Anwendungsfälle für KI in BCS
Ein Überblick über konkrete Einsatzfelder der KI-Unterstützung und den schrittweisen Ausbau der Funktionen in BCS.
09.12.2025 - Fachartikel
Anwendungsfälle des KI-Assistenten in BCS: Von der Hilfe bis zur Automatisierung
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Art, wie wir Software entwickeln, sie verändert auch, wie wir Software nutzen. Für BCS, unsere Projektmanagement- und ERP-Software, bedeutet das, dass KI den Arbeitsalltag spürbar erleichtern, Routinetätigkeiten reduzieren, Anwender schneller zu Antworten führen und die interne Effizienz steigern soll. Während viele KI-Initiativen auf punktuelle Lösungen oder experimentelle Prototypen setzen, verfolgt Projektron einen systematischen, langfristigen Ansatz.
KI in BCS: Wo sie echten Nutzen bringt
Nach einer intensiven Forschungsphase zu den Grundlagen von KI, zu RAG (Retrieval-Augmented Generation), Prompt Engineering, Finetuning und Framework-Design stand eines fest: Um KI sinnvoll in BCS einzubinden, braucht es konkrete, wiederkehrende Anwendungsfälle, in denen KI echten Nutzen stiftet.
RAG ist dabei besonders entscheidend, da die KI zunächst relevante Dokumente oder Daten findet und diese für die Antwortgenerierung nutzt, wodurch Halluzinationen minimiert werden. Mehr zu unseren Erfahrungen mit RAG haben wir in einem separaten Blogartikel dokumentiert.
Die KI-Anwendungsfälle in BCS lassen sich grob in drei Kategorien einteilen:
Hilfe und Informationsbereitstellung
Unterstützung im Ticket- und Projektmanagement
Automatisierung von Aufgaben über KI-Agenten
Diese Anwendungen erfüllen zentrale Kriterien: Sie treten häufig auf, sind gut strukturiert, haben klar abgrenzbare Anforderungen und können sicherheitskonform umgesetzt werden.
Bereits in der frühen Entwicklungsphase zeigte sich, dass nicht das Sprachmodell allein über die Qualität entscheidet, sondern vor allem, wie Aufgaben definiert und welcher Kontext bereitgestellt wird. Aus diesem Grund setzt Projektron auf ein modulares Framework, das sowohl lokal als auch skalierbar betrieben werden kann. Dabei sind einzelne Komponenten wie Sprachmodell, Embedding-Modell oder Vektordatenbank leicht austauschbar, um auf die schnelle Entwicklung im KI-Bereich flexibel reagieren zu können.
Die Anwendungsfälle im Überblick
Die Einsatzmöglichkeiten des KI-Assistenten in BCS reichen von der Informationsbereitstellung über die Zusammenfassung umfangreicher Inhalte bis hin zur Unterstützung bei konkreten Arbeitsabläufen. Dabei verfolgen wir keinen Ansatz, bei dem KI möglichst flächendeckend eingesetzt wird. Entscheidend ist vielmehr, ob ein Anwendungsfall einen erkennbaren Nutzen bietet und sich sinnvoll in die bestehenden Prozesse von BCS integrieren lässt.
Ein zentraler Anwendungsbereich ist die Softwarehilfe. Anwender können Fragen zu BCS in natürlicher Sprache stellen und erhalten Antworten auf Grundlage der vorhandenen Dokumentation. Statt selbst nach der passenden Hilfeseite zu suchen, übernimmt die KI das Retrieval relevanter Inhalte und bereitet diese für die konkrete Frage auf.
Ein weiteres wichtiges Einsatzfeld sind Zusammenfassungen umfangreicher Informationen. Gerade bei Tickets kann sich eine Problembeschreibung über zahlreiche Kommentare verschiedener Personen verteilen. Der KI-Assistent kann diese Informationen verdichten und dadurch einen schnellen Überblick über den bisherigen Verlauf geben. Dasselbe Prinzip lässt sich auch auf andere strukturierte Informationssammlungen übertragen, beispielsweise auf Kontakthistorien, Aufgaben oder Projektverlaufsinformationen.
Darüber hinaus kann KI dabei unterstützen, vorhandene Informationen miteinander in Beziehung zu setzen. Bei einem neuen Ticket können beispielsweise ähnliche Vorgänge als Kontext dienen. Auf dieser Grundlage lassen sich Informationen schneller einordnen und mögliche Lösungsansätze vorbereiten. Durch die Verbindung mit einem Chat können solche Ergebnisse anschließend weiter präzisiert werden.
