Workorb
Workorb ist eine KI-Plattform für die Architektur-, Ingenieur- und Baubranche (AEC), die die Angebotserstellung und Geschäftsentwicklung automatisiert. Sie …
Workorb ist eine KI-Plattform für die Architektur-, Ingenieur- und Baubranche (AEC), die die Angebotserstellung und Geschäftsentwicklung automatisiert. Sie erstellt einen zentralen Wissens-Hub, indem sie die Daten Ihres Unternehmens automatisch bereinigt und organisiert, sodass Sie erfolgreiche Angebote erstellen, RFPs zusammenfassen und die Einhaltung von Vorschriften mit minimalem manuellem Aufwand sicherstellen können.
Über Unternehmenssuche
Unternehmenssuche-Tools sind KI-gestützte Plattformen, die eine einzige, intelligente Suchmaschine für alle internen Daten einer Organisation erstellen. Durch den Einsatz von Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Vektorsuche gehen diese Tools über den einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern hinaus, um den Kontext und die Absicht hinter der Anfrage eines Benutzers zu verstehen. Sie durchbrechen effektiv Informationssilos, indem sie sich mit unterschiedlichen Quellen wie Cloud-Laufwerken, Datenbanken, Wikis und Kommunikations-Apps verbinden. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, genaue und relevante Informationen sofort zu finden, was die Produktivität und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung erheblich steigert.
Kernfunktionen
- Einheitliche Indizierung: Verbindet und indiziert Daten aus einer Vielzahl interner Systeme wie Confluence, Google Drive, Slack und Salesforce.
- Semantische Suche: Versteht die Bedeutung hinter Anfragen und findet konzeptionell verwandte Informationen, auch wenn die Schlüsselwörter nicht exakt übereinstimmen.
- Frage-Antwort in natürlicher Sprache: Ermöglicht es Benutzern, Fragen in einfacher Sprache zu stellen und direkte, zusammengefasste Antworten mit Quellenangaben zu erhalten.
- Berechtigungsbewusste Sicherheit: Setzt bestehende Zugriffskontrollen durch und stellt sicher, dass Benutzer nur Suchergebnisse sehen, für die sie eine Berechtigung haben.
- KI-gestützte Zusammenfassung: Erstellt prägnante Zusammenfassungen aus mehreren Dokumenten und spart den Benutzern Zeit beim Lesen langer Materialien.
Anwendungsfälle
Diese Tools sind für wissensintensive Rollen und Abteilungen von unschätzbarem Wert. Zum Beispiel können Forschungs- und Entwicklungsteams schnell vergangene experimentelle Daten finden, Kundensupport-Mitarbeiter können Lösungen in technischen Handbüchern und früheren Tickets finden, und Rechtsteams können E-Discovery über Millionen von Dokumenten durchführen.
Wie man wählt
Bei der Auswahl eines Unternehmenssuche-Tools bewerten Sie dessen Bibliothek an vorgefertigten Konnektoren für Ihre bestehenden Systeme. Priorisieren Sie Lösungen mit robusten, berechtigungsbewussten Sicherheitsfunktionen zum Schutz sensibler Daten. Berücksichtigen Sie auch die Raffinesse seiner KI-Fähigkeiten – unterstützt es echte semantische Suche und generative Antworten? Schließlich bewerten Sie seine Skalierbarkeit, um sicherzustellen, dass es das wachsende Datenvolumen Ihrer Organisation bewältigen kann.
UnternehmenssucheAnwendungsfälle
Beschleunigung der Lösung von Kundensupport-Anfragen
Ein Kundensupport-Mitarbeiter bearbeitet ein komplexes technisches Problem bezüglich der API-Integration eines Produkts. Anstatt manuell separate Wissensdatenbanken, Entwicklerdokumentationen und interne Chat-Protokolle zu durchsuchen, verwendet er das Unternehmenssuche-Tool. Er gibt eine Frage in natürlicher Sprache ein: „Was sind die häufigsten Timeout-Fehler bei der v3-Zahlungs-API mit Python-Clients?“ Das System scannt sofort alle verbundenen Quellen und liefert eine zusammengefasste Antwort, die die drei Hauptursachen zusammenfasst, komplett mit Links zu den spezifischen Abschnitten im technischen Handbuch und einem relevanten Gesprächsverlauf zwischen Ingenieuren auf Slack. Dies reduziert die Lösungszeit von über einer Stunde auf unter zehn Minuten.
