Das fehlende Element für den Aufbau eines unternehmensweiten RAG-Systems

Ihr RAG-System ist hervorragend darin, Fragen zu beantworten, aber es kann keine Maßnahmen daraufhin ergreifen.

Ein Vertriebsmitarbeiter kann fragen: „Wie lautet unsere Standardpreisgestaltung für Verträge mit Unternehmen?“ und erhält sofort das richtige Richtliniendokument. Aber damit hat seine Arbeit gerade erst begonnen.

Jetzt müssen sie dieses Dokument öffnen, die relevante Preisstufe finden, die Details kopieren, zum CRM wechseln, um ein Angebot zu erstellen, einen Vorschlag in einem anderen tool entwerfen und dann das Account-Team im Chat benachrichtigen.

Die „Antwort” der KI hat lediglich eine neue, mehrstufige Liste zum Zu erledigen erstellt. Die kognitive Belastung wurde nicht beseitigt, sondern lediglich von der „Suche nach Informationen” auf die „manuelle Ausführung der nächsten Schritte” verlagert.

Laut einer McKinsey-Studie geben 87 % der Unternehmen an, dass KI-Abfragesysteme erfolgreich die richtigen Informationen liefern. Dennoch sehen nur 31 % eine messbare Steigerung der Produktivität.

Warum? Weil das Abrufen ohne Ausführung einen neuen Engpass schafft, der Menschen dazu zwingt, KI-generierte Antworten manuell in Maßnahmen umzusetzen.

Dieser Artikel erklärt, warum die meisten unternehmensweiten RAG-Systeme ihre Versprechen nicht einhalten können. Er zeigt auch, wie das Hinzufügen einer Ausführungsebene RAG von einem passiven Suchtool in eine aktive Arbeitsmaschine verwandelt.

RAG ruft Wissen ab, verlässt sich jedoch auf Menschen, um zu handeln

RAG-Systeme sind brillante Bibliothekare. Sie durchforsten Ihre Wissensdatenbank, ziehen den richtigen Absatz heraus und legen ihn ordentlich auf Ihren Schreibtisch. Dann gehen sie wieder.

Es handelt sich dabei einfach um die architektonische Obergrenze der Arbeit. Der Abruf ist so konzipiert, dass er nur gelesen werden kann.

Arbeit ist jedoch Lesen und Schreiben. Sie erfordert Aktualisierungen, Änderungen der Eigentümerschaft, Statusänderungen, Benachrichtigungen, Abhängigkeiten, Aufzeichnungen und Nachverfolgungen. Wenn Ihre KI lesen, aber nicht schreiben kann, verwandelt sie Antworten in Aufgaben.

Theoretisch reduziert das Abrufen den Zeitaufwand für die Suche. In der Praxis wird diese Zeit jedoch oft für den Koordinationsaufwand aufgewendet. Anstatt nach Informationen zu suchen, verwendet Ihr Team nun seine Energie darauf, Informationen in strukturierte Arbeit über mehrere Systeme hinweg zu übersetzen.

In dieser Übersetzungsebene kommt es zu Verlusten an Produktivität.

Die versteckten Mechanismen der Aktionslücke

In dem Moment, in dem eine KI-Antwort erfordert, dass ein Mensch manuell nachgelagerte Schritte als Auslöser auslöst, haben Sie Folgendes eingeführt:

Eine Antwort, die nicht im Workflow eingebettet ist, ist nutzlos. Sie informiert, aber sie führt nicht aus. Und in der Ausführung liegt der Wert des Geschäfts.

Unverbundene Tools verursachen Kontextlücken, die KI nicht überbrücken kann.

Seien wir ehrlich: Ein RAG-System ist nur so intelligent wie die Daten, auf die es zugreifen kann.

Ihr RAG kennt vielleicht alles in Ihrer offiziellen Wissensdatenbank, hat aber keinerlei Sichtbarkeit zum Echtzeit-Status eines Projekts, zur aktuellen Kapazität Ihres Teams oder zu einer wichtigen Unterhaltung, die in einem Chat-Kanal stattfindet.

Das bedeutet, dass die KI Ihnen zwar eine sachlich korrekte Antwort geben kann, diese aber kontextuell nutzlos ist, da sie nicht weiß, dass das Projekt, auf das sie sich bezieht, bereits drei Wochen hinter dem Zeitplan liegt.

Statische Antworten versagen, wenn die Arbeit Entscheidungen in Echtzeit erfordert.

Die meisten RAG-Antworten sind Momentaufnahmen und spiegeln nicht die lebendige Arbeitsumgebung wider. Sie generieren Antworten auf der Grundlage von Informationen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit indexiert wurden.

Wenn eine Zeitleiste von einem Projekt am Montagmorgen aktualisiert wird, arbeitet ein RAG-System, das auf am Freitag indizierte Daten zurückgreift, bereits mit veralteten Informationen. Alle Empfehlungen, die es gibt, basieren auf einer überholten Realität.

Echte Arbeit erfordert Echtzeit-Bewusstsein, und genau hier stößt eine statische Abruf-Pipeline an ihre Grenzen, da sie ihre Vorgaben nicht an die Dynamik Ihrer Workflows anpassen kann.

Das fehlende Element, das RAG in die Tat umsetzt

Wenn eine bessere Abfrage nicht der Durchbruch ist, was dann?

Nein, es handelt sich nicht um ein größeres Modell oder eine intelligentere Eingabeaufforderung. Es ist nicht einmal ein breiteres Kontextfenster.

Das fehlende Element ist struktureller Natur: Es handelt sich um eine Ausführungsebene. Eine Form der agentenbasierten KI, die nicht nur Informationen abruft und darauf reagiert, sondern diese Informationen direkt in Ihrem Workflow autonom umsetzt.

Dies ist die Brücke, die endlich die Verbindung zwischen „KI, die weiß” und „KI, die tut” herstellt. 🛠️

Vom Abruf bis zur Ausführung

Das traditionelle RAG verhält sich wie ein außergewöhnlicher Forscher.

Sie zeigt innerhalb von Sekunden die richtige Preispolitik des Unternehmens an, hebt die relevante Stufe hervor und gibt sie an den Vertriebsmitarbeiter zurück. Technisch korrekt, aber operativ unvollständig.

Eine Ausführungsebene verändert das Ergebnis. Anstatt den Vertriebsmitarbeiter diese Informationen manuell zwischen den tools übertragen zu lassen, kann ein agentenbasiertes RAG:

Die Antwort ist dann nicht mehr eine Checkliste, sondern ein Element, das sofort ausgeführt wird.

Einbettung von Aktionen in reale Workflows

Damit KI messbare Steigerungen der Produktivität erzielen kann, muss sie in derselben Umgebung eingesetzt werden, in der die Arbeit erstellt, deren Nachverfolgung durchgeführt und sie fertiggestellt wird.

Wenn Wissen und Ausführung voneinander getrennt sind, werden Menschen zur Verbindung, die Details zwischen Systemen kopiert, manuell Eigentümerschaft zuweist und als Auslöser für Prozesse dient.

Eine Ausführungsebene beseitigt diesen Übersetzungsaufwand. Fundiertes Wissen aus Ihrem RAG-System hilft den KI-Agenten, Datensätze sofort zu aktualisieren, Aufgaben zu erstellen, Workflows als Auslöser zu nutzen, Dokumente zu generieren und die Kommunikation innerhalb der Tools zu koordinieren, die Ihr Team bereits verwendet. Anstatt eine Pause einzulegen, um Erkenntnisse in Maßnahmen umzusetzen, werden diese Maßnahmen an derselben Stelle ausgeführt, an der die Erkenntnisse gewonnen wurden.

Im Wesentlichen wird der Workflow dadurch kontinuierlich statt fragmentiert.

