KI im Planungsbüro

KI ans Firmenwissen anschliessen: Was RAG im Planungsbüro leistet, welche Reihenfolge gilt und wie man die Abhängigkeit vermeidet

RAG (Retrieval Augmented Generation) verbindet ein Sprachmodell mit einer Suche über die eigenen Dokumente: Bei einer Frage sucht das System zuerst die passenden Passagen aus Projektablage, Berichten, Reglementen und Korrespondenz heraus und gibt sie dem Modell als Kontext mit. Die Antwort stützt sich auf die eigenen Unterlagen, ohne dass ein Modell trainiert werden muss; der Bericht von vor drei Jahren, die Begründung aus der letzten Ortsplanungsrevision und die Korrespondenz zu einem Baugesuch werden abfragbar. Microsoft, Google, Anthropic und Perplexity bieten das heute für Büros jeder Grösse an, Schweizer Plattformen mit Apertus und der eigene Server ebenso. Zwei Vorbehalte entscheiden über Erfolg oder Schaden: Wer alles anschliesst, macht jede falsch gesetzte Berechtigung zur Suchanfrage (in typischen Umgebungen sind rund 45 Prozent der Dokumente nicht klassifiziert, 83 Prozent der sensiblen Daten breiter geteilt als vorgesehen), und wer sein Wissen tief in eine Plattform integriert, zahlt beim Ausstieg mit Index, Abläufen und Schulung. Die Reihenfolge lautet darum: zuerst Ordnung in Ablage und Berechtigungen, dann bewusst auswählen, welches Wissen an welche Lösung geht, und den Rückweg offenhalten, indem Dokumente und Index portabel bleiben. Für die meisten Büros ist ein Aufgaben-RAG (die Reglemente, Vorlagen und Referenzberichte für eine bestimmte Aufgabe) besser als ein Archiv-RAG über alles; so arbeiten die Archiv-Agenten von SPEKTRUM.

Stand: 1. November 2026Autor: Andreas Rupf, Raum- und Stadtplaner, Dozent ETH ZürichErfahrungen aus der Beratungspraxis

Was RAG ist und was es im Büro möglich macht

Ein Sprachmodell weiss nichts über Ihr Büro. Es kennt weder den Planungsbericht von 2022 noch die Formulierung, mit der Sie Einsprachen beantworten. RAG schliesst diese Lücke ohne Training: Die Dokumente des Büros werden in Abschnitte zerlegt und als durchsuchbarer Index abgelegt; bei einer Frage holt das System die passenden Abschnitte und gibt sie dem Modell mit; das Modell antwortet aus diesen Abschnitten und nennt sie als Quelle. Die Technik ist seit einigen Jahren ausgereift und heute in jeder Plattform eingebaut.

Was möglich wird: «Wie haben wir die Gewässerraumfestlegung in Muster-Gemeinde begründet?» liefert die Passage aus dem damaligen Bericht. «Welche Offerten haben wir für Ortsplanungsrevisionen in den letzten drei Jahren gestellt?» liefert die Liste mit Beträgen. «Fasse die Korrespondenz zum Baugesuch 2026-14 zusammen» liefert die Chronologie. Vorlagen, Textbausteine und Formulierungen des Büros fliessen in jeden Entwurf, ohne dass jemand sie sucht. Für ein Büro, dessen Wissen in Ordnerstrukturen, Postfächern und den Köpfen weniger Personen liegt, ist das der grösste Hebel, den KI bietet.

Was nicht möglich wird: RAG findet, was im Index ist, und nur das. Schlecht benannte Dateien, Pläne ohne Text, Scans ohne Texterkennung, Wissen, das nie aufgeschrieben wurde, bleiben unsichtbar. Das Modell antwortet aus den gefundenen Abschnitten; sind sie veraltet oder widersprüchlich, ist es die Antwort auch. Und RAG ersetzt keine Fachanbindung: Das Reglement von Hochdorf mit Stand und Paragraf kommt aus dem Werkzeug, nicht aus einer Kopie im Archiv, die seit 2019 niemand ersetzt hat.

Zwei Bauweisen: Das Archiv-RAG schliesst das ganze Büro an (Ablage, Mail, Berichte), ist bequem und riskant. Das Aufgaben-RAG schliesst je Aufgabe nur das an, was dafür gebraucht wird: für Mitwirkungsberichte die zehn besten Referenzberichte und die Vorlage, für Offerten die Offerten der letzten drei Jahre und den Tarif, für Baugesuche Reglement und Merkblätter der Gemeinde. Es ist weniger bequem, dafür kontrollierbar, portabel und datenschutzrechtlich einfach. Die Archiv-Agenten von SPEKTRUM arbeiten so.

Zwei Vorbehalte: Datenordnung und Abhängigkeit

Erster Vorbehalt: Wer alles anschliesst, deckt die eigene Datenordnung auf. Beim Microsoft Copilot zeigt sich das exemplarisch: Die KI durchsucht alles, worauf eine Person Zugriff hat. Falsch gesetzte Berechtigungen, die jahrelang niemandem auffielen, werden mit einer Suchanfrage sichtbar: die Lohnliste im falschen Ordner, die Offerte an die Konkurrenzgemeinde, das Protokoll mit vertraulichen Aussagen. Die Zahlen aus Analysen typischer Unternehmensumgebungen sind ernüchternd: rund 45 Prozent der Dokumente nicht klassifiziert, 83 Prozent der sensiblen Daten intern breiter geteilt als vorgesehen. Die KI erfindet das Berechtigungsproblem nicht, sie macht es nur sichtbar. Für ein Planungsbüro mit Gemeindedaten kommt dazu: Was im Index liegt, unterliegt den Datenklassen der Nutzungsrichtlinie; Personendaten aus Einsprachen und Baugesuchen gehören nicht in ein Archiv-RAG, auf das alle zugreifen.

Zweiter Vorbehalt: die Abhängigkeit. Wer sein Wissen tief in eine Plattform integriert, bindet sich strategisch. Der Lock-in entsteht weniger durch das Modell als durch das Ökosystem: indexierte Dokumente, eingespielte Abläufe, geschulte Mitarbeitende. Je tiefer die Integration, desto teurer der Ausstieg, wenn die Preise steigen, die Bedingungen ändern oder ein Produkt eingestellt wird. Wer seine Daten nicht flexibel bewegen kann, besitzt sie nur theoretisch. Immer mehr Unternehmen suchen deshalb europäische Alternativen; mit Apertus hat die Schweiz ein vollständig offenes Modell, das über Schweizer Anbieter als durchgängig souveräne Lösung verfügbar ist.

Was daraus folgt: Die Frage ist nicht «anschliessen oder nicht», sondern «in welcher Reihenfolge». Zuerst Ordnung schaffen: Ablage und Berechtigungen bereinigen, bevor eine KI sie durchsuchbar macht; was die KI findet, sollte gefunden werden dürfen. Dann bewusst entscheiden: nicht das gesamte Archiv, sondern je Aufgabe das Wissen, das gebraucht wird, an die passende Lösung. Und den Ausstieg offenhalten: Dokumente im eigenen Dateisystem, Index neu erzeugbar, Arbeitsanweisungen als Text im Büro, der Weg zu einer unabhängigen Alternative nicht verbaut.

Sechs Wege zum Anschluss

Projekte im Assistenten. Claude, ChatGPT und Gemini erlauben Projekte mit hinterlegten Dateien und einer festen Anweisung; die Dateien werden je Projekt durchsucht. Das ist das Aufgaben-RAG in seiner einfachsten Form: ein Projekt «Mitwirkungsberichte» mit zehn Referenzberichten und der Vorlage, ein Projekt «Baugesuche Gemeinde X» mit Reglement und Merkblättern. Kein Server, kein Index, portabel, weil die Dateien im Büro bleiben. Für die meisten Büros der richtige Start.

Copilot in Microsoft 365. Durchsucht SharePoint, OneDrive, Mail und Teams nach den Berechtigungen der Person. Bequem für Büros, die ganz in Microsoft arbeiten; setzt bereinigte Berechtigungen und Sensitivitätskennzeichnungen voraus. Bindung hoch, weil Index und Abläufe in der Plattform liegen.

Gemini for Workspace, Perplexity Enterprise. Dasselbe Prinzip für Google-Umgebungen beziehungsweise als Such-Oberfläche über angeschlossene Quellen. Gleiche Vorbehalte.

Fachanbindung über MCP. Nicht das Archiv, sondern die Fachquellen: Gesetze, Rechtsprechung, Reglemente, Geodaten über Werkzeuge mit Stand und Fundstelle. Ergänzt jedes RAG um das, was im Archiv veraltet wäre. Der Ratgeber zum MCP erklärt die Einrichtung.

Schweizer Plattform mit Apertus. Modell, Hosting und Schnittstelle in der Schweiz, mit RAG über eigene Dokumente; für Klasse-4-Daten und Verwaltungen mit kantonalen Cloud-Vorgaben. Bindung tief, weil Modell und Index offen sind; Qualität für Routinen ausreichend, für anspruchsvolle Texte unter den grossen Modellen.

