Der KI-Assistent, der dein ganzes Unternehmen kennt

Der KI-Assistent greift auf alle Module zu, auf die der angemeldete Nutzer Zugriff hat: Wissen, CRM, Finanzen, Personal, ISMS, Projekte, Marketing, Assets und mehr. Stell ihm eine Frage wie 'Wer betreut den Kunden Müller GmbH und welche Verträge laufen aktuell?', und er kombiniert CRM-Daten, Vertrags-Dokumente und Buchhaltung in einer einzigen Antwort. Permission-Awareness ist dabei eingebaut: Daten, auf die du keinen Zugriff hast, sieht auch der Assistent nicht, weder als Filter-Ergebnis noch als implizite Hintergrund-Information. Alles läuft multi-mandant-isoliert auf Postgres mit Row-Level-Security, und der Tenant-Kontext wird im Prompt-Header mitgeführt, sodass kein versehentliches Cross-Tenant-Leak entstehen kann. Die Kontextquellen sind im Antwort-Footer transparent gelistet: Du siehst, woher jede Information stammt, und gelangst mit einem direkten Klick zur Quelle. Bei sensiblen Modulen werden zusätzlich erweiterte Audit-Logs aktiviert.

Lade PDFs, Word-Dokumente, Excel-Tabellen oder Markdown-Dateien hoch, und der Assistent extrahiert die Inhalte und beantwortet deine Fragen mit konkreten Stellen-Verweisen. Auf die Frage 'Welche Kündigungsfrist hat dieser Liefervertrag?' bekommst du zum Beispiel die Antwort samt Seitenzahl und wörtlichem Zitat. Das funktioniert auch für mehrseitige Verträge, technische Spezifikationen, Audit-Berichte oder Geschäftsberichte der Konkurrenz. Hochgeladene Dokumente werden multi-mandant-isoliert gespeichert, die Verarbeitung läuft EU-only über Mistral und AWS Bedrock in Frankfurt eu-central-1. OCR für gescannte PDFs ist eingebaut, ebenso eine Tabellen-Erkennung mit Spalten-Mapping für Excel- und PDF-Tabellen. Die Speicherdauer ist pro Mandant konfigurierbar: Standard sind 90 Tage mit automatischer Löschung nach Frist-Ablauf, manuell löschen kannst du jederzeit. Und wenn du mehrere Dokumente in derselben Anfrage gegenüberstellen willst, nutzt du einfach die Vergleichs-Funktion.

Der Assistent beantwortet nicht nur Fragen, er handelt auch. Im Finanz-Modul sagst du zum Beispiel 'Schlag mir einen Buchungssatz für diesen Beleg vor', und er füllt Konto, Kostenstelle und Betrag direkt im Formular vor. Im CRM legt er auf 'Erstelle einen Follow-Up-Termin in zwei Wochen' den Termin an und verlinkt den Kunden-Datensatz mit allen relevanten Notizen. Im Personal-Modul öffnet er auf 'Bereite die Vertragsverlängerung vor' das passende Template und füllt die Personal-Stammdaten ein. Und im ISMS-Modul schlägt er auf 'Verknüpfe diese Maßnahme mit den passenden Annex-A-Controls' die Mappings vor. Du klickst nur noch auf 'Übernehmen' oder korrigierst. Alle Aktionen sind reversibel, und jede Änderung wird im Audit-Trail dokumentiert, mit dem Hinweis 'durch KI-Assistent vorgeschlagen, durch Nutzer bestätigt' inklusive Zeitstempel und Nutzer-ID.

Wiederkehrende Aufgaben übernimmt der Assistent auf Wunsch komplett, zum Beispiel den monatlichen Reise-Kosten-Beleg-Import aus dem Outlook-Postfach, den wöchentlichen Status-Report ans Team mit Drill-Down-Links oder die Erinnerung an Vertrags-Verlängerungen 30 Tage vor Ablauf mit vorbereitetem Verlängerungs-Template. Du definierst die Routine einmal per natürlich-sprachlichem Prompt, etwa 'Schicke mir jeden Montag um 8 Uhr eine Übersicht der überfälligen Maßnahmen im ISMS'. Der Assistent schlägt dir die Konfiguration vor, du bestätigst nur noch. Die Routinen laufen über die Workflow-Engine, jeder Lauf wird dokumentiert und ist im Audit-Trail nachvollziehbar, inklusive Auslöser und Ergebnis. Bei Fehlern, etwa einer fehlenden Datenquelle oder einer geänderten Berechtigung, bekommst du eine Notification mit der konkreten Fehler-Ursache und einem Lösungs-Vorschlag. Routinen sind außerdem versioniert, du kannst also jederzeit auf eine vorherige Konfiguration zurückrollen, wenn es nötig wird.

Wenn du einen Vorschlag des Assistenten korrigierst, lernt das System daraus. Buchst du zum Beispiel Belege eines bestimmten Lieferanten immer auf eine spezielle Kostenstelle, übernimmt der Assistent das nach drei bis fünf Korrekturen automatisch. Das Lernen ist tenant-isoliert: Korrekturen aus deinem Mandanten beeinflussen niemals andere Tenants, technisch abgesichert über Postgres-Row-Level-Security und logisch über die Few-Shot-Beispiel-Selektion. Das Modell selbst wird dabei nicht auf deinen Daten trainiert, alles bleibt in deinem Tenant. Gelernt wird über Few-Shot-Beispiele, die pro Anfrage aus deinem Tenant geladen werden, ohne dass deine Daten das Modell-Gewicht beeinflussen. Power-User können die Lern-Einträge einsehen und manuell pflegen, also etwa unerwünschte Pattern entfernen oder besonders wertvolle Korrekturen als 'sticky' markieren. Bei einem Mitarbeiter-Wechsel werden persönliche Lern-Einträge anonymisiert oder auf den Nachfolger übertragen.

Das Standard-Modell ist Mistral Large 2, EU-gehostet bei Mistral selbst in Frankreich. Für komplexere Aufgaben nutzt der Assistent Anthropic Claude über AWS Bedrock in Frankfurt eu-central-1, ebenfalls EU-only. Es gibt kein OpenAI, keinen Datenabfluss in die USA und kein Training auf deinen Daten, vertraglich zugesichert über AVV-Anhänge mit Mistral und AWS. Die Modell-Auswahl passiert pro Anfrage automatisch nach Kosten-Nutzen-Profil. Du musst dich also um nichts kümmern, kannst aber pro Anfrage auch manuell wählen. Für besonders sensible Mandanten, etwa KRITIS oder verteidigungsnahe Unternehmen, gibt es zusätzlich einen 'Mistral-only'-Modus, bei dem ausschließlich europäische Modelle ohne US-Beteiligung genutzt werden, konfigurierbar pro Tenant. Modell-Performance und Kosten pro Anfrage siehst du transparent im Dashboard, versteckten Token-Verbrauch gibt es nicht.