Die Digitalisierung führt zu einer stetig wachsenden Datenflut in Unternehmen. Informationen verteilen sich auf verschiedenste Systeme: von Nextcloud über Netzwerklafuwerken bis hin zu CRM- und Dokumentenmanagementsystemen. Die Herausforderung? Mitarbeitende verschwenden wertvolle Zeit mit der Suche nach relevanten Daten. Hier können KI-Lösungen den Zugriff auf Informationen innerhalb von Nextcloud und darüber hinaus erheblich erleichtern.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Nextcloud?
Nextcloud ist eine leistungsstarke, nichtkommerzielle Open-Source-Cloud-Software, die es Nutzern ermöglicht, ihre eigenen sicheren und privaten Cloud-Speicher zu erstellen und zu verwalten. Als Fork von ownCloud bietet Nextcloud eine Alternative zu kommerziellen Cloud-Diensten wie Google Drive, SharePoint oder Dropbox. Mit Nextcloud können Benutzer Dateien und Dokumente online speichern, teilen und synchronisieren sowie auf eine Vielzahl von integrierten Anwendungen zugreifen, die ihre Produktivität steigern. Die Software unterstützt plattformübergreifend Windows, macOS, Linux, Android und iOS und bietet Funktionen wie Dateispeicherung, Kalenderverwaltung, Kommunikationstools und Online-Office-Software.
Warum Nextcloud mit KI-gestützter Suche optimieren?
Nextcloud bietet eine hervorragende Plattform für File-Sharing und Kollaboration und bietet auch eine native Suche. Dennoch stoßen native Suchlösungen vieler Systeme schnell an ihre technischen Grenzen – sind sie oft doch nur Nebenprodukt und keine Kernfunktion einer Lösung. Gerade in über Jahre gewachsenen Systemen führt dies zu Herausforderungen, da so immer weniger Wissen effizient genutzt werden kann. So durchsucht die klassische Nextcloud-Suche nur Dateien innerhalb der Plattform und bietet begrenzte Möglichkeiten zur semantischen Analyse. KI-gestützte Assistenten können die Effizienz verbessern, indem sie:
- Inhalte aus Nextcloud mit anderen Unternehmensquellen verknüpfen
- Relevante Suchergebnisse mittels NLP (Natural Language Processing) priorisieren
- Kontextbezogene Ergebnisse liefern, basierend auf Nutzerverhalten und Mustern
Die Mehrwerte für Unternehmen werden schnell sichtbar:
- Deutlich besser Informationszugang zu bestehendem Wissen – stets unter Berücksichtigung bestehender Zugriffsrechte sowie der DSGVO und des EU-AI Acts
- Weniger Suchzeit und stattdessen eine tiefergehende Beschäftigung mit dem eigenen Know-How. Wo früher die Zeit mit Suchen verbracht wurde, können Mitarbeitende nun mehr Zeit in mehrwertschöpfende Tätigkeiten investieren und somit qualitativ bessere Ergebnisse liefern.
- Weniger Doppelarbeit – Mitarbeitende bauen Prozesse auf bestehendem Wissen auf, anstatt dieses doppelt zu erarbeiten.
So schaffen es Unternehmen mit, das bestehende Wissen innerhalb von Nextcloud für ihre Mitarbeitenden deutlich besser zugänglich zu machen.
Unterschiedliche Suchtechnologien machen den Unterschied
Wo man bis vor wenigen Jahren ausschließlich auf Keyword-basierte Lösungen setzte, bringen neue, KI-basierte Technologien ganz andere Möglichkeiten mit sich. So musste man bis vor wenigen Jahren das Keyword noch ganz genau treffen, mittlerweile reichen semantische Ähnlichkeiten, um passende Dokumente zu finden. So sind Informationen vor allen Dingen bei ungenauen Bezeichnungen besser auffindbar. Wie sich die verschiedenen Suchtechnologien im Detail unterscheiden, erklärt dieser Blogartikel.
