Schweitzer Fachinformationen entwickelt mit dem Start-up Snackz.ai ein dialogbasiertes Frage-Antwort-System, um präzisere Suchergebnisse und eine stärkere Nutzerzentrierung zu erreichen.

Das Unternehmen: Schweitzer Fachinformationen ist Anbieter für professionelle Lösungen für die Beschaffung, Verwaltung und Nutzung von Wissensprodukten. Das Unternehmen bedient vor allem Kund:innen aus Recht und Beratung, Unternehmen, öffentlicher Verwaltung und Bibliotheken und bietet über sein Webportal, lokale Standorte und Fachbuchhandlungen Zugang zu mehr als 50 Millionen Medienartikeln – digital und gedruckt. Individuell kombinierbare Dienstleistungen, innovative Softwarelösungen und ein vollständig integrierter E-Procurement-Prozess sorgen für effiziente Abläufe.

Schweitzer Fachinformationen stand vor der Herausforderung, einen umfangreichen Katalog mit über 50 Millionen Artikeln nutzerfreundlich und effizient zugänglich zu machen. Insbesondere, da der größte Teil des Geschäfts über digitale Prozesse stattfindet. Trotz einer bereits zuverlässigen Suchfunktion mit erweiterten Optionen blieb die zentrale Frage: Wie können die Bedürfnisse der Nutzenden noch besser verstanden und erfüllt werden? Es wurde klar, dass der Einsatz von KI-Technologien nicht nur Potenziale zur Verbesserung der Sucherfahrung bietet, sondern auch eine Möglichkeit darstellt, sich im Wettbewerb zu differenzieren. Darüber hinaus suchte Schweitzer nach einer Antwort auf den sich abzeichnenden Wechsel von katalogbasiertem Einkauf zu dialogbasiertem Einkauf, der besonders in Unternehmen mit digitalen Einkaufsprozessen stattfindet. Dabei erfordert der Fachinformationshandel präzise und leistungsstarke Suchfunktionen, da die Anfragen häufig komplex und individuell sind.

Die Idee: Die Entwicklung eines dialogbasierten KI-Suchsystems, das sowohl die Komplexität der Fachinformationen berücksichtigt als auch eine intuitive und präzise Nutzererfahrung ermöglicht.

Das Ziel: Ein System zu schaffen, das die Suchanfragen der Nutzenden versteht, relevante Ergebnisse liefert und dabei die Vielfalt des Katalogs optimal zugänglich macht. Die Lücke zwischen bestehenden Suchsystemen und den spezifischen Anforderungen der Zielgruppe sollte so geschlossen werden.

Die Umsetzung: Der Entwicklungsprozess begann im April 2025 mit einer Scoping-Phase. Den idealen Partner fand man im Technologie-Start-up Snackz.ai, das KI-Lösungen für die Buchbranche entwickelt. Der Fokus von Snackz.ai liegt auf der Kombination von Buchmarkt-, Technologie- und Produktkompetenz, mit dem Ziel, Verlagen und Händlern effizientere Arbeitsweisen und bessere Sichtbarkeit ihrer Inhalte zu ermöglichen, beispielsweise durch automatisierte Metadatenerstellung oder dialogbasierte Suchsysteme. 

Innerhalb weniger Wochen wurde ein Minimum Viable Product (MVP) entwickelt und intern getestet, bevor im Juli 2025 ein Pilot-Launch für eine kleine Gruppe privater Endkund:innen erfolgte. Auf Basis von Nutzerfeedback wurde der KI-Assistent weiter optimiert, bevor im September 2025 der breite Rollout für alle Nutzenden stattfand. Aktuell befindet sich das Projekt in der Evaluationsphase, in der kontinuierlich Feedback gesammelt und Verbesserungen umgesetzt werden.

Es kristallisierten sich im Wesentlichen 3 Hürden heraus:

• Technische Komplexität: Die Verarbeitung und Durchsuchbarkeit einer riesigen Datenbank mit über 50 Millionen Einträgen stellte hohe Anforderungen an die Performanz und Zuverlässigkeit der KI.  

• Innovationsrisiko: Zum Zeitpunkt der Entwicklung gab es keine etablierten Vorbilder für dialogbasierte Suchlösungen im Buchmarkt. Der Weg zur Produkt-Markt-Passung erforderte kontinuierliches Testen und Lernen.  

• Dateninterpretation: Die Analyse der Dialogdaten war anspruchsvoll. Unstrukturierte, qualitative Daten mussten aufbereitet, quantifiziert und interpretiert werden, um die Erfolgsquote der Dialoge zu messen und das System zu optimieren.

Die Lösung: Das dialogbasierte System AskAI wurde entwickelt, um Suchanfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und präzise Ergebnisse zu liefern. Dank moderner KI-Technologie gelingt es dem System, die Bedürfnisse der Nutzenden besser zu antizipieren und relevante Inhalte priorisiert bereitzustellen. Zusätzlich ermöglicht die integrierte Analysefunktion kontinuierliche Verbesserungen durch die Auswertung von Dialogdaten.

Seit dem Launch haben laut Angaben beider Unternehmen mehr als 1000 Nutzende das System getestet und rund 10.000 Interaktionen durchgeführt. Das Feedback sei überwiegend positiv. Besonders geschätzt werde laut Projektteam die Möglichkeit, Suchanfragen frei und ohne starre Vorgaben zu formulieren. Ein Vergleich mit anderen Suchsystemen, beispielsweise von Amazon oder Thalia, zeigte, dass bereits die ersten fünf Vorschläge von AskAI oftmals relevanter waren. Dennoch gäbe es hinsichtlich der Individualisierung der Ergebnisse Optimierungspotenzial.

Laut Schweitzer Fachmedien und Snackz.ai lassen sich 3 Erkenntnisse festhalten: 

• Die Anforderungen und Intentionen bei der Suche von Fachinformationen sind individuell. Ein iterativer Entwicklungsansatz ist essenziell, um Nutzerbedürfnisse zu erkennen und gezielt zu adressieren.  

• Die Qualität der Metadaten beeinflusst die Suchergebnisse maßgeblich und erfordert kontinuierliche Pflege.  

• Die Optimierung von KI-Modellen, Kontextarchitektur und Prompt-Design sollte systematisch und integrativ erfolgen. Ein strukturierter Testansatz hätte bereits in frühen Phasen wichtige Erkenntnisse liefern können.  

Die Weiterentwicklung von AskAI wird darauf abzielen, die Transparenz und das Vertrauen in die Suchergebnisse zu stärken. Geplant ist, mehr Kontext in die Vorschläge zu integrieren. Mögliche neue Funktionen umfassen personalisierte Empfehlungen, dynamisch angepasste Startseiteninhalte und verbesserte Einstiegsmöglichkeiten in die Chat-Funktion.  

Darüber hinaus sind weitere KI-basierte Projekte vorgesehen, um das Angebot stärker zu personalisieren und die Nutzererfahrung weiter zu optimieren.