Optimierung von Rechts- und Compliance-Prüfungen
Ein Compliance-Beauftragter hat die Aufgabe, alle im letzten Geschäftsjahr unterzeichneten Verträge zu prüfen, um sicherzustellen, dass sie den neuen Datenschutzbestimmungen entsprechen. Mit einem Unternehmenssuche-Tool kann er eine einzige Abfrage wie „finde alle Verträge, die nach dem 1. Januar unterzeichnet wurden und ‚Datenverarbeitung‘ sowie ‚Weitergabe an Dritte‘ erwähnen“ ausführen. Das Tool durchsucht das Vertragsmanagementsystem des Unternehmens, freigegebene Laufwerke und E-Mail-Archive. Es gibt eine präzise Liste relevanter Dokumente zurück und hebt die spezifischen Klauseln in jedem Dokument hervor. Dieser Prozess, der Wochen manueller Überprüfung in Anspruch genommen hätte, wird in wenigen Stunden abgeschlossen, was eine rechtzeitige Einhaltung der Vorschriften gewährleistet und rechtliche Risiken reduziert.
Verbesserung der Vertriebs- und Marketing-Intelligenz
Ein Vertriebsleiter bereitet sich auf ein entscheidendes Treffen mit einem potenziellen Kunden vor. Um ein überzeugendes Angebot zu erstellen, muss er alle früheren Interaktionen und relevanten Marktdaten verstehen. Er verwendet die Unternehmenssuche, um „alle Interaktionen mit Firma XYZ und Marktforschung zum Fintech-Sektor“ abzufragen. Das Tool aggregiert Daten aus dem CRM (frühere E-Mails, Besprechungsnotizen), der Marketing-Automatisierungsplattform (Webinar-Teilnahme, Content-Downloads) und dem internen Marktforschungs-Repository. Innerhalb von Minuten erhält der Leiter eine vollständige 360-Grad-Ansicht des potenziellen Kunden, die es ihm ermöglicht, seine Präsentation mit hochrelevanten Einblicken und Fallstudien anzupassen und so die Chancen auf einen Geschäftsabschluss erheblich zu erhöhen.
Beschleunigung des Onboardings neuer Mitarbeiter
Ein neu eingestellter Softwareentwickler muss die Codierungsstandards und den Bereitstellungsprozess des Unternehmens verstehen. Anstatt Kollegen mehrere Fragen zu stellen oder ein komplexes internes Wiki zu durchsuchen, fragt er einfach das Unternehmenssuche-Tool: „Wie ist der Prozess zur Bereitstellung eines neuen Microservices in der Produktion?“ Das Tool fasst Informationen aus dem Engineering-Handbuch, Confluence-Seiten und relevanten Slack-Kanälen zusammen und stellt eine schrittweise Checkliste bereit. Es zeigt auch Links zu wichtigen Code-Repositorys und die Kontaktinformationen des DevOps-Teamleiters an. Dieser Self-Service-Ansatz befähigt den neuen Mitarbeiter, schneller produktiv zu werden, und entlastet erfahrene Teammitglieder.
Erkenntnisse aus F&E-Archiven gewinnen
Ein Materialwissenschaftler in einem großen Produktionsunternehmen entwickelt ein neues hitzebeständiges Polymer. Um doppelte Forschung zu vermeiden, fragt er das Unternehmenssuche-System nach „allen Forschungen zu PEEK-Polymerverbundwerkstoffen und thermischem Abbau über 300°C“. Das System durchsucht jahrzehntelange digitalisierte Laborjournale, Forschungsarbeiten, Patentanmeldungen und Materialtestergebnisse, die in verschiedenen Formaten und an verschiedenen Orten gespeichert sind. Es findet eine vergessene interne Studie von vor acht Jahren, die eine ähnliche Verbindung detailliert beschreibt, was dem Team Monate redundanter Experimente erspart und einen wertvollen Vorsprung für das neue Projekt verschafft.
Zentralisierung des Wissens zur Produktentwicklung
Ein Produktmanager plant die nächste Version einer mobilen App. Er muss alle verfügbaren Rückmeldungen zur Benutzeroberfläche der aktuellen Version sammeln. Er verwendet die Unternehmenssuche, um zu fragen: „Was ist das Benutzerfeedback zur Benutzeroberfläche des v2-Dashboards?“ Das System zieht und fasst Informationen aus Kundensupport-Tickets in Zendesk, Ergebnissen von Benutzerumfragen in Google Forms, App-Store-Bewertungen und Diskussionen über Funktionsanfragen aus einem dedizierten Slack-Kanal zusammen. Der Produktmanager erhält eine prägnante Zusammenfassung der häufigsten Beschwerden und Vorschläge, die es ihm ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen für die Produkt-Roadmap zu treffen, ohne Tage mit der manuellen Zusammenstellung von Feedback zu verbringen.