Systemübergreifende Integration: Alle Informationen an einem Ort
Nun haben wir bisher primär geschrieben, wie eine optimierte Suche innerhalb von Nextcloud die Informationsprozesse optimiert. Eine isolierte Suche in Nextcloud löst jedoch nicht das Problem fragmentierter Datenquellen. Entwickeln wir diese Idee etwas weiter, dann kommen wir schnell auf eine Art „Google fürs Unternehmen“, welches es Mitarbeitenden ermöglicht, systemübergreifend Informationen zu finden. In der Fachsprache nennt sich ein solches System dann „Enterprise Search“:
- Dateiserver, Intranet, Dokumentenmanagementsysteme, CRM und viele weitere Systeme können angebunden werden
- Eine gute Enterprise Search kann Dubletten erkennen und Inhalte intelligent aggregieren
- Darüber hinaus werden Berechtigungen berücksichtigt, um den Datenschutz und die Einhaltung der DSGVO zu gewährleisten
Durch eine nahtlose Integration können Nutzer mit einer einzigen Abfrage alle relevanten Informationen – egal aus welcher Quelle – finden. Dies führt zu mehr Produktivität und besseren Entscheidungsgrundlagen. Ein Beispiel, wie eine solche Suche aussehen kann, ist in diesem Video dargestellt:
Auch wenn in diesem Video nicht explizit eine Nextcloudintegration dargestellt ist, wird schnell klar, wie die Mehrwerte von KI innerhalb einer Nextcloudumgebung realisiert werden können.
KI-Assistent in Nextcloud integrieren
Dadurch, dass für eine KI-basierte Enterprise Search, wie sie oben gezeigt wurde, die Informationen indiziert (jedoch nicht textbasiert, sondern vektorbasiert) werden müssen, hat man bereits die perfekte Grundlage für systemübergreifende KI-Assistenten. Über ein Retrieval Augmented Generation System können Mitarbeitende in einer nächsten Phase mit dem internen Know-How des Unternehmens chatten und sich eigene KI-Assistenten bauen. Somit ist das interne Wissen problemlos auch über KI zugänglich – Datensilo unabhängig.
Nextcloud KI integrieren: So funktioniert es
Die Implementierung einer KI-gestützten Enterprise Search in Nextcloud erfolgt in relativ einfachen Schritten. Als Beispiel zur Beschreibung des Prozesses wurde die Integration der Lösung amberSearch genutzt:
- amberSearch als App registrieren: Zunächst muss amberSearch als App registriert werden (Je nach System funktioniert dies auch mit einem entsprechend berechtigtem Service Account. Dieser Schritt muss für jedes System durchgeführt werden, welches angebunden werden soll. Dabei werden On-Premise System über ein Site-to-Site IPSec VPN angebunden, da amberSearch im Standardfall als Managed Service bezogen wird.
- Indexierung: Auf Basis der freigegebenen Inhalte wird automatisch die Indizierung gestartet. Diese ist notwendig, damit die KI das Unternehmensknow-How „kennt“. Wichtig: Dies ist kein Training von KI-Modellen mit Kundendaten, sondern die Vorbereitung für den oben angesprochenen Retrieval Augmented Generation Prozess.
- Integration in bestehende Oberflächen: Um den Nutzern das beste Nutzererlebnis zu geben, kann amberSearch dort integriert werden, wo Mitarbeitende täglich arbeiten – als IFrameintegration, als Chatwidget oder als Desktopapp.
So schaffen es Unternehmen, mit wenigen Schritten KI innerhalb ihrer Nextcloudumgebung zu schaffen
Erste Erfahrungen mit KI in Nextcloud sammeln
Wenn das Thema insgesamt spannend oder viel versprechend klingt, dann freuen wir uns auf eine Kontaktaufnahme. Gerne unterstützen wir bei der Einführung von KI in deine Nextcloudumgebung: