Die Chatbot-Revolution in der unternehmensinternen Suche

Die 5 disruptivsten Trends der LLM-basierten Suche 2025

Wien (pts011/12.08.2025/11:00)

Large Language Models (LLMs) – also große Sprachmodelle zur Generierung von Texten und Antworten – verändern die Art, wie Unternehmen Informationen suchen und finden – schneller, kontextbezogener und intelligenter als je zuvor. Immer mehr Firmen ersetzen klassische Suchfelder etwa im Datei-Explorer oder im E-Mail-Programm Microsoft Outlook durch KI-basierte, dialogorientierte Systeme wie Microsoft Copilot oder Glean. Diese verstehen Inhalte in Dokumenten, E-Mails und Datenbanken – und liefern präzise Antworten in einem intuitiven, auf Konversation basierenden Setting statt langer statischer Suchtrefferlisten. LLMs ermöglichen damit eine völlig neue Qualität der Unternehmenssuche: interaktiv, personalisiert und effizient. Statt zeitintensiver Recherche treten dialogorientierte Assistenten in den Vordergrund, die Zusammenhänge erkennen, Rückfragen stellen und Ergebnisse verständlich aufbereiten. Doch aktuelle Entwicklungen in der unternehmensinternen Suche gehen weit darüber hinaus. Umso wichtiger ist es für Unternehmen in diesen schnelllebigen Zeiten den Überblick zu behalten. In diesem Artikel gehen wir daher darauf ein, wie LLMs die Suche von Daten im Unternehmen grundlegend verändern und zeigen neue Trends und Einsatzgebiete von LLMs in der Unternehmenssuche auf.

Was sind LLMs – und warum verändern sie die Informationssuche?

Große Sprachmodelle – sogenannte LLMs (Large Language Models) – sind KI-Systeme, die auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurden. Sie verstehen nicht nur einzelne Wörter, sondern erfassen Sprache im Zusammenhang, erkennen Bedeutungen und liefern eigenständig formulierte Antworten. Damit gehen sie weit über klassische Suchmaschinen hinaus: Statt bloßer Trefferlisten liefern sie präzise, kontextbezogene Informationen. Diese Fähigkeit beruht auf technologischen Fortschritten wie den sogenannten Transformer-Architekturen und semantischen Vektoren (Embeddings). Während frühere Modelle wie LSTM stark begrenzt waren, brachte Google mit BERT ab 2018 erstmals ein Transformer-basiertes Sprachmodell mit tiefem Sprachverständnis in die Suche. Mit den GPT-Modellen von OpenAI – insbesondere GPT-4 und seit kurzem GPT-5 – erreichte diese Entwicklung eine neue Qualität: Die KI kann heute nicht nur Text, sondern auch Bilder verarbeiten und im Internet in Echtzeit recherchieren. Wenig überraschend wurden Services wie GPT-4 oder Microsoft Copilot seit 2024 explizit als Suchtools vermarktet. Die Idee dahinter ist, dass User in Suchmaschinen Fragen stellen – aber statt einer statischen Liste an Suchergebnissen in Form von Datenquellen – generierte Texte erhalten, die die Nutzerfragen direkt beantworten. Doch die Entwicklung steht nicht still – die derzeitige Entwicklung generativer Suche bietet disruptive Trends, die die unternehmensinterne Suche für immer verändern werden und die Unternehmen unbedingt im Blick behalten sollten.

Die fünf disruptivsten Trends der LLM-basierten Suche 2025

1. Die Suche wird zum Dialog

Die Art und Weise, wie wir suchen, verändert sich grundlegend – denn die klassische Suchleiste gehört der Vergangenheit an. "Die Suche ist nicht länger ein Suchfeld mit statischen Ergebnislisten – sie ist eine Konversation", bringt es Christoph Wendl, CEO der Iphos IT Solutions GmbH, dem Hersteller der unternehmensinternen Suchmaschine searchit auf den Punkt. "Statt einzelne Schlagworte einzutippen und auf eine Liste von Links zu hoffen, sprechen Nutzer heute mit ihrer Suchmaschine – ganz natürlich, wie in einem Dialog." Große Sprachmodelle, sogenannte LLMs, wie sie etwa in Google Gemini, Microsoft Copilot oder ChatGPT mit Browsing-Funktion zum Einsatz kommen, ermöglichen es, bei Fragen nachzuhaken, Aussagen zu verfeinern und kontextbezogene Antworten zu erhalten. Damit wird die Suche nicht nur flexibler, sondern auch wesentlich intelligenter. Unternehmen bauen auf dieser Basis moderne Suchsysteme – sogenannte Suchstacks – auf, die Vektor-Datenbanken wie Pinecone oder Chroma nutzen. In Kombination mit Open-Source-LLMs wie Mistral oder LLaMA entstehen so leistungsfähige, skalierbare und vor allem sichere und datenschutzkonforme Suchlösungen, wie sie auch die unternehmensinterne Suchmaschine searchit realisiert.

2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ein Schlüsselbegriff in dieser Entwicklung ist Retrieval-Augmented Generation – kurz RAG. "Das Besondere daran ist, dass das Sprachmodell nicht nur auf seine Trainingsdaten zurückgreift, sondern bei Bedarf in Echtzeit recherchieren kann – etwa im Internet oder in unternehmensinternen Quellen", so Wendl. "Dadurch entstehen Antworten, die nicht nur auf vorhandenes Wissen zurückgreifen, sondern auf aktuelle, spezifische Informationen." Mit neuen RAG-Technologien wird das Beste aus zwei Welten kombiniert: Die Genauigkeit klassischer Datenbank-Suche trifft auf die Ausdrucksstärke und Flexibilität von generativer KI. Gerade in komplexen Bereichen wie dem Recht, in der Medizin oder in wissenschaftlichen Kontexten kann diese Technologie den Unterschied machen – indem sie punktgenaue, faktenbasierte Informationen liefert, statt allgemeiner generierter Aussagen.