Vom passiven RAG zum agentenbasierten RAG

Die Funktion von Passives RAG ist ähnlich wie die von einer Suchmaschine mit Superkräften.

Sie verbessert den Abruf und beschleunigt die Suche, ist jedoch weiterhin auf Menschen angewiesen, um diese Antworten über getrennte Systeme hinweg zu operationalisieren.

Agentic RAG verhält sich eher wie ein digitaler Teamkollege.

Sie liest den Kontext, überlegt sich geeignete Folgemaßnahmen und führt diese in Live-Arbeitsumgebungen aus. Auf den ersten Blick ist die Veränderung subtil, in der Praxis jedoch transformativ. Das Abrufen reduziert die Denkzeit. Die Ausführung reduziert die Koordinationszeit.

Wie ClickUp Super Agents RAG zum Leben erwecken

Eine Ausführungsebene von Grund auf neu aufzubauen, klingt theoretisch elegant.

In der Praxis bedeutet dies, APIs miteinander zu verknüpfen, Berechtigungen zu verwalten, Integrationen zu pflegen, Speicher und Speicherplatz zu verwalten und eine Orchestrierungslogik über Systeme hinweg aufzubauen, die nie für die Zusammenarbeit konzipiert wurden.

Die meisten Teams bleiben entweder bei der passiven Abfrage hängen oder versuchen, ihr eigenes benutzerdefiniertes Agent-Framework auf der Grundlage fragmentierter tools zu entwickeln. ClickUp beseitigt diesen Kompromiss.

Anstatt Agenten auf eine unverbundene Infrastruktur zu schichten, bettet ClickUp sie direkt in einen konvergierten KI-Arbeitsbereich ein, in dem Aufgaben, Dokumente, Chats, Dashboards und Automatisierungen bereits dasselbe Datenmodell verwenden.

Hier sind Abruf und Ausführung keine getrennten Systeme. Sie arbeiten innerhalb derselben Umgebung. ClickUp Brain, der integrierte KI-Assistent, fungiert als fundierte Wissensschicht. ClickUp Super Agents fungieren als Ausführungsschicht.

Zusammen verwandeln sie RAG von einer Suchinfrastruktur in eine live operierende Engine.

Umfassendes Wissen statt blindem Abruf

Super Agents arbeiten nicht in einem vagen Kontext. Administratoren steuern explizit, worauf jeder Agent innerhalb seiner Wissens- und Speichereinstellungen zugreifen kann.

Agenten kann Zugriff auf Ebene von Bereichen, Ordnern, Listen, Aufgaben oder Chats gewährt werden. Öffentliche Bereiche sind standardmäßig verfügbar, während private Speicherorte bewusst einbezogen werden müssen und eine klare Sichtbarkeit bieten, wenn sensible Daten offengelegt werden.

Über interne Arbeitsbereichsdaten hinaus können Agenten eine Verbindung zu externen Systemen wie Confluence, GitHub, Gmail, Slack, Microsoft SharePoint und Cloud-Speicherplattformen herstellen. Die Websuche kann ebenfalls aktiviert werden, ebenso wie der Zugriff auf das ClickUp-Hilfecenter für vertrauenswürdige Produktberatung.

Das bedeutet, dass die Abfrage nicht nur breit angelegt ist, sondern auch berechtigungsabhängig und strukturiert.

Ein Agent kann eine Arbeitsanweisung aus Dropbox hervorholen, sie mit dem internen Projektkontext kombinieren und sie innerhalb einer Aufgabe zurückgeben, ohne dass die Benutzer den Workspace verlassen müssen. Das Wissen wird in der Erfahrung zentralisiert, auch wenn die Quellen in der Verteilung bleiben.

Ein Speicher, der sich im Laufe der Zeit anpasst

Herkömmliche RAG-Systeme sind zustandslos; sie rufen Informationen ab und vergessen sie dann wieder.

