Wie ein CustomGPT Effizienz und Kreativität bei hagebau fördert
Stell dir vor, du könntest alltägliche Routineaufgaben automatisieren und gleichzeitig Raum für kreative und innovative Tätigkeiten schaffen. Genau das ermöglicht der neue KI-Chatbot hagebauGPT den Mitarbeitenden von hagebau – einem europaweiten Netzwerk von Groß- und Einzelhändlern im Bereich Baustoffe, Holz, Fliesen und Do-it-yourself.
Mit hagebauGPT können Mitarbeitende sicher und effizient auf Unternehmensdatenbanken und interne Wissensquellen zugreifen. Diese Technologie fördert nicht nur den sicheren Umgang mit generativer KI, sondern verbessert auch die Arbeitsprozesse im Unternehmen. Langfristig soll dies zu mehr Effizienz führen und die Mitarbeitenden in ihrem täglichen Arbeitsablauf unterstützen. Kurz gesagt: hagebauGPT zeigt eindrucksvoll, wie maßgeschneiderte KI-Lösungen echte Vorteile und eine neue Dimension der Arbeitswelt schaffen können.
Die Herausforderung
Als die neuen generativen KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney und Co. veröffentlicht wurden, erkannte hagebau schnell das Potenzial dieser Technologien zur Unterstützung ihrer internen Prozesse. Doch mit begrenzten IT-Ressourcen stand das Unternehmen vor der Herausforderung, diese innovativen Lösungen effektiv zu implementieren.
Mit statworx als strategischem Partner entschied sich hagebau für die Entwicklung eines eigenen, datensicheren Chatbots – hagebauGPT. Dieser Chatbot basiert auf der CustomGPT-Plattform von statworx, die speziell auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten wurde. Neben der sicheren Integration in die hagebau-Cloud bietet CustomGPT die Möglichkeit, branchenspezifische Funktionalitäten und eine individuelle Benutzeroberfläche zu integrieren, die mit den Markenrichtlinien des Unternehmens übereinstimmt.
Die Lösung
hagebauGPT nutzt Retrieval-Augmented Generation (RAG), um generative KI-Modelle mit spezifischem Wissen aus externen Datenquellen zu erweitern. Der Prozess besteht aus drei Schritten: Zuerst wird relevantes Wissen (Retrieval) aus den verfügbaren Daten gefunden. Dann wird eine Instruktion (Augment) erstellt, die das Sprachmodell nutzt, um eine präzise Antwort zu generieren (Generation). RAG ist besonders nützlich für die Beantwortung spezifischer Fragen, da es gezielt auf relevante Teile eines Datensatzes zugreift und so das Risiko von Fehlern reduziert. Die semantische Suche spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie nicht nur nach Schlüsselwörtern, sondern auch nach Bedeutungen sucht. Dies ermöglicht es, relevante Informationen aus verschiedenen Datenquellen effizient zu finden.
Ein typischer Anwendungsfall von RAG ist der Einsatz in FAQ-Bots, die strukturierte FAQ-Datenbanken nutzen, um auf Benutzeranfragen zu antworten. Bei unstrukturierten Daten, wie technischen Handbüchern oder Marketingmaterialien, sind erweiterte Strategien notwendig, um diese in durchsuchbare Formate umzuwandeln. Hier RAG kann durch die Kombination von semantischer Vektorsuche und Fuzzy-Keyword-Suche weiter optimiert werden. Diese hybride Suchmethode sorgt dafür, dass sowohl genaue als auch kontextuell relevante Informationen effizient identifiziert werden.
Das Ergebnis
Der Chatbot bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter die Verarbeitung von Spracheingaben und die Interaktion mit internen Handbüchern. Nutzer:innen können zudem eigene Dokumente hochladen und bearbeiten. Dank RAG integriert hagebauGPT Unternehmensdaten und bietet zudem Kontrolle über Datensicherheit und Datenschutz, weil alle Daten innerhalb der EU bleiben. Diese Funktionalitäten fördern nicht nur die Effizienz, sondern auch die Kreativität der Mitarbeiter:innen, indem sie neue Wege der Interaktion und Problemlösung ermöglichen.
Nach einer erfolgreichen Pilotphase wurde hagebauGPT im Mai 2024 für alle Mitarbeiter:innen zugänglich gemacht. Die Resonanz war überwältigend positiv: Viele Mitarbeiter:innen nutzen den Chatbot aktiv und bringen neue Ideen für weitere Anwendungsfälle ein. Das zeigt: Der Weg von hagebau mit hagebauGPT ist ein Beispiel dafür, wie Unternehmen durch gezielte Investitionen in KI-Technologie langfristige Vorteile erzielen können. Das Unternehmen plant, die Funktionalitäten des Chatbots weiter auszubauen und dabei insbesondere die Effizienzoptimierung im Fokus zu behalten. Durch die Integration in bestehende Geschäftsanwendungen und die kontinuierliche Einbindung von Mitarbeiterfeedback wird die Plattform weiter verbessert und neue, innovative Einsatzmöglichkeiten erschlossen.
Fazit
Die Zusammenarbeit zwischen hagebau und statworx zeigt eindrucksvoll, wie KI-gestützte Technologien nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch eine Plattform für kreative Lösungen bieten können. Unternehmen, die ähnliche Wege beschreiten möchten, können daraus konkrete Best Practices ableiten.
CustomGPT eröffnet Unternehmen die Chance, ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. In unserer Case Study mit hagebau kannst du im Detail nachlesen, wie die Implementierung einer CustomGPT-Lösungen auch in deinem Unternehmen ablaufen könnte.
