Conversational Layer
Natürliche Sprache wird in fachliche Abfragen und relevante Entitäten übersetzt.
Project Buddy Conversational Agent – Unternehmenswissen gezielt im Dialog abfragen
Nicht suchen. Fragen.
Unternehmenswissen wird dialogfähig – mit Quellen, Kontext und fein steuerbaren Zugriffs- und Sichtbarkeitsregeln.
Projekt
Der Project Buddy Conversational Agent erweitert die Project-Buddy-Datenbasis um einen natürlichsprachlichen Dialog. Statt ein vollständiges Briefing zu lesen, stellen Mitarbeitende konkrete Fragen: Wer hat bereits mit Lieferant X gearbeitet? In welchen Projekten war Mitarbeiter Y beteiligt? Welche Erfahrungen gibt es mit einer bestimmten Komponente? Der Agent verbindet relevante Beziehungen und liefert gezielte Antworten aus freigegebenen Enterprise-Quellen. Dabei lässt sich getrennt steuern, wer den Agenten nutzen darf und welche Informationen für die jeweilige Person in Antworten einfließen dürfen. Sensible Inhalte können – abhängig von Quellsystem und Architektur – gezielt gefiltert, vollständig ausgeschlossen oder maskiert werden.
Kategorie: Conversational AI · Knowledge Management · Self-Service Analytics
Conversational AI · Knowledge Graph · Self-Service Insights
Project Buddy Chat
PROJEKTDATEN
- Interface: natürlichsprachlicher Dialog
- Datenbasis: Project Buddy Quellen + Relationship Mapping
- Use Cases: Projekt-, Personen-, Lieferanten- und Komponentenwissen
- Prinzip: Agentenzugriff, Datensichtbarkeit und sensible Inhalte gezielt steuerbar
Ergebnis
Mitarbeitende erhalten kontextbezogene Antworten auf konkrete Unternehmensfragen und können Zusammenhänge explorativ untersuchen, ohne die zugrundeliegenden Datenquellen einzeln durchsuchen zu müssen. Zugriffsrechte und Informationsumfang werden dabei bewusst entlang von Rollen, Identitäten und fachlichen Anforderungen begrenzt.
Besonderheit
Der Mehrwert entsteht durch das Zusammenspiel aus natürlicher Sprache, strukturierten Beziehungen, Enterprise-Daten und Governance. Nutzung des Agenten und Sichtbarkeit der Informationen lassen sich getrennt betrachten: Je nach Use Case können Rollen, Projekte, Datenbereiche oder einzelne sensible Inhalte begrenzt werden. Informationen, die nicht in eine Antwort einfließen sollen, können abhängig von Quelle und Architektur gefiltert, ausgelassen oder maskiert werden.
Tech-Stack
Microsoft Copilot Studio bzw. passende Microsoft-AI-Services für den Conversational Layer, Dataverse als strukturierte Relationship-Basis, Business Central und weitere Unternehmensquellen für Geschäftskontext sowie bestehende Identitäts- und Berechtigungskonzepte. Je nach Architektur werden diese durch zusätzliche Regeln für Datenfreigabe, Filterung, Ausschluss oder Maskierung sensibler Informationen ergänzt.
Für wen geeignet?
Für Organisationen mit verteiltem Projekt- und Erfahrungswissen, die Mitarbeitenden einen schnellen Self-Service-Zugriff auf Zusammenhänge ermöglichen wollen und dabei Nutzung, Datensichtbarkeit und sensible Informationen kontrolliert steuern müssen – besonders in Projektgeschäft, Beratung, Engineering, Einkauf, Service und Delivery.
