Was ist KI-Suche?

Was ist eine AI-Suchmaschine?

Die AI-Suche nutzt künstliche Intelligenz, große Sprachmodelle (LLMs) und semantisches Verständnis, um Fragen in natürlicher Sprache zu interpretieren und zusammenfassende Antworten mit zitierten Quellen zu liefern.

Anstatt Keywords mit indexierten Seiten abzugleichen, analysiert eine AI-Suchmaschine den Kontext, ruft relevantes Quellenmaterial ab und generiert eine Antwort, die auf diesen Informationen basiert.

Die AI-Suche kann sich sowohl auf Antwortmaschinen für Konsumenten wie ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Mode und Microsoft Copilot beziehen als auch auf Enterprise-AI-Suchtools, die Mitarbeitenden helfen, private, verwaltete Unternehmensdaten zu durchsuchen.

Beispielsweise bringt Databricks AI Search die Suche in natürlicher Sprache in interne Produkte und Organisationsdaten und hilft Teams, vertrauenswürdige Informationen in großem Umfang zu finden.

Beide Anwendungsfälle verändern die Art und Weise, wie Menschen Antworten finden – egal, ob sie im offenen Web suchen oder Daten innerhalb einer Organisation abfragen. In diesem Artikel erklären wir, wie die AI-Suche funktioniert, wo sie eingesetzt wird und warum sie wichtig ist.

Warum die AI-Suche wichtig ist

Auf der Konsumentenseite hat die Verfügbarkeit von AI-gestützter oder AI-gesteuerter Suche bereits die Erwartungen der Menschen verändert, wobei direkte Antworten anstelle von Linklisten mittlerweile als Standardfunktion angesehen werden.

Sprachanfragen, mobile Gewohnheiten und die zunehmende Verfügbarkeit von dialogorientierten AI-Tools haben Nutzer daran gewöhnt, Fragen so zu stellen, wie sie es bei einem Kollegen tun würden, und eine zusammenhängende Antwort zu erwarten, anstatt sich durch zehn URLs arbeiten zu müssen.

Auf der geschäftlichen Seite stehen Unternehmen vor zwei miteinander verknüpften Herausforderungen.

Extern müssen sie sicherstellen, dass ihre Inhalte und Produkte in AI-generierten Antworten sichtbar sind und nicht nur in traditionellen Suchergebnissen weit oben ranken.

Intern müssen sie ihre eigenen Daten, Dokumentationen und ihr Wissen über natürliche Sprache auffindbar machen.

Beide Herausforderungen erfordern Suchsysteme, die die Bedeutung verstehen und nicht nur Keywords abgleichen.

Laut den Trends bei der Einführung von generativer AI handeln Organisationen schnell, wobei sich die Ausgaben von Unternehmen im Jahr 2025 auf insgesamt 37 Milliarden US-Dollar belaufen – mehr als das Dreifache der Gesamtausgaben des Vorjahres.

Wie unterscheidet sich die AI-Suche von der traditionellen Suche?

Traditionelle Suchmaschinen gleichen die Wörter in Ihrer Suchanfrage mit Wörtern in einem Index ab. Wenn Sie „best plumber NYC“ eingeben, enthalten die Ergebnisseiten diese Wörter oder verschiedene Kombinationen davon, sortiert nach Relevanzsignalen. Die Suchmaschine weiß nicht (und es ist ihr auch egal), was Sie meinen oder was Sie tun möchten – sie weiß nur, was Sie eingegeben haben.

Die AI-Suche versucht, die Bedeutung und Absicht hinter Ihrer Anfrage zu interpretieren, unterstützt aber auch Folgefragen und generiert eine Antwort in natürlicher Sprache, anstatt Sie auf Webseiten zu verlinken, die am ehesten das Gesuchte enthalten könnten.

