Wissenssicherung vor der Rente

Vorab gerechnet

Strukturierte KI-Interviews mit ausscheidenden Könnern; das Erfahrungswissen wird durchsuchbare Wissensbasis statt Flurfunk. Wir möchten das als internen Prototyp für unser Unternehmen umsetzen.

Gerechnet am 11.09.2026 um 22:18 Uhr

Ihr erster Prototyp · Festpreis netto

5.880 €

Prototyp Aufwand 52 / 100 · ca. 5 Wochen

So haben wir Sie verstanden

KI-gestützte strukturierte Interviews mit ausscheidenden Mitarbeitern erfassen, deren Wissen in eine durchsuchbare interne Wissensbasis überführen.

Was der Prototyp enthält

Ein Interview-Durchlauf mit einem echten ausscheidenden Mitarbeiter, KI-geführt, Ergebnis durchsuchbar in einer einfachen Oberfläche.

52/100

Aufwands-Meter — 100 heißt maximaler Aufwand und maximaler Preis, keine Note.

KI-Dialogführung plus Strukturierung und Suche, aber ohne mehrere Fremdsysteme oder Altdaten

Danach: Vollausbau

Vollausbau ab 68.500 € · indikativ bis 89.000 € · 5 Wochen · Team aus 3

Komponenten

Interview-Fragenkatalog & KI-Dialogführung5,5 PT
Aufbereitung & Strukturierung der Antworten4,25 PT
Wissensbasis mit Volltextsuche4,25 PT
Benutzeroberfläche (Interview + Suche)3,75 PT
Datenmodell & Speicherung2,25 PT

Besetzung

Lead Developer (Lead .NET-Entwickler)
Senior Developer (Senior .NET-Entwickler)
Inventive Engineer (Architektur)

Annahmen hinter dem Preis

Ein Interviewthema/eine Rolle als erster Anwendungsfall genügt für den Prototyp
Interne Nutzung ohne Anbindung an bestehende Altsysteme
Texteingabe/-ausgabe genügt, keine Sprachein-/ausgabe im Prototyp

Was wir zu Beginn klären

Wie viele Interviews/Mitarbeiter sollen initial erfasst werden?
Soll die Wissensbasis an bestehende Systeme (Intranet, Wiki) angebunden werden?
Welche KI-Anbindung (Cloud-Dienst oder On-Premise) ist aus Datenschutzgründen zulässig?

Der Fahrplan — was in welcher Woche fertig ist

führt zusammen

Woche 1 Kickoff Abstimmung, Zugänge, Feinschnitt des Umfangs
Woche 2 Interview-Fragenkatalog & KI-Dialogführung 5,5 PT
Woche 3 Aufbereitung & Strukturierung der Antworten 4,25 PT
Woche 4 Wissensbasis mit Volltextsuche 4,25 PT
Woche 4 Benutzeroberfläche (Interview + Suche) 3,75 PT
Woche 4 Datenmodell & Speicherung 2,25 PT
Woche 5 Abnahme Übergabe nach Abnahme und Restzahlung

Verstärkung: Köpfe auf Abschnitte legen

1 Woche früher, Abnahme in Woche 4 statt 5: „Interview-Fragenkatalog & KI-Dialogführung“ +1 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „Aufbereitung & Strukturierung der Antworten“ +1 Senior Developer (Senior .NET-Entwickler), „Datenmodell & Speicherung“ +1 Tester · +170 € hilft am meisten

Legen Sie Köpfe auf die Abschnitte, die schneller fertig werden sollen: dieselben Stunden, mehr Köpfe, weniger Wochen — wie bei den Tempopaketen, ein Kopf mehr +5 %, zwei +8 %, drei +10 %, vier +12 % auf den Anteil des Abschnitts am MVP-Festpreis. Entwickler kommen nicht auf Abschnitte, die andere zusammenführen, und nicht auf, was erst im letzten Drittel beginnt — dort macht ein weiterer Entwickler ein Projekt langsamer. Auf den letzten Abschnitt vor der Abnahme legen Sie stattdessen Tester. Wer die Köpfe sind, wählen wir.

Lastenheft und Pflichtenheft

Ziel Erfahrungswissen ausscheidender Mitarbeiter ist strukturiert erfasst und für andere Mitarbeiter durchsuchbar verfügbar.

Lösungsweg Eine ASP.NET-Core-Anwendung führt KI-gestützte Interviews, strukturiert die Antworten per KI-Anbindung und speichert sie durchsuchbar in SQL Server.

Was gefordert istDas System muss strukturierte Interviews mit ausscheidenden Mitarbeitern KI-gestützt durchführen können.

Wie wir es umsetzenKI-Anbindung führt dialogbasiert durch einen vordefinierten Fragenkatalog, Oberfläche in Razor Views
Was gefordert istDas System muss die Interviewantworten in strukturierter Form speichern.

Wie wir es umsetzenAntworten der KI werden strukturiert extrahiert und über EF Core in SQL Server gespeichert
Was gefordert istDas System muss die erfassten Inhalte durchsuchbar machen.

Wie wir es umsetzenVolltextsuche über SQL Server auf den gespeicherten Interviewinhalten
Was gefordert istDas System muss als interner Prototyp für das eigene Unternehmen nutzbar sein.

Wie wir es umsetzenASP.NET Core MVC stellt Interview- und Suchoberfläche für interne Nutzer bereit

Rahmenbedingungen

Interne Nutzung, keine externe Öffentlichkeit
Prototyp für einen ersten Anwendungsfall/Rollentyp

Nicht im Umfang

Keine Anbindung an bestehende HR- oder Wissensmanagement-Systeme
Keine mehrsprachige Umsetzung
Kein Rollen-/Rechtekonzept über Basis hinaus
Keine automatisierte Terminplanung für Interviews

Woran Sie die Abnahme messen

Ein vollständiges Interview mit mindestens 10 Fragen ist per KI-Dialog durchführbar
Ergebnisse eines Interviews sind innerhalb von 2 Sekunden per Stichwortsuche auffindbar
Mindestens ein realer Testinterview-Durchlauf mit echten Daten ist abgeschlossen

Meilensteine

Woche 2: Interview-Fragenkatalog & KI-Dialogführung
Woche 3: Aufbereitung & Strukturierung der Antworten
Woche 4: Wissensbasis mit Volltextsuche
Woche 4: Benutzeroberfläche (Interview + Suche)
Woche 4: Datenmodell & Speicherung
Woche 5: Abnahme

Technologien, die wir einsetzen

Microsoft.Extensions.AI
ASP.NET Core MVC & Razor Pages
Entity Framework Core & Dapper
SQL Server 2025
Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAI
Vektor-Suche & RAG
Blazor

KI-AnbindungStrukturierte Interviewführung und Auswertung/Strukturierung der Antworten
ASP.NET Core MVCWeboberfläche für Interviewdurchführung und Wissenssuche
Razor ViewsServerseitig gerenderte Oberflächen für Interview und Suche
EF Core 10Datenzugriff und Schemapflege für Interviewdaten
SQL ServerSpeicherung der strukturierten Interviewinhalte und Basis für Volltextsuche
Anthropic Claude & Azure OpenAI / OpenAIDas Sprachmodell, das die Interviews führt und das Wissen ordnet
Vektor-Suche & RAGDurchsuchbare Wissensbasis mit Fundstelle je Antwort
BlazorOberfläche für Interview, Ablage und Suche

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