Eigener Server. Index und Suche im Haus, Modell lokal (Apertus) oder über Schnittstelle (Mistral); volle Kontrolle, offener Rückweg, braucht jemanden, der ihn betreibt. So arbeitet SPEKTRUM mit Archiv-Agenten und Aufgaben-RAG: ausgewähltes Projektwissen wird für bestimmte Routinen angebunden, sensible Daten bleiben gesperrt.

Für ein Büro mit fünf bis dreissig Personen: Projekte im Assistenten plus Fachanbindung über MCP decken neunzig Prozent ab; Copilot, wenn das Büro ohnehin in Microsoft 365 lebt und die Berechtigungen bereinigt hat; Schweizer Plattform oder eigener Server, wenn Gemeindedaten der Klasse 4 oder kantonale Vorgaben es verlangen.

Regeln für den Anschluss

Ordnung vor Anschluss. Ablagestruktur, Dateinamen, Berechtigungen, Archivierung alter Projekte; Scans mit Texterkennung; Duplikate und Entwürfe getrennt von Endfassungen. Was nicht gefunden werden soll, darf nicht im Index sein. Diese Arbeit dauert Wochen und ist der eigentliche Aufwand.

Je Aufgabe, nicht je Büro. Jedes RAG hat einen Zweck, eine Dokumentenliste und eine Person, die sie pflegt. Dokumente, die niemand aktualisiert, fliegen raus.

Datenklassen gelten. Klasse 1 und 2 (öffentlich, intern) dürfen in den Index; Klasse 3 (Personendaten) nur mit Geschäftsvertrag, Zustimmung der Gemeinde und in der Regel pseudonymisiert; Klasse 4 nicht. Der Ratgeber zum Datenschutz beschreibt die Klassen.

Endfassungen, nicht Entwürfe. Das Modell unterscheidet nicht zwischen der verworfenen und der eingereichten Fassung. In den Index gehören freigegebene Dokumente mit Datum.

Fachquellen aus Werkzeugen. Gesetze, Reglemente, Rechtsprechung, Geodaten kommen über MCP mit Stand und Fundstelle, nicht aus Kopien im Archiv.

Quelle sichtbar. Jede Antwort nennt das Dokument und den Abschnitt; was keine Quelle hat, wird nicht übernommen. Das ist die Prüfregel, die aus dem RAG ein Arbeitsinstrument macht.

Rückweg offen. Dokumente im eigenen Dateisystem, Index neu erzeugbar, Anweisungen als Text; Plattformwechsel in Tagen, nicht Monaten.

Quartalsprüfung. Welche RAGs werden genutzt, welche Dokumente sind veraltet, welche Fragen bleiben unbeantwortet; nachführen oder abschalten.

Zehn Fragen vor dem Anschluss

Wer alle zehn bejaht, kann anschliessen; wer die ersten drei verneint, räumt zuerst auf:

Berechtigungen bereinigtJede Person sieht nur, was sie sehen soll; Lohn, Verträge, Personal getrennt.
Ablage geordnetProjektstruktur, Dateinamen, Endfassungen gekennzeichnet, alte Projekte archiviert.
Scans lesbarTexterkennung für PDFs; Pläne ohne Text bewusst ausgenommen.
Zweck je RAG definiertAufgabe, Dokumentenliste, verantwortliche Person, Pflegerhythmus.
Datenklassen angewendetKeine Personendaten ohne Vertrag und Zustimmung; keine Klasse 4; Pseudonyme.
Geschäftsvertrag mit dem AnbieterKein Training, Standort, Löschung, Subunternehmer; für Gemeindedaten Zustimmung der Gemeinde.
Fachquellen über WerkzeugeReglemente, Gesetze, Rechtsprechung aus MCP, nicht aus Archivkopien.
Quellenpflicht in der AnweisungAntwort nennt Dokument und Abschnitt; Unbelegtes wird nicht übernommen.
Rückweg geprüftDokumente exportierbar, Index neu erzeugbar, Anweisungen als Text im Büro.
Bilanz nach drei Monaten geplantNutzung, Treffer, Lücken; nachführen oder abschalten.