Dieser Wandel vom Keyword-Abgleich zur Interpretation von Bedeutung und Absicht ist der größte Unterschied zwischen herkömmlichen Suchmaschinenergebnissen und der Arbeit mit der AI-Suche. Die folgende Tabelle zeigt einige weitere Unterschiede zwischen den beiden Technologien.

Wie zeigen sich diese Unterschiede in der Praxis? Eines der offensichtlichsten und bedeutendsten Anzeichen ist der Anstieg von Zero-Click-Suchen, bei denen Nutzer ihre Antwort direkt auf der Ergebnisseite finden, ohne sich zu einer Website durchzuklicken. Beispielsweise stieg der Anteil der Google-Suchen ohne Klick seit der Einführung von AI Overviews zwischen Mai 2024 und Mai 2025 von 56 % auf 69 %.

Wie die AI-Suche funktioniert

Im Gegensatz zu älteren Suchtechnologien basiert die AI-Suche nicht auf einem einzigen linearen, algorithmischen Prozess (z. B. tokenize-match-rank). Es handelt sich um mehrere miteinander verknüpfte Technologien, die nacheinander ablaufen. Das Verständnis dieses Ablaufs verdeutlicht sowohl die Stärke der AI-Suche als auch die Punkte, an denen Fehler auftreten können.

1. Verständnis der Suchanfrage. Die AI-Suche interpretiert zunächst Ihre Frage und ermittelt, was Sie eigentlich meinen und was Ihr Ziel sein könnte.
   
2. Embeddings. Ihre Frage und alle Quellinhalte werden in numerische Darstellungen umgewandelt. Sie können sich diese als Koordinaten vorstellen, die ähnliche Ideen nahe beieinander platzieren, um eine „Bedeutungslandkarte“ zu erstellen. Das bedeutet, dass Inhalte über Apache Spark und Inhalte über verteiltes Computing in diesem Raum nahe beieinander liegen, selbst wenn sie unterschiedliche Wörter verwenden.
   
3. Vektorsuche. Das System durchsucht die Bedeutungslandkarte, um Quellinhalte zu finden, die Ihrer Frage inhaltlich am nächsten kommen, selbst wenn die genauen Keywords nicht übereinstimmen. Wenn Sie also „blaue Schuhe für einen Freitagabend“ eingeben, erhalten Sie wahrscheinlich Ergebnisse, die für das Ausgehen geeignet sind.
   
4. Retrieval. Die relevantesten Abschnitte, Dokumente oder Webseiten werden herangezogen, um die Antwort auf verifiziertem Quellenmaterial zu basieren, anstatt sich nur auf das zu verlassen, worauf das Modell trainiert wurde. Für die AI-Suche in Unternehmen kann eine Vektordatenbank Embeddings speichern, um den Retrieval-Schritt auch in großem Maßstab schnell und präzise zu gestalten.
   
5. LLM-Synthese. Ein LLM liest diese abgerufenen Quellen und verfasst eine einzige, zusammenhängende Antwort in natürlicher Sprache.
   
6. Quellenangaben und Ranking. Das System fügt Quellenangaben hinzu und stellt diese so dar, dass Sie überprüfen können, woher die Informationen stammen.
   

Dieses Muster aus erstem Abrufen und anschließendem Generieren wird üblicherweise als Retrieval-Augmented Generation (RAG) bezeichnet. RAG ist die Architektur, die die AI-Suche mit echtem Quellenmaterial verbindet.

Beispiele für AI-Suchmaschinen

Die folgende Liste von AI-Suchlösungen umfasst eine Vielzahl von Tools für Konsumenten und Unternehmen, die für unterschiedliche Aufgaben entwickelt wurden.

• ChatGPT Search: Mit dem Web verbundene Suche, die in ChatGPT integriert ist. Besonders stark bei logischen Schlussfolgerungen und mehrstufigen Fragen.
  
• Perplexity: Eine Antwortmaschine, die auf zitierter Web-Recherche und direkten Links zu Quellen basiert und häufig zur Faktenfindung genutzt wird.
  
• Google AI Mode und AI Overviews: AI Overviews generiert Antworten, die über den traditionellen Ergebnissen erscheinen. AI Mode ist ein separater, dialogorientierter Tab für tiefgehendere Recherchen.
  
• Microsoft Copilot: Bietet eine AI-Suche, die tief in das Microsoft 365-Ökosystem integriert ist, einschließlich Outlook, Teams und Edge.
  
• Felo: Eine AI-Suche, die für Nutzer entwickelt wurde, die in oder über mehrere Sprachen hinweg suchen.
  
• Azure AI Search: Lässt sich in Azure OpenAI und das Microsoft 365-Ökosystem integrieren, sodass Unternehmen eine AI-gestützte Suche in Anwendungen einbauen können.
  
• Databricks AI Search: Unternehmensplattform zur Erstellung von AI-Such- und RAG-Anwendungen, die auf den proprietären Daten eines Unternehmens basieren.

Die richtige AI-Suchmaschine auswählen

Es gibt nicht die eine beste AI-Suchmaschine für jede Situation. Die richtige Wahl hängt von Ihren Zielen ab. Die folgende Tabelle ordnet einige der häufigsten Anwendungsfälle den am besten geeigneten Tools zu.

Bitte beachten Sie, dass der Enterprise-Anwendungsfall einzigartig ist. KI-Suchlösungen für Endverbraucher durchsuchen das Internet. Sie sind nicht dafür ausgelegt, proprietäre Dokumente, interne Wissensdatenbanken oder Daten mit eingeschränktem Zugriff zu verarbeiten. Unternehmen, die eine KI-Suche für ihre eigenen Daten benötigen, sollten eine Plattform nutzen, die genau für diesen Zweck entwickelt wurde – mit integrierter Governance, Sicherheit und Abrufqualität.

Was die KI-Suche nicht leisten kann

Die KI-Suche hat die Art und Weise, wie Menschen Informationen finden, grundlegend verändert, weist jedoch klare Grenzen auf, die man kennen sollte.

Selbstbewusstsein bedeutet nicht Genauigkeit

Die KI-Suche kann in einem überzeugenden Ton antworten und dennoch falsch liegen. Eine Überprüfung mehrerer KI-Systeme mit Webzugriff im Jahr 2025 ergab, dass je nach System zwischen 30 % und 90 % der Antworten von den zitierten Quellen nicht vollständig gestützt wurden (und ihnen manchmal sogar widersprachen).

Die besten KI-Suchmaschinen minimieren das Fehlerrisiko, indem sie Antworten auf verifizierten Quellen basieren lassen (Grounding) – einer der großen Vorteile von RAG-basierten Systemen. Halluzinationen lassen sich jedoch nie völlig ausschließen. Gehen Sie niemals davon aus, dass die Antwort einer KI-Suche absolut fehlerfrei ist. Achten Sie auf Behauptungen, Schlussfolgerungen, Statistiken oder Verweise auf Studien oder Fachwissen in der Antwort und prüfen Sie, ob diese durch Dokumente, Daten oder beides gestützt werden.

Gute Antworten erfordern gute Quellen

Die Ergebnisse einer KI-Suche sind nur so zuverlässig wie die Inhalte, auf die sie zugreifen kann. Wenn das verfügbare Quellenmaterial minderwertige, veraltete oder voreingenommene Informationen enthält, spiegelt sich das in den Antworten wider. Dies ist insbesondere bei Tools für Endverbraucher ein Problem, die das Internet ohne transparente Quellenfilterung durchsuchen.

Die Quellentransparenz variiert je nach Tool erheblich. Perplexity liefert zu jeder Antwort nummerierte Zitate. Andere Tools sind weniger explizit bei der Herkunftsangabe von Informationen, was die Überprüfung der Zuverlässigkeit erschwert. Wenn es auf Genauigkeit ankommt, sparen Sie wahrscheinlich Zeit, wenn Sie Tools verwenden, die ihre Quellen offenlegen.