Eine weitere Entwicklungsrichtung besteht darin, den KI-Assistenten stärker mit den Funktionen und Daten innerhalb von BCS zu verbinden. Während eine Frage wie „Wie lege ich einen Urlaubstermin an?“ anhand der Dokumentation beantwortet werden kann, erfordern Fragen wie „Wie viele Urlaubstage habe ich noch?“ Zugriff auf konkrete Daten des Anwenders.
Für solche Szenarien spielen KI-Agenten, definierte Tools und Schnittstellen wie das Model Context Protocol (MCP) eine wichtige Rolle. Sie ermöglichen es, unterschiedliche Informationsquellen und Funktionen kontrolliert für eine Anfrage bereitzustellen. Perspektivisch können dadurch nicht nur Informationen abgefragt, sondern auch stärker prozessbezogene Aufgaben unterstützt werden.
Gleichzeitig spielt die technische Betriebsform eine wichtige Rolle. Das modulare KI-Framework ist so angelegt, dass Komponenten wie Sprachmodell, Embedding-Modell und Vektordatenbank austauschbar bleiben. Dadurch können unterschiedliche Anforderungen an Datenschutz, Infrastruktur und Betrieb berücksichtigt werden.
Welche KI-Funktionen in BCS aktuell verfügbar sind, welche sich im Test oder in Entwicklung befinden und wie wir Themen wie Datenschutz, Sicherheit und technischen Betrieb umsetzen, aktualisieren wir zentral auf unserer Produktseite. So bleibt dieser Fachartikel auf die grundlegenden Anwendungsfälle und Entwicklungsansätze konzentriert, während der jeweils aktuelle Funktionsstand an einer zentralen Stelle gepflegt wird.
Ein wachsendes KI-Ökosystem
Die Anwendungsfälle zeigen, dass der KI-Assistent weit mehr ist als eine Suchfunktion. Er bildet ein wachsendes Ökosystem aus
Assistenz
Automatisierung
intelligenten Systemabfragen
Dieses Ökosystem wird Schritt für Schritt mehr Aufgaben übernehmen. BCS-Nutzer profitieren von
schnelleren Antworten,
weniger Routinearbeit,
besserer Übersicht,
höherer Automatisierung und
voller Datensouveränität.
Gleichzeitig wächst der Assistent modular, ist inklusive Sprachmodell lokal betreibbar und wird stetig testgetrieben optimiert.
Für tiefergehende Informationen über die Entwicklungsprozesse, Optimierungen des RAG-Prozesses, Parent-Document-Retrieval, Query Rewriting und unsere Erfahrungen mit Sprachmodellen verweisen wir aus unsere anderen Blogbeiträge zum Schwerpunktthema KI.
Mehr zum KI-Schwerpunktthema
Unsere Artikelreihe verbindet Einblicke in die KI-Entwicklung bei Projektron mit verständlichen Grundlagen zu den Technologien hinter modernen Sprachmodellen.
Wie kann KI BCS bereichern?
Der Einstieg in das Entwicklungsprojekt: erste technische Grundlagen, mögliche Einsatzfelder und Ziele für die Integration von KI in BCS.
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Der Beitrag erläutert die Anforderungen, die modulare Architektur und die austauschbaren Komponenten hinter den KI-Anwendungen.
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Wie Texte in kleinere Einheiten zerlegt werden und warum diese Aufteilung die Verarbeitung durch Sprachmodelle beeinflusst.
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Wie Wörter und Inhalte in numerische Vektoren übersetzt und damit für semantische Suche vergleichbar werden.
Attention in der KI
Wie Sprachmodelle relevante Begriffe und Zusammenhänge innerhalb eines Textes erkennen und gewichten.
RAG in KI
Wie Sprachmodelle mit definierten Wissensquellen verbunden werden, um Antworten fachlich einzuordnen und nachvollziehbarer zu machen.
Über den Autor
Maik Dorl ist einer der drei Gründer und bis heute einer der Geschäftsführer der Projektron GmbH. Seit der Gründung im Jahr 2001 prägt er die strategische Ausrichtung des Unternehmens und zeichnet sich heute verantwortlich für die Bereiche Vertrieb, Kundenbetreuung und Produktmanagement. Als Produktmanager ist er die treibende Kraft hinter der Integration innovativer KI-Anwendungen in die ERP- und Projektmanagementsoftware BCS.
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