Super Agents verfügen über eine kontrollierte Speicherschicht, die Verhaltenskontinuität ermöglicht, ohne die Kontrolle zu beeinträchtigen.

Dank des Kurzzeitgedächtnisses kann ein Super Agent auf seine bisherigen Interaktionen und Aktionen zurückgreifen. Wenn diese Funktion aktiviert ist, kann der Agent sich daran erinnern, an was er zuvor gearbeitet hat, und diesen Kontext für zukünftige Antworten nutzen.

Mit Hilfe von Einstellungen können Benutzer dauerhafte Verhaltensanweisungen definieren, die die Form des Verhaltens des Agenten bestimmen. Diese Einstellungen werden im Speicher des Agenten gespeichert und automatisch auf nachfolgende Interaktionen angewendet, wodurch sie den Ton, die Struktur oder das Format beeinflussen.

Intelligence ermöglicht es dem Agenten außerdem, wichtige Kontextdetails für die zukünftige Verwendung zu erfassen und zu speichern. Da dies sensible Informationen enthalten kann, ist Intelligence standardmäßig deaktiviert und muss explizit aktiviert werden. Wie und wann Intelligence gespeichert wird, hängt von den konfigurierten Anweisungen des Agenten ab, wodurch sichergestellt wird, dass der Speicher innerhalb definierter Parameter strukturiert und verwaltet wird.

Außerdem ist die Speicherung von Informationen konfigurierbar. Administratoren legen fest, wie und wann Informationen gespeichert werden sollen. Sensible Speichertypen erfordern vor der Aktivierung eine Bestätigung.

Dadurch werden Agenten von einmaligen Antwortgebern zu kontextbewussten Mitarbeitern, die sich innerhalb definierter Grenzen anpassen.

Direkt im Workflow eingebettete Ausführung

Das Abrufen ohne Ausführung führt zu einer Aktionslücke. Super Agents schließen diese Lücke.

Da Super Agents innerhalb desselben Workspace operieren, in dem auch Aufgaben, Dokumente und Automatisierungen zu finden sind, können sie sofort auf Wissen reagieren.

Mit einer einzigen Eingabeaufforderung kann ein vollständig strukturiertes Projekt mit vorab ausgefüllten Aufgaben, verknüpften Kreativ-Briefings, zugewiesenen Eigentümern und strukturierten Zeitleisten erstellt werden. Eine blockierte Aufgabe kann eine Neupriorisierung auslösen, die Beteiligten benachrichtigen und Abhängigkeiten dynamisch anpassen. Notizen von Meetings können zu zugewiesenen Aktionspunkten werden. Aus Live-Aufgabendaten können Updates für die Geschäftsleitung generiert werden. Anhänge können in strukturierte Einzelposten umgewandelt werden.

Anstatt Informationen zur Operationalisierung an einen Menschen zurückzugeben, aktualisieren Agenten das Aufzeichnungssystem direkt.

Rollenbasierte Agenten in allen Funktionen

Wichtig zu beachten: Super Agents sind nicht auf einen einzigen Workflow beschränkt.

Sie können für Projektmanagement, die Erstellung von Marketinginhalten, Verkaufspräsentationen, die Bearbeitung von Anfragen, die Koordination von Rekrutierungsmaßnahmen, die Berichterstellung an die Geschäftsleitung, die Risikoüberwachung, die Terminplanung, die Verwaltung von E-Mails, SEO-Recherchen und vieles mehr konfiguriert werden.

Beispiel:

Sehen Sie hier ein Beispiel in Aktion:

Ein Workspace mit gemeinsamem Kontext für Menschen und KI

Fragmentierte Tools zerstückeln den Kontext und lassen selbst das fortschrittlichste RAG-System nur eine Teilwahrheit liefern.

ClickUp beseitigt diese strukturelle Einschränkung, indem es Aufgaben, Dokumente, Chat, Dashboards und KI in einer einzigen Umgebung mit einheitlichen Berechtigungen zusammenführt. Da Menschen und Agenten innerhalb derselben Hierarchie der Arbeitsbereiche arbeiten, können Agenten Kommentare lesen, Abhängigkeiten verstehen, Statusänderungen beobachten und mit Echtzeit-Bewusstsein handeln.

Dadurch wird RAG von einem passiven Suchtool zu einem System, das die Arbeit vorantreibt:

Wenn diese Ebenen innerhalb eines einzigen Workspaces koexistieren, ist KI nicht mehr nur ein Informationsassistent, sondern wird zu einem operativen Teammitglied.

Was Sie bei einer Enterprise RAG-Lösung beachten sollten

Wenn Sie Ihr RAG-System aufbauen oder aktualisieren möchten, müssen Sie Lösungen nicht nur hinsichtlich ihrer Fähigkeit, Dokumente zu finden, bewerten.

Eine erfolgreiche RAG-Anwendung für Unternehmen ist eine Aktions-Engine und nicht nur eine Suchleiste. Hier sind die Schlüssel-Kriterien, die Sie berücksichtigen sollten, um sicherzustellen, dass Sie eine Lösung wählen, die einen echten operativen Wert bietet.

Wenn Sie diese Fragen stellen, können Sie zwischen einer RAG-Implementierung, die in einer Demo beeindruckend aussieht, und einer, die die Arbeitsweise Ihres Teams tatsächlich verändert, unterscheiden.

Wissen mit ClickUp nutzbar machen

Ein unternehmensweites RAG-System ist ein wichtiger erster Schritt, löst jedoch nur die Hälfte des Problems. Das Abrufen allein ändert nichts daran, wie die Arbeit erledigt wird. Das fehlende Element – die Komponente, die echte Produktivität ermöglicht – ist eine Ausführungsebene. Sie benötigen KI-Agenten, die fundiertes Wissen in autonome Aktionen innerhalb Ihrer realen, täglichen Workflows umsetzen können. ✨

Dies ist der entscheidende Wandel von einer „KI, die antwortet” zu einer „KI, die ausführt”. Der ultimative Wert liegt nicht in einer etwas besseren Informationsbeschaffung, sondern in einer KI, die sich aktiv an der Arbeit Ihres Teams beteiligt.

Unternehmen, die heute Erfolg haben, diese Lücke zu schließen, werden sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, wenn die KI-Fähigkeiten weiter ausgebaut werden. Sie werden ihr RAG-System von einer passiven Bibliothek in eine aktive, intelligente Arbeitsmaschine verwandeln.

Verwandeln Sie Ihr RAG-System mit ClickUp von einem passiven Suchwerkzeug in eine aktive Arbeitsmaschine. Starten Sie kostenlos unter und erleben Sie die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten, die wissen, wie Ihre Arbeit aussieht!

Häufig gestellte Fragen

Die meisten RAG-Systeme sind hervorragend im Abrufen von Informationen, können aber keine Maßnahmen ergreifen. Ihnen fehlt das Echtzeit-Bewusstsein für Änderungen im Workflow und sie sind durch die Verbindungen zu den Datensilos eingeschränkt. Dadurch müssen Menschen die Lücke zwischen Antworten und Ergebnissen manuell schließen.

Ein einfaches RAG ruft Informationen ab und gibt Antworten. RAG-KI-Agenten gehen noch einen Schritt weiter: Sie rufen Informationen ab, denken nach und führen dann Aufgaben wie die Aktualisierung von Projekten, den Auslöser für Workflows und die Koordination von Arbeiten auf der Grundlage dieses fundierten Wissens selbstständig aus.

Ein RAG-System kann zwar Daten aus verstreuten Tools abrufen, seine Effektivität wird jedoch durch Kontextlücken und Datensilos stark eingeschränkt. Aus diesem Grund liefert ein konvergierter Workspace, der Daten und Workflows vereint, stets stärkere und zuverlässigere Ergebnisse.