Blinde Flecken

Die meisten KI-Modelle werden mit Daten bis zu einem bestimmten Stichtag trainiert. Das bedeutet, dass sie ohne Live-Webabruf keine Fragen zu aktuellen Ereignissen, aktualisierten Richtlinien oder Dingen beantworten können, die nach diesem Stichtag eingetreten sind oder sich geändert haben.

Neuere Tools lösen dieses Problem durch die Integration von Live-Abrufen, sodass sie auf aktuelle Informationen zugreifen können. Dies geschieht jedoch nicht bei allen Tools konsistent, und selbst Tools mit Webzugriff können die neuesten Entwicklungen verpassen. Bei Anfragen, die hochaktuelle Informationen erfordern, sollten Sie die KI-Suche mit einer eigenen, gezielten Internetrecherche kombinieren.

Die Auswirkungen von Zero-Click-Suchen

Wenn die KI-Suche direkt oben in den Suchergebnissen eine vollständige Antwort liefert, müssen Nutzer oft auf keinen der Links in den Ergebnissen klicken. Für die Nutzer bedeutet das schnellere Antworten. Für Publisher bedeutet es weniger Referral-Traffic. Viele Publisher berichteten von Verlusten beim Referral-Traffic von 20 % bis 30 % im Jahr 2025, in Einzelfällen sogar von bis zu 90 %, da KI-generierte Antworten immer weiter verbreitet wurden. Wie KI-Suchmaschinen Inhaltsquellen zuordnen und vergüten, ist nach wie vor ungeklärt; in der gesamten Branche laufen aktive Rechtsstreitigkeiten und Lizenzverhandlungen.

Datenschutzrisiken für Endverbraucher

KI-Suchtools für Endverbraucher protokollieren und speichern Suchanfragen. Wenn Sie also sensible Informationen wie interne Geschäftsdaten, Kundendetails oder vertrauliche Dokumente in den Chatbot oder die Suchmaske eines Anbieters eingeben, werden diese in den Protokollierungs- und Trainingssystemen des Anbieters gespeichert.

Enterprise-Teams sollten die Datenschutzrichtlinien prüfen, bevor sie Tools für Endverbraucher für geschäftliche Anfragen nutzen. Zudem sollten sie abwägen, ob eine speziell entwickelte Enterprise-Suchplattform mit expliziten Data-Governance-Kontrollen für sensible Anwendungsfälle besser geeignet ist. Tools wie Databricks AI Search wurden speziell entwickelt, um Unternehmensdaten in kontrollierten, zugriffsgeschützten Umgebungen zu halten und sie vom Training öffentlicher Modelle zu trennen.

Einsatz der KI-Suche im Unternehmen

Tools für Endverbraucher, die auf das Internet zugreifen, verarbeiten in der Regel öffentliche Informationen. Die KI-Suche in Unternehmen hingegen muss auf private Daten wie Dokumente, Tickets, Produktkataloge, Code oder Transkripte zugreifen, ohne die Sicherheit zu gefährden. Das bedeutet, dass Zugriffsberechtigungen respektiert werden müssen, sodass Nutzer nur das sehen, wozu sie berechtigt sind. Zudem müssen die Daten bei Aktualisierungen auf dem neuesten Stand bleiben und Antworten auf vertrauenswürdigen internen Quellen basieren, statt auf dem gesamten Internet.

Um diese Anforderungen zu erfüllen, braucht es mehr als ein LLM. Sie benötigen eine Vektorsuche (Vector Search), um die richtigen Inhalte abzurufen, RAG, um Antworten auf echtem Quellenmaterial basieren zu lassen, und eine Datenplattform, die Abruf und Governance an einem Ort vereint. Databricks AI Search ist ein Beispiel für eine solche technische Grundlage und bietet eine in die Databricks-Plattform integrierte Vektordatenbank sowie Agent Bricks zur Erstellung von KI-Agenten, die auf den eigenen, kontrollierten Daten eines Unternehmens trainiert wurden.