Ad hoc
fragen statt suchen
Cross-data
Beziehungen nutzen
1 Dialog
statt System-Hopping
Ausgangssituation
Die Information existiert – die richtige Frage daran zu stellen ist trotzdem aufwendig
Klassische Suche funktioniert gut, wenn Nutzer wissen, wonach sie suchen und in welchem System es liegt. Schwieriger wird es bei relationalen Fragen: Wer kennt diesen Lieferanten? Welche Projekte verbinden Person und Komponente? Welche Erfahrungen gibt es aus ähnlichen Kundenprojekten? Genau hier wird dialogbasierter Zugriff wertvoll.
-
Viele Suchorte: Projektlisten, ERP, Dataverse, Dokumente und Teamwissen müssen separat durchsucht werden.
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Komplexe Fragen: Beziehungsfragen lassen sich mit klassischer Volltextsuche nur schwer beantworten.
-
Abhängigkeit von Experten: Für viele Antworten muss heute jemand gefragt werden, der Organisation und Historie gut kennt.
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Unentdeckte Zusammenhänge: Relevante Verbindungen zwischen Personen, Projekten, Lieferanten oder Komponenten bleiben verborgen.
-
Hohe Einstiegshürde: Neue Mitarbeitende müssen erst lernen, welches System welche Information enthält.
-
Statische Reports: Vorgefertigte Auswertungen beantworten nur die Fragen, die beim Bau bereits bekannt waren.
Ziele des Projekts
Unternehmenswissen so zugänglich machen, wie Mitarbeitende tatsächlich fragen
Der Agent soll strukturierte Enterprise-Daten nicht durch freie KI-Texte ersetzen, sondern sie über natürliche Sprache einfacher zugänglich und kombinierbar machen.
Natürliche Sprache
Fragen ohne Kenntnis von Tabellen, Feldern, Filtern oder Systemgrenzen stellen.
Beziehungen nutzen
Personen, Projekte, Lieferanten und Komponenten über ihre Verknüpfungen hinweg auswerten.
Self-Service
Wiederkehrende Informationsfragen ohne manuelle Zwischenstation beantworten.
Konsistente Datenbasis
Dieselben freigegebenen Quellen und Beziehungen wie beim Project Buddy nutzen.
Granulare Governance
Nutzung des Agenten, Sichtbarkeit von Daten und Umfang der Antworten nach Rolle, Identität und fachlichem Kontext begrenzen.
Lösungsbausteine
Relationship Mapping
Dataverse-Beziehungen verbinden Mitarbeitende, Projekte, Lieferanten, Komponenten und weitere Objekte.
Enterprise Grounding
Antworten werden aus definierten Unternehmensquellen statt aus allgemeinem Modellwissen aufgebaut.
Kontextuelle Antworten
Der Agent liefert nicht nur Treffer, sondern den relevanten Zusammenhang zur gestellten Frage.
Zugriff, Filter & Maskierung
Steuert getrennt, wer den Agenten nutzen darf und welche Daten sichtbar werden. Sensible Inhalte können je nach Quelle zusätzlich gefiltert, vollständig ausgeschlossen oder maskiert werden.
Erweiterbare Use Cases
Neue Frageklassen und Datenobjekte können schrittweise ergänzt werden, wenn ihr Business Value klar ist.
Beispiel-Use-Cases
Fragen, die heute Menschen beantworten – künftig direkt aus dem Unternehmenskontext
Projektleitung
Projekt-Historie
In welchen Projekten war Mitarbeiter X involviert – und welche Rolle hatte die Person dort?
Einkauf / Delivery
Lieferanten-Erfahrung
Welche Mitarbeitenden haben bereits mit Lieferant XY gearbeitet und in welchem Projektkontext?
Engineering
Komponentenwissen
Welche Projekte nutzen Komponente Z und wer im Unternehmen hat damit Erfahrung?
User Story: Expertise für ein neues Projekt in Sekunden identifizieren
Für ein neues Projekt wird Erfahrung mit einem bestimmten Lieferanten benötigt. Statt Projektarchive zu durchsuchen oder mehrere Kollegen anzufragen, formuliert die Projektleitung die Frage direkt im Agenten. Dieser nutzt die freigegebenen Beziehungen zwischen Lieferant, Projekten und Mitarbeitenden und liefert passende Personen samt Projektkontext. Aus der Antwort kann direkt eine weitere Frage entstehen – etwa welche Komponenten in diesen Projekten verwendet wurden.
