHub Compliance-Anforderungen
- On-Premises-Betrieb: Die Plattform kann vollständig in der eigenen IT-Infrastruktur laufen. Keine Daten verlassen das Unternehmensnetzwerk.
- Kontrollierte Cloud: Alternativ ist ein Cloud-Betrieb möglich, bei dem klar definiert ist, welche Daten wohin fließen.
- Modellauswahl: Unternehmen entscheiden selbst, welche Sprachmodelle sie nutzen. Ob OpenAI, Claude, Gemini, Mistral oder lokale Modelle, die Entscheidung liegt beim Unternehmen.
- AI-Act-Konformität: Die Lösung erfüllt die Anforderungen des europäischen AI Act für KI-Anwendungen mit geringem Risiko.
Ausblick 2026: Was sich ändern wird
2026 beginnt mit einer klaren Erkenntnis: Die Experimentierphase ist vorbei. Unternehmen, die KI bisher nur getestet haben, stehen vor der Entscheidung, ob und wie sie in den produktiven Einsatz gehen.
Drei Entwicklungen, die dieses Jahr prägen werden
- Von Einzellösungen zur Plattform: Viele Unternehmen haben 2024 und 2025 mit verschiedenen KI-Tools experimentiert. Jetzt wird konsolidiert. Statt fünf verschiedener Anwendungen für fünf Aufgaben braucht es eine Plattform, die alles bündelt. auraHub ist genau dafür konzipiert.
- Der AI Act wird Realität: Die europäische KI-Verordnung tritt in weiteren Teilen in Kraft. Unternehmen müssen dokumentieren, welche KI-Systeme sie einsetzen und wie. Lösungen, die von Anfang an auf Compliance ausgelegt sind, haben einen klaren Vorteil.
- Multimodale KI im Unternehmensalltag: Die nächste Generation der Sprachmodelle verarbeitet Text, Bild, Audio und Video gleichzeitig. Das eröffnet neue Anwendungsfälle: Bild-Briefings, Video-Zusammenfassungen, Spracheingabe für Micro Apps. auraHub ist darauf vorbereitet und unterstützt die Integration neuer Modelle ohne Plattformwechsel.
Für uns bei auraNexus.ai bedeutet das: Wir bauen auraHub kontinuierlich weiter aus. Neue Micro Apps, verbesserte Konnektoren für den Wissenslayer und Unterstützung für die neuesten Modelle stehen auf der Roadmap. Gleichzeitig begleiten wir Unternehmen dabei, den Schritt von der KI-Spielerei zum echten Produktivitätswerkzeug zu machen.
So starten Sie mit auraHub: Der Proof of Concept
Bei auraNexus.ai bieten wir den auraHub als Teil unserer KI-Beratung an. Der Einstieg erfolgt typischerweise über einen Proof of Concept (PoC) mit klar definiertem Umfang.Was ein PoC beinhaltet
- Zeitrahmen: 4 Wochen
- Technisches Setup: Dedizierte Testumgebung mit Zugängen für Testnutzer
- Micro Apps: 3–5 Use Cases wie Social Media, Pressemitteilungen, Dokumentenzusammenfassung
- Modellanbindung: Integration von Claude, OpenAI, Mistral oder anderen Modellen inkl. API-Kosten
- Begleitung: Fachliche Betreuung, Feedback-Sammlung, gemeinsame Auswertung
Ziel des PoC ist eine belastbare Einschätzung: Funktioniert die Architektur? Wie gut sind die Ergebnisse? Welche Micro Apps haben den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen?
Wichtig: Die Anbindung eines Wissenslayers mit professioneller Unternehmenssuche ist nicht Bestandteil des ersten PoC. Das erfordert zusätzliche Personentage für Datenquellenanbindung, Rechtekonzepte und Qualitätssicherung. Es kann aber als nächster Schritt geplant werden, sobald die Micro Apps funktionieren.
Häufige Fragen zum auraHub
Was kostet der auraHub?
Die Kosten setzen sich zusammen aus: Einrichtung und Konfiguration durch auraNexus.ai, laufende Betreuung (optional), sowie Nutzung der Sprachmodelle (API-Kosten bei Cloud-Modellen oder Infrastrukturkosten bei On-Premises-Betrieb). Ein Proof of Concept gibt Klarheit über den konkreten Aufwand.
Welche Sprachmodelle werden unterstützt?
Der auraHub unterstützt alle gängigen Sprachmodelle: OpenAI, Anthropic, Google, Mistral sowie lokale Modelle wie Llama. Mehrere Modelle können parallel genutzt werden, jede Micro App kann ein anderes Modell verwenden.
Ist auraHub DSGVO-konform?
Ja, der auraHub kann vollständig on-premises betrieben werden, sodass keine Daten das Unternehmensnetzwerk verlassen. Bei Cloud-Nutzung entscheidet das Unternehmen, welche Modelle und Rechenzentren genutzt werden. Die Lösung ist kompatibel mit DSGVO und dem europäischen AI Act.
Brauchen Mitarbeiter Prompt-Kenntnisse?
Nein. Das ist der Kerngedanke vom auraHub. Mitarbeitende nutzen vorkonfigurierte Eingabemasken statt freier Textfelder. Die Prompts werden einmalig von Experten erstellt und im System hinterlegt. Nutzer füllen Felder aus und erhalten Ergebnisse.
Wie schnell ist der auraHub einsatzbereit?
Ein Proof of Concept mit ersten Micro Apps ist in 4 Wochen umsetzbar. Für einen produktiven Rollout mit Wissenslayer (Unternehmenssuche) sollten 2–3 Monate eingeplant werden, abhängig von Anzahl und Komplexität der anzubindenden Datenquellen.
Was ist der Unterschied zwischen auraHub und ChatGPT Enterprise?
ChatGPT Enterprise bietet ein Chat-Interface mit Sicherheits- und Admin-Funktionen. Der auraHub geht einen Schritt weiter: Statt eines leeren Textfeldes bietet es spezialisierte Micro Apps mit Eingabemasken. Zudem ist der auraHub modellunabhängig und kann auch mit Claude, Gemini, Mistral oder lokalen Modellen betrieben werden. Und der optionale Wissenslayer ermöglicht den Zugriff auf Unternehmensdaten mit einer professionellen Sucharchitektur.
Bereit für den nächsten Schritt
Wenn Sie wissen möchten, ob der auraHub für Ihr Unternehmen funktioniert, sprechen Sie uns an. Ein Proof of Concept liefert in vier Wochen Klarheit.
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