Sechs Wege im Vergleich

Was angeschlossen wird, wie stark die Bindung ist und für wen der Weg passt:

Weg	Was angeschlossen wird	Bindung	Passt für
Projekte im Assistenten (Claude, ChatGPT, Gemini)	Ausgewählte Dateien je Aufgabe, feste Anweisung	Tief; Dateien bleiben im Büro	Einstieg für jedes Büro, Aufgaben-RAG
Copilot in Microsoft 365	SharePoint, OneDrive, Mail, Teams nach Berechtigung	Hoch; Index und Abläufe in der Plattform	Büros ganz in Microsoft, mit bereinigten Berechtigungen
Gemini for Workspace, Perplexity Enterprise	Google-Ablage beziehungsweise angeschlossene Quellen	Hoch	Büros in Google-Umgebung, Rechercheteams
Fachanbindung über MCP	Gesetze, Rechtsprechung, Reglemente, Geodaten mit Stand	Tief; offener Standard	Jedes Büro, ergänzend zu jedem RAG
Schweizer Plattform mit Apertus	Eigene Dokumente, Modell und Hosting in der Schweiz	Tief; offenes Modell, Index portabel	Verwaltungen, Klasse-4-Daten, kantonale Vorgaben
Eigener Server	Ausgewählte Projektordner, Index im Haus, Modell lokal oder per Schnittstelle	Keine; volle Kontrolle	Büros mit Betreiber, eigene Routinen und Agenten

Einordnung SPEKTRUM, Stand November 2026; Funktionsumfang der Anbieter ändert sich, Verträge und Datenklassen gelten für jeden Weg.

In sechs Schritten zum ersten Aufgaben-RAG

Für ein Büro, das mit einer Aufgabe beginnt, etwa Mitwirkungsberichten oder Offerten:

Aufgabe wählen Eine wiederkehrende Aufgabe, bei der die Fachperson heute in alten Projekten sucht; Zweck und Nutzen in zwei Sätzen.
Dokumente auswählen Die zehn bis dreissig besten Endfassungen, Vorlagen und Textbausteine; Datum und Freigabe geprüft; Personendaten pseudonymisiert oder ausgeschlossen.
Ordnung und Rechte prüfen Ablage der gewählten Dokumente bereinigen, Berechtigungen setzen, Texterkennung für Scans.
Weg und Vertrag wählen Projekt im Assistenten, Plattform oder Server; Geschäftsvertrag, Zustimmung der Gemeinde, Datenklasse dokumentiert.
Anweisung und Prüfung Rolle, Zweck, Quellenpflicht, Prüfschritt als Textdatei; Fachanbindung über MCP aktivieren; mit drei alten Fällen testen.
Betrieb und Bilanz Verantwortliche Person, Pflegerhythmus, Bilanz nach drei Monaten; dann die nächste Aufgabe.

Aus der Praxis

Die Archiv-Agenten von SPEKTRUM

SPEKTRUM hat sein Firmenwissen nicht pauschal angeschlossen, sondern in Aufgaben-RAGs zerlegt: Für Offerten greift ein Agent auf die Offerten und Tarife der letzten Jahre zu, für Kurse auf Handouts, Fragebögen und Rückmeldungen, für Antwortseiten wie diese auf die eigenen Blogbeiträge und Werkzeugbeschreibungen, für die Kommunikation auf frühere Beiträge und den Tonfall des Büros. Jeder Agent hat eine Arbeitsanweisung als Textdatei mit Zweck, Dokumentenliste und Quellenpflicht; die Dokumente liegen im Dateisystem des Büros, der Index wird daraus erzeugt und kann jederzeit neu gebaut werden. Sensible Daten (Kundenkorrespondenz mit Personendaten, Verträge, Buchhaltung) sind nicht angeschlossen; was ein Agent davon braucht, bekommt er je Fall und pseudonymisiert.

Fachwissen kommt nicht aus dem Archiv, sondern über den SPEKTRUM MCP: Gesetze, Rechtsprechung, Reglemente und Geodaten mit Stand und Fundstelle. Das Archiv liefert, wie das Büro arbeitet; die Werkzeuge liefern, was gilt. Diese Trennung hält beides aktuell.

Die Modelle dahinter sind austauschbar: Routinen laufen über Mistral, anspruchsvolle Arbeit über Claude mit Geschäftsvertrag, und die Architektur erlaubt, Apertus über einen Schweizer Anbieter einzusetzen, wo Kundinnen es verlangen. Die Erfahrung aus der Beratung: Büros, die zuerst aufräumen und dann je Aufgabe anschliessen, haben nach drei Monaten ein Werkzeug, das sie täglich nutzen; Büros, die alles anschliessen, haben nach drei Monaten ein Berechtigungsprojekt.

Häufige Fragen

Was ist Retrieval Augmented Generation?

RAG kombiniert ein Sprachmodell mit einer Suche über die eigenen Dokumente. Bei einer Frage sucht das System zuerst die passenden Abschnitte aus dem Archiv heraus und gibt sie dem Modell als Kontext mit; die Antwort stützt sich auf die eigenen Unterlagen und nennt sie als Quelle, ohne dass ein Modell trainiert werden muss. Das macht den Ansatz auch für kleine Büros bezahlbar: Projekte in Claude oder ChatGPT mit hinterlegten Dateien sind bereits ein RAG.

Sollen wir das ganze Archiv anschliessen?

Nein, nicht als erster Schritt. Wer alles anschliesst, macht jede falsch gesetzte Berechtigung zur Suchanfrage und bindet sich an die Plattform, in der der Index liegt. Beginnen Sie mit einem Aufgaben-RAG: die Referenzberichte und Vorlagen für eine Aufgabe, in einem Projekt des Assistenten, mit Quellenpflicht. Wenn drei solche Aufgaben laufen und die Ablage geordnet ist, kann ein breiterer Anschluss sinnvoll sein; die Datenklassen gelten dann genauso.

Welche Anbieter ermöglichen den Zugriff aufs Firmenwissen?

Microsoft (Copilot), Google (Gemini for Workspace), Anthropic (Claude mit Projekten und Verbindungen), OpenAI (ChatGPT mit Projekten) und Perplexity (Enterprise) bieten Schnittstellen, mit denen sich Ablage, Mail, Berichte und Pläne anschliessen lassen. Daneben gibt es Schweizer Plattformen mit dem offenen Modell Apertus und den eigenen Server mit lokalem oder per Schnittstelle angebundenem Modell. Für Fachwissen (Gesetze, Reglemente, Rechtsprechung, Geodaten) ist die Anbindung über MCP der bessere Weg als eine Kopie im Archiv.

Dürfen Gemeindedaten in ein RAG?

Öffentliche und interne Sachdaten ja; Personendaten aus Baugesuchen, Einsprachen und Mitwirkungen nur mit Geschäftsvertrag, Zustimmung der Gemeinde und in der Regel pseudonymisiert; besonders schützenswerte Daten nicht. Ein Archiv-RAG, auf das alle im Büro zugreifen, ist für Klasse-3-Daten der falsche Ort, ein Aufgaben-RAG je Projekt mit begrenztem Zugriff der richtige. Der Ratgeber zum Datenschutz beschreibt die vier Klassen und die Nutzungsrichtlinie.

Wie halten wir den Rückweg offen?

Dokumente bleiben im eigenen Dateisystem, nicht nur in der Plattform; der Index ist aus den Dokumenten neu erzeugbar; Arbeitsanweisungen liegen als Textdateien im Büro; Fachanbindung läuft über den offenen Standard MCP; und die Modelle sind austauschbar, mit Apertus als souveräner Option. Wer diese fünf Punkte einhält, wechselt die Plattform in Tagen. Wer Index, Abläufe und Anweisungen nur in einer Plattform hat, besitzt sein Wissen nur theoretisch.

Was kostet der Anschluss?

Der Aufwand liegt nicht in der Technik, sondern in der Ordnung: Ablage, Berechtigungen, Texterkennung, Auswahl der Endfassungen. Projekte im Assistenten sind im Geschäftsabo enthalten; Plattformen wie Copilot haben eigene Lizenzen; ein eigener Server braucht jemanden, der ihn betreibt. Rechnen Sie für das erste Aufgaben-RAG mit einigen Tagen Vorbereitung und einem Nachmittag Einrichtung; die Bilanz nach drei Monaten zeigt, ob die Fachpersonen weniger suchen.

Quellen

KI-Zugriff auf das Firmenwissen: RAG (Andreas Rupf, Juni 2026)Was möglich ist, die zwei Vorbehalte, die Reihenfolge Ordnung, Auswahl, Rückweg; Archiv-Agenten und Aufgaben-RAG von SPEKTRUM.
Apertus: Souveräne KI für die Verwaltung (Andreas Rupf, März 2026)Offenes Schweizer Modell als Rückweg aus der Plattformbindung.
Fraunhofer IESE: Retrieval Augmented Generation erklärtVerständliche Darstellung des Verfahrens.
MCP erklärt (spekt.ch/wissen)Fachquellen über Werkzeuge statt über Archivkopien.
Datenschutz: Gemeindedaten im Sprachmodell (spekt.ch/wissen)Vier Datenklassen, Geschäftsverträge, Nutzungsrichtlinie.

Diese Seite gibt Erfahrungen aus der Beratungs- und Entwicklungspraxis von SPEKTRUM wieder. Funktionen, Verträge und Preise der genannten Anbieter ändern sich; massgebend sind deren aktuelle Bedingungen und bei Personendaten das anwendbare Datenschutzrecht. Keine Rechtsberatung.