Ideal für Unternehmen, die…
ihr vorhandenes Projektwissen nicht nur speichern, sondern dialogfähig machen wollen
- viele wiederkehrende Fragen zu Projekten, Expertise, Lieferanten oder Kunden haben
- Dataverse oder andere strukturierte Beziehungssysteme nutzen
- Wissen schneller für neue Mitarbeitende und Projektteams zugänglich machen möchten
- Self-Service Analytics ohne zusätzliche Spezialoberflächen ermöglichen wollen
- statische Reports um explorative Fragen ergänzen möchten
- Enterprise-AI mit getrennt steuerbarem Agentenzugriff und Datensichtbarkeit aufbauen wollen
- sensible Informationen vor der Antwort gezielt filtern, ausschließen oder maskieren möchten
Copilot Studio
Dataverse
Conversational AI
Knowledge
Self-Service
Quick Facts
- Kernnutzen
- gezielte Ad-hoc-Abfragen über verteiltes Enterprise-Wissen
- Interface
- natürlichsprachlicher Dialog statt Filter- und Systemwissen
- Datenbasis
- Project Buddy Quellen + strukturierte Beziehungen
- Governance
- Nutzung, Sichtbarkeit und sensible Inhalte gezielt begrenzbar
Persönlicher Ansprechpartner
Sprechen wir kurz über Ihr Vorhaben.
Matthias Buck ist Ihr direkter Ansprechpartner für alle skouz Enterprise Solutions. Er verbindet langjährige Projekterfahrung mit tiefem technischem Verständnis und einem klaren Blick für Prozesse, Plattformen und sinnvolle Lösungswege. In einem kurzen Gespräch ordnet er Ihr Vorhaben präzise ein, erkennt schnell die relevanten Hebel und zeigt auf, wie eine passende Lösung für Ihr Unternehmen aussehen kann.
Matthias Buck
Enterprise Solutions · Erstgespräch · Einordnung · Passender nächster Schritt
- Kurz & unverbindlich
- Direkt zum Experten
- Klare nächste Schritte
Häufige Fragen
Häufige Fragen zu Conversational AI für Unternehmenswissen Häufige Fragen
Was der Agent kann, woher Antworten kommen und wie sich dialogbasierte Wissensabfrage von klassischer Suche oder Chatbots unterscheidet.
Next Step
Welche drei Fragen kostet Ihr Unternehmen heute am meisten Such- und Abstimmungszeit?
Genau dort starten wir. Wir prüfen Datenquellen, Beziehungen, Agentenzugriff, Datensichtbarkeit, sensible Inhalte und Antwortqualität und bauen daraus einen klar abgegrenzten Conversational-AI-Use-Case.
Use Case zuerst. Technologie danach.
Weitere Lösungspakete
Zwei weitere passende Lösungspakete.
DATA, KNOWLEDGE & INTELLIGENCE
Project Buddy – KI-Projektbriefings aus
Project Buddy bündelt Angebotsdaten, Dataverse-Metadaten, Business-Central-Kennzahlen, Kunden-News und historische Projekterfahrung zu
Ergebnis
Ein aktueller Projektüberblick entsteht in Minuten statt durch manuelle Recherche über mehrere Systeme.
DATA, KNOWLEDGE & INTELLIGENCE
Insights Hub – Wissensdatenbank mit Upload-Workflow und
Wissen wird zentral gesammelt, geprüft und auffindbar gemacht. SKOUZ Insights bündelt Studien, Präsentationen und Dokumente in einer
Ergebnis
Zentrales Wissen: Inhalte einreichen, prüfen, freigeben und zuverlässig finden.