Häufig gestellte Fragen

Kann die KI-Suche Bilder lesen?

Einige KI-Suchmaschinen können neben Text auch Bilder verarbeiten, was auch als multimodale Suche bezeichnet wird. Die meisten Enterprise-KI-Suchplattformen konzentrieren sich in erster Linie auf Text und strukturierte Daten, obwohl die multimodale Unterstützung ein aktiver Entwicklungsbereich ist.

Wie genau ist die KI-Suche?

Das hängt vom System und der Anfrage ab. KI-Suchmaschinen, die ihre Antworten auf abgerufenen Quellen basieren lassen, sind im Allgemeinen genauer als solche, die sich rein auf das Modelltraining verlassen. Sie sollten sich jedoch niemals blind auf die KI-Suche verlassen oder davon ausgehen, dass ihre Antworten korrekt sind.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Suche und einem Chatbot?

Ein Chatbot ist darauf ausgelegt, Fragen zu beantworten und bei Aufgaben zu helfen, ist aber nicht zwingend mit Live-Informationsquellen verbunden. Eine KI-Suchmaschine ist speziell dafür gebaut, Informationen abzurufen und zusammenzufassen, meist mit Quellenangaben. Für den Nutzer kann die Bedienung Ähnlichkeiten aufweisen, und einige Enterprise-KI-Suchplattformen bieten dialogorientierte Benutzeroberflächen (Conversational Interfaces).

Ist die KI-Suche sicher für geschäftliche oder sensible Daten?

KI-Suchtools für Endverbraucher protokollieren Suchanfragen und nutzen diese möglicherweise zur Verbesserung ihrer Modelle. Das bedeutet, dass alles, was in eine öffentliche KI-Suchmaschine eingegeben wird, vom Anbieter gespeichert werden kann. Für die geschäftliche Nutzung birgt dies ein erhebliches Risiko für den Datenabfluss, insbesondere bei proprietären Dokumenten, Kundendaten oder regulatorisch relevanten Inhalten. Enterprise-KI-Suchplattformen, die auf einer kontrollierten Infrastruktur aufbauen, sind für diese Anwendungsfälle die richtige Wahl.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Suche und semantischer Suche?

Die semantische Suche ist eine Komponente der KI-Suche. Sie steuert den Abruf von Inhalten basierend auf der Bedeutung und nicht auf exakten Keyword-Treffern. Die KI-Suche ist das übergeordnete System, das die semantische Suche (Abruf) mit einem LLM kombiniert, um Antworten und Quellenangaben anstelle einer einfachen Ergebnisliste zu generieren. Eine semantische Suche ist auch ohne KI-Suche möglich, aber die KI-Suche basiert in ihrer Abruf-Pipeline (Retrieval Pipeline) immer auf der semantischen Suche.

Erstellen Sie eine KI-Suche für Ihre Daten mit Databricks

Die KI-Suche ist längst kein reines Endverbraucher-Thema mehr. Unternehmen integrieren sie in ihre eigenen Produkte, internen Tools und KI-Agenten – und das Fundament dafür sind kontrollierte Daten, Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Databricks AI Search bietet die Vektorsuch- und RAG-Infrastruktur, die für eine Enterprise-KI-Suche erforderlich ist, während Agent Bricks es Teams ermöglicht, KI-Agenten zu erstellen und bereitzustellen, die auf ihren eigenen kontrollierten Daten basieren – alles innerhalb der Databricks Data Intelligence Platform.

Erfahren Sie, wie Databricks AI Search und Agent Bricks Teams dabei unterstützen, eine präzise, kontrollierte KI-Suche auf ihren eigenen Daten aufzubauen.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag