RAG mit Quellen-Belegen statt freier Generierung
Jede KI-Antwort verweist auf das konkrete Dokument und die genaue Stelle. Mitarbeitende vertrauen der KI nur, wenn sie nachprüfen können — und das ist im Bau-Umfeld nicht verhandelbar.
Valiro verbindet Office- und Field-Teams in Bau-, Anlagenbau- und Engineering-Firmen. Eine Plattform, an der ich täglich baue — und die direkt in meine Beratungs-Erfahrung für Industrie-Mittelständler einfließt.
In Bau- und Engineering-Firmen existieren Welten parallel: Im Büro liegen Projekte, Spezifikationen, Verträge, Dokumente in einem ERP, einem DMS, in Mail-Postfächern und auf Netzlaufwerken. Auf der Baustelle, in der Werkhalle, beim Kunden vor Ort steht der Außendienst-Mitarbeitende — und hat keine sinnvolle Möglichkeit, an genau die Information zu kommen, die er gerade braucht.
Die Folge: Anrufe ins Büro, halbstündige Wartezeiten, falsche Bauteile, Doppelarbeit, frustrierte Mitarbeiter. Bestehende Lösungen (Microsoft Teams, SharePoint, dedizierte Field-Service-Suites) sind entweder zu generisch, zu schwerfällig oder zu teuer für mittelständische Bau- und Engineering-Firmen.
Valiro setzt genau dort an: KI-gestützte Suche über alle Projekt- und Dokumenten-Bestände, mobile-first ausgelegt, offline-fähig, mit klaren Berechtigungs-Filtern. Mitarbeitende fragen in natürlicher Sprache — die Plattform liefert die richtige Spezifikation, das richtige Foto, den richtigen Ansprechpartner.
Valiro ist von Tag eins als Mobile-First-Produkt entworfen worden. Nicht 'auch auf Mobile' — sondern: Die zentrale User-Story ist ein Außendienst-Mitarbeitender, der in der Werkhalle steht, eine Hand frei hat, schnelle Antworten braucht. Alles andere folgt aus dieser Constraint.
Architektur: Native iOS- und Android-Apps für die Field-Seite. Web-App für das Büro. Beides verbunden mit einer einheitlichen API, die ein Vector-Store für die KI-Suche, ein klassisches Postgres für strukturierte Projekt-Daten und Connectors zu gängigen ERP-Systemen orchestriert. RAG mit kuratierten Quellen-Verweisen, damit die KI nicht halluziniert sondern auf das richtige PDF zeigt.
Das Schwierigste war nicht die KI. Das Schwierigste waren die operativen Themen: Offline-Sync, der Konflikte sauber auflöst. Berechtigungen, die durchgängig auf Dokumenten- und Projekt-Ebene wirken. Adoption durch Mitarbeitende, die seit zwanzig Jahren mit anderen Tools arbeiten. Performance auf älteren Smartphones im LTE-Funkloch.
Jede KI-Antwort verweist auf das konkrete Dokument und die genaue Stelle. Mitarbeitende vertrauen der KI nur, wenn sie nachprüfen können — und das ist im Bau-Umfeld nicht verhandelbar.
Die App funktioniert ohne Netz. Synchronisation passiert intelligent, mit klaren Konflikt-Regeln und einer UI, die den Mitarbeitenden über Konflikte informiert statt Daten still zu überschreiben.
Wir ersetzen kein bestehendes ERP. Wir lesen aus existierenden ERPs, schreiben gezielt zurück, und respektieren die führende Datenhaltung. Das hat den Adoptions-Pfad bei mittelständischen Kunden massiv verkürzt.
Modelle laufen in der EU, Auftragsverarbeitungs-Verträge sind klar, Datenflüsse dokumentiert. Für Bau-/Engineering-Firmen mit öffentlichen Auftraggebern ist das oft Voraussetzung.
Such-Latenz im Feld ist eine KPI, kein Detail. Wir messen Antwortzeiten unter LTE-Funkloch-Bedingungen, nicht im Glasfaser-Büro.
Auch wenn der erste Kunde der einzige war: Multi-Tenant ist von Tag eins eingebaut. Migration eines Single-Tenants zu Multi-Tenant ist eine der teuersten Architektur-Entscheidungen — die wir vermieden haben.
Welches LLM Sie nutzen, ist meist die unwichtigste Frage. Wichtig ist, ob Mitarbeitende die Lösung tatsächlich öffnen — und das hängt an UX, Performance und Berechtigungen, nicht am Modell.
In Industrie-, Engineering- und Bau-Umgebungen ist 'die KI sagt' nicht akzeptabel. Jede Antwort braucht eine prüfbare Quelle. Das schränkt die Architektur ein — und schützt vor teuren Fehlern.
Eine KI-Lösung, die parallel zum bestehenden ERP läuft, wird in mittelständischen Industrie-Firmen sterben. Sie muss aus dem ERP lesen und gezielt zurück schreiben — sonst entsteht eine Schatten-Datenhaltung.
Ich höre zu, stelle Fragen und sage offen, ob und wie ich helfen kann.