3. Personalisierte Suchassistenten mit Gedächtnis

Dabei bleibt es nicht bei reinen Suchabfragen. Moderne KI-gestützte Suchsysteme passen sich immer stärker den individuellen Bedürfnissen ihrer Nutzer an – und lernen sogar mit. Personalisierte Suchassistenten mit "Gedächtnis" analysieren, wer sucht, in welchem Kontext, mit welchem Ziel. So kann ein Entwickler mit der einfachen Eingabe "Projektstatus anzeigen" automatisch auf aktuelle Jira-Tickets zugreifen, während ein Marketing-Teammitglied über denselben Befehl Zeitplan-Daten präsentiert bekommt. Die Suche passt sich dem Nutzer an – nicht umgekehrt. Noch beeindruckender ist die Fähigkeit dieser Systeme, sich an vergangene Gespräche zu erinnern. Wer schon einmal nach "Performance-Metriken 2024 im Marketing" gefragt hat, kann später anschließen: "Was hat sich seit unserem letzten Gespräch geändert?" Die Suchanfrage wird Teil eines fortlaufenden Austauschs – sie wird kontinuierlich.

4. Strukturierte und unstrukturierte Daten durchsuchen

Doch das volle Potenzial von LLMs zeigt sich dort, wo strukturierte und unstrukturierte Daten zusammenkommen. Klassische Datenbanken, wie sie in SQL vorliegen, sind längst nicht mehr die einzigen Quellen. Heute geht es darum, auch PDFs, E-Mails, Chatverläufe, Bilder oder sogar Code-Dokumente in ganz unterschiedlichen Quellen wie etwa Netzwerkfestplatten oder Websites durchsuchen zu können – und das gleichzeitig. Eine moderne Anfrage wie "Was sagen Kunden über unseren Support?" wird nicht mehr getrennt beantwortet – mit Zahlen hier, Aussagen dort – sondern liefert eine integrierte Antwort: Mit Kennzahlen, Stimmungen und Zitaten in einem Bericht. Besonders spannend ist die Entwicklung hin zur multimodalen Suche: LLMs können heute Bilder, Text, Audio oder sogar Diagramme gleichzeitig erfassen und verarbeiten. Die Bildinformationen werden dabei durch spezialisierte Module in beschreibende Texte übersetzt. Christoph Wendl berichtet von Kundenbeispielen wie "Finde dieses Logo in allen Design-Dateien" oder "Was zeigt diese Grafik?" Die Suche wird damit nicht nur sprachlich, sondern auch visuell zugänglich – ein echter Gamechanger.

5. Autonome Suchagenten

Ein weiterer Innovationsschritt sind autonome Suchagenten – ein hochaktueller Trend im LLM-Umfeld. Hier wird die Suche zur Aktion: KI-gestützte Agenten planen selbstständig mehrstufige Aufgaben, greifen auf Tools wie Notion, Slack oder interne Datenbanken zu, sammeln Informationen, fassen sie zusammen und liefern auf Wunsch komplette Berichte. Die Technologie geht damit weit über einfache Suchanfragen hinaus. Der Agent agiert eigenständig – auf Basis natürlicher Sprache. In diesem Zusammenhang spricht man auch von "Natural Language BI" – also Business Intelligence durch natürliche Sprache. Die Antworten sind nicht nur textlich verständlich aufbereitet, sondern beinhalten auch automatisch generierte Diagramme, Trendanalysen und Zusammenfassungen. Plattformen wie Tableau Pulse oder Microsoft Fabric setzen genau hier an – und bieten Unternehmen völlig neue Möglichkeiten der datenbasierten Entscheidungsfindung.

"Kurz gesagt: Die Suche von heute ist nicht mehr das, was sie einmal war. Sie spricht, denkt mit, erinnert sich – und handelt", fasst Wendl zusammen. "Unternehmen, die diese Entwicklung verschlafen, laufen Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Wer sich jedoch frühzeitig mit LLMs, RAG und intelligenten Agenten auseinandersetzt, erschließt sich ein mächtiges Werkzeug für Effizienz, Wissenstransfer und datenbasierte Zukunftsstrategien."

Mehr Infos zu Enterprise Search mit searchit: https://www.searchit-enterprise-search.com

Über searchit
Das internationale Unternehmen Iphos IT Solutions definiert das Thema "Enterprise Search" für Unternehmen neu. Seit dem Launch von searchit hat sich das Wiener Unternehmen als nachhaltiger Innovator in der Branche etabliert. Mit zahlreichen KI-Funktionen wie etwa einer KI-gestützten Bildersuche setzt searchit neue Standards in der Branche. Das hauseigene AI-Lab befasst sich mit hochinnovativen KI-Anwendungen in der Suche mittels Verarbeitung und Generierung von Bildern und Texten. Ing. Christoph Wendl leitet gemeinsam mit Lyubomir Ivanov als Chief Executive Officers (CEO) das 1998 gegründete Unternehmen, das sich mit innovativen Lösungen den aktuellen Herausforderungen der IT stellt.

Rückfragehinweis für Medien:
Ing. Christoph Wendl
Geschäftsführer, Iphos IT Solutions GmbH
Khekgasse 35
1230 Wien
Tel.: +43 1 869 84 00
E-Mail: info@searchit.cc

Aussender:	searchit by Iphos IT Solutions GmbH
Ansprechpartner:	Christoph Wendl
Tel.:	+43 1 869 84 00
E-Mail:	info@searchit.cc
Website:	www.searchit.cc