Ein führendes Biotechnologie-Unternehmen implementierte gemeinsam mit dem Beratungshaus ZS eine unternehmensweite Suchplattform auf Basis von Google Vertex AI und Gemini. Beschäftigte können über eine Konversationsschnittstelle Informationen aus mehr als drei Millionen verteilten Dokumenten abrufen. Spezialisierte Parser bereiten heterogene Datenformate auf, während funktionale Agenten spezifische Fachbereiche wie Recht oder Betriebsabläufe unterstützen.
Ein führendes Biotech-Unternehmen nutzt eine von ZS entwickelte Suchplattform auf Basis von Google Vertex AI und Gemini, um über drei Millionen verteilte Dokumente für fundierte Geschäftsentscheidungen nutzbar zu machen.
In forschungsintensiven Branchen wie der Biotechnologie verteilt sich wichtiges Betriebswissen häufig über Millionen von Dokumenten in getrennten IT-Systemen. Die generative KI-Plattform führt diese Bestände zusammen und stellt Mitarbeitenden einen virtuellen Assistenten mit natürlicher Sprachschnittstelle zur Verfügung. Mithilfe hochentwickelter Dokumenten-Parser werden heterogene Dateiformate strukturiert erschlossen und für die Sprachmodelle zugänglich gemacht. Das Gesamtsystem wurde auf der Cloud-Infrastruktur von Google Cloud Vertex AI mit Gemini-Modellen aufgesetzt, um komplexe Anfragen präzise zu beantworten. Neben der allgemeinen Unternehmenssuche unterstützt die Architektur funktionale Agenten wie spezialisierte Assistenten für rechtliche Fragestellungen oder operative Betriebsabläufe. Das System erreicht eine Antwortgenauigkeit von rund 85 Prozent und verkürzt die Recherchezeiten für fundierte Entscheidungen spürbar.
Klassische regelbasierte Softwaresysteme scheitern an der enormen typografischen und strukturellen Heterogenität von Millionen Dokumenten, da sie keine semantischen Zusammenhänge oder Synonyme verstehen. Generative Sprachmodelle wie Google Gemini in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation sind in der Lage, unstrukturierte Textinhalte kontextbezogen zu interpretieren und komplexe Fragen in natürlicher Sprache präzise zu beantworten. Nur moderne KI-Modelle können Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und in kohärente, domänenspezifische Antworten überführen.
Organisationen, die verteilte Wissensbestände per generativer KI sekundenschnell zugänglich machen, gewinnen deutliche Geschwindigkeitsvorteile bei Entwicklungs- und Zulassungsentscheidungen gegenüber Wettbewerbern mit starren Ordnerstrukturen. Die Fähigkeit, domänenspezifische Agenten für Rechts- und Betriebsthemen flexibel anzudocken, festigt die operative Führungsrolle.
Die Beschleunigung von Recherchezyklen senkt den internen Personalaufwand bei Wissensrecherchen erheblich und mindert das Risiko kostspieliger Fehlentscheidungen durch unvollständige Faktenlagen. Unternehmen in forschungsintensiven Sektoren erschließen den vollen Wert ihrer bestehenden Dokumentenarchive, ohne kostspielige manuelle Datenbereinigungsprojekte voranzustellen.
Die Informationsarchitektur wandelt sich von passiven Dateiarchiven hin zu einer interaktiven Wissensschicht, die komplexe Dateitypen automatisch analysiert und synthetisiert. Dies erfordert jedoch eine belastbare Cloud-Infrastruktur sowie standardisierte Parser-Pipelines zur laufenden Aktualisierung des Vektorbestands.
Mitarbeitende werden von der zeitraubenden Suche nach alten Richtlinien, Verträgen oder Betriebsberichten entlastet und können sich auf die inhaltliche Beurteilung der Resultate konzentrieren. Die KI fungiert als kollegialer Recherchepartner, erfordert jedoch ein geschultes Urteilsvermögen bei der Bewertung von Zwischenergebnissen.
Fachkräfte in Rechts- und Betriebsabteilungen wandeln sich von manuellen Dokumentensuchern zu strategischen Analysten, die aufbereitete KI-Ergebnisse bewerten und anwenden. Die Kernverantwortung verbleibt beim Menschen, während die Vorstrukturierung automatisiert wird.
Das Formulieren präziser Suchprompts und das kritische Prüfen KI-generierter Zusammenfassungen werden zu alltäglichen Kernkompetenzen. Zudem gewinnt die Fähigkeit an Bedeutung, spezialisierte Agenten gezielt in funktionsübergreifende Arbeitsabläufe einzubinden.
Für externe Anspruchsgruppen und Kunden entsteht ein verlässlicherer Service, da interne Abteilungen des Unternehmens regulatorische und vertragliche Belange rasch klären können. Sie erleben eine Organisation, die auf geprüfte interne Dokumentenwahrheiten statt auf zeitraubende manuelle Rückfragen setzt.
Die verbesserte interne Informationsverfügbarkeit in forschungsnahen Organisationen trägt dazu bei, dass Produkte und Dienstleistungen schneller und fundierter weiterentwickelt werden können.