Ihre Agenten sind intelligent, arbeiten aber im Blindflug. Geben Sie ihnen einen lebendigen Knowledge Graph Ihrer Organisation – in Echtzeit per API abfragbar.
Ihre KI-Agenten haben Zugriff auf Dokumente, Datenbanken und das Internet – aber nicht auf die wichtigste Information: wie Ihre Organisation tatsächlich funktioniert. Wer wofür verantwortlich ist. Wie Entscheidungen wirklich fallen. Welche Prozesse mit welchen Teams verbunden sind. Dieser operative Kontext steckt in den Köpfen der Menschen, nicht in einem System, das Ihre Agenten abfragen können. RAG über Unternehmensdokumente liefert veraltete oder widersprüchliche Antworten, weil die Dokumente nicht die aktuelle Realität abbilden. Ihre Agenten halluzinieren bei organisationsspezifischen Fragen – und die Mitarbeitenden verlieren das Vertrauen.
So funktioniert es
Die Realität der Organisation erfassen
Holo führt 30-minütige, KI-gestützte Sprachinterviews mit Mitarbeitenden aus der gesamten Organisation und erfasst die tatsächlichen Prozesse, Teams, Tools, Abhängigkeiten und Entscheidungswege.
Einen strukturierten Knowledge Graph aufbauen
Die KI extrahiert Entitäten und Beziehungen aus jedem Gespräch, konsolidiert und dedupliziert sie und erstellt einen strukturierten, abfragbaren Graphen Ihrer Organisation.
Ihre Agenten per API anbinden
Jeder Agent – HR-Assistent, IT-Helpdesk, Onboarding-Guide, Ops-Copilot – kann den Graphen über einen einzigen API-Endpoint abfragen. Null Integrationscode auf Agentenseite.
Fundierte Antworten erhalten
Jede Antwort Ihrer Agenten basiert auf echtem Organisationswissen, nicht auf Dokumentfragmenten. Die Genauigkeit bei organisationsspezifischen Fragen steigt vom üblichen RAG-Niveau auf durchschnittlich über 85 %.
Ihr Ergebnis
85 %+
Durchschnittliche Genauigkeit der Agenten bei Organisationsfragen nach Anbindung an Holo – gegenüber 40 % mit RAG allein
1 Tag
Durchschnittliche Zeit, um einen Agenten an Holo anzubinden – statt 3–6 Monaten eigenem Context Engineering
0
Zeilen Integrationscode pro Agent – nur ein API-Call
“Wir hatten 6 Monate lang eigene Kontext-Pipelines für unsere Agenten gebaut. RAG, Embeddings, Fine-Tuning – das volle Programm. Bei organisationsspezifischen Fragen kamen die Agenten nicht über 40 % Genauigkeit hinaus. Holo haben wir an einem Nachmittag angebunden – buchstäblich ein API-Endpoint – und die Genauigkeit sprang über Nacht auf 85 %. Sechs Monate Engineering, ersetzt durch einen Nachmittag Sprachinterviews.”
Romain V.
Head of AI, Enterprise-SaaS, 1.200 Mitarbeitende
Fallstudie
Ein Enterprise-SaaS-Unternehmen hatte 4 interne KI-Agenten im Einsatz (IT-Helpdesk, HR-Assistent, Onboarding-Guide und Projektzuweisung), doch alle scheiterten an organisatorischen Fragen. RAG über Unternehmensdokumente lieferte veraltete oder widersprüchliche Antworten, weil die Dokumente nicht die aktuelle Realität abbildeten.
Holo führte innerhalb einer Woche Sprachinterviews mit 45 Mitarbeitenden aus allen Abteilungen. Der daraus entstandene Knowledge Graph wurde per API an alle 4 Agenten angebunden. Die Genauigkeit bei Organisationsfragen stieg schon in der ersten Woche von 40 % auf 85 %. Die Nutzung der KI-Tools verdoppelte sich innerhalb eines Monats. Allein der IT-Helpdesk-Agent sparte geschätzt 120 Stunden pro Monat bei der Ticketbearbeitung, weil er Anfragen anhand der tatsächlichen Teamzuständigkeiten richtig weiterleitete.