Wissen transferieren: zu Menschen und zu Maschinen.
Gesichertes Wissen in der Ablage bringt niemandem etwas. Omnora bringt es in die Formate, die Teams nutzen, und in die Systeme, mit denen Ihre KI arbeitet. Mit klaren Prozessen und Governance.












Ein Wissenspool, jeder Kanal.
Aus einem KI-Interview entstehen automatisch die Formate, die Menschen und Maschinen wirklich nutzen.
Wissen, das ankommt
Führungskräfte brauchen Zusammenfassungen, neue Mitarbeitende Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Fachleute die Ausnahmen. Ein Format für alle funktioniert nicht.
- Videotrainings mit KI-Avatar und Quiz
- KI-Chat mit Quellenbezug
- Wissensdokumente, Playbooks, SOPs
Kontext für Ihre KI
Copilots und KI-Agenten greifen auf geprüftes, freigegebenes Wissen zu statt auf Ablagen, in denen niemand weiß, was gilt.
- MCP-Server für Agenten und Tools
- RAG-API für Antworten mit Quellen
- REST-API für Workflows und Anwendungen
Ein Interview, viele Formate.
Videotrainings
Standards und Ausnahmen als kurze Trainings mit KI-Avatar und Quiz, in 140 Sprachen, als SCORM ins LMS.
Authoring Automation →KI-Chat
Beantwortet wiederkehrende Fragen aus validiertem Wissen und zeigt, woher die Antwort kommt. Schützt die Zeit Ihrer Fachleute.
Wissensdokumente
Playbooks, Übergabedokumente, Wissensartikel und SOPs. Kurz im Einstieg, mit Tiefe für den Sonderfall.
Podcasts
Audio-Zusammenfassungen für Außendienst und Führungskräfte, die Wissen unterwegs aufnehmen.
Onboarding-Pfade
Geplante Transfