Das Problem: Verstreutes Wissen und hohe Fehlerquoten im Back Office
In Schweizer Medtech-Unternehmen mit 500 bis 2.000 Mitarbeitern staut sich die Arbeit im Back Office. HR-Teams beantworten dieselben Fragen zu Benefits und Onboarding täglich, während Support-Mitarbeiter nachts und am Wochenende auf Kundenanfragen warten. Die internen Wissensbasen liegen verstreut in Google Drive, Confluence und E-Mail-Threads. Mitarbeiter verlieren im Schnitt 45 Minuten pro Tag mit der Suche nach Informationen, die eigentlich vorhanden sind. Die Folge: Höhere Fehlerquoten bei der Datenerfassung, verzögerte Antworten an Kunden und frustrierte Mitarbeiter, die sich nicht auf die internen Systeme verlassen können. Das Problem ist nicht das Fehlen von Daten, sondern die fehlende intelligente Verknüpfung und Bereitstellung dieser Daten in Echtzeit.
Warum bestehende Lösungen im Gesundheitswesen versagen
Viele Unternehmen greifen zu generischen Cloud-KI-Lösungen, die ihre Daten in externe Rechenzentren übertragen. Im Gesundheitswesen ist das aus Sicherheits- und Vertraulichkeitsgründen oft nicht akzeptabel, selbst wenn keine explizite DSGVO-Meldungspflicht besteht. Andere versuchen, die Wissenssuche manuell zu optimieren, indem sie Ordnerstrukturen in Google Drive umorganisieren. Das führt kurzfristig zu Ordnung, aber nicht zu einer automatisierten, kontextbewussten Antwortgenerierung. Die meisten bestehenden Tools ersetzen die CRM- oder ERP-Systeme nicht, sondern hängen als Insellösungen daneben. Das Ergebnis ist eine zusätzliche Last für die Mitarbeiter, die nun zwei Systeme bedienen müssen, anstatt eines, das nahtlos in ihre Arbeitsabläufe integriert ist.
Die Lösung: On-Premise-KI mit RAG und Google-Workspace-Integration
Forfis setzt auf eine modell-agnostische Architektur, die Open-Weight-Modelle direkt auf der Hardware des Kunden betreibt. Das bedeutet: Keine Daten verlassen das eigene Rechenzentrum. Die KI wird als RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) über die interne Wissensbasis gebaut – Google Drive, interne Wikis und CRM-Records. Sie generiert Antworten, die auf den spezifischen Kontext des Unternehmens zugeschnitten sind. Die Integration erfolgt über die Google Workspace API, sodass der Assistent direkt in Google Chat, Gmail und Docs verfügbar ist. Für den 24/7-Kundenservice wird die gleiche Infrastruktur genutzt, um Tickets zu triagieren und erste Antworten zu generieren. Der Mensch bleibt im Loop: Bei kritischen Anfragen oder wenn die Konfidenz des Modells unter einem Schwellenwert liegt, wird die Anfrage an einen Experten weitergeleitet.
So starten Sie: Zweiwöchiger Pilot mit messbarem ROI
Der Pilot dauert zwei Wochen und folgt einem klaren Plan. Woche 1: Prozess-Audit und Datenanbindung. Wir identifizieren die wichtigsten Wissensquellen in Google Workspace und konfigurieren die Open-Weight-Modelle auf der lokalen Hardware. Woche 2: Feinabstimmung und Messung. Die Prompts werden auf den Fachjargon des Gesundheitswesens optimiert, eine Pilotgruppe wird geschult, und die Baseline-Metriken (Fehlerquote, Antwortzeit) werden gemessen. Am Ende der zwei Wochen liegt ein Bericht vor, der die Reduktion der Fehlerquote und die Zeitersparnis quantifiziert. Der Übergang zum Managed Service erfolgt nahtlos: Forfis übernimmt den Betrieb, überwacht die Modellperformance und passt die Prompts kontinuierlich an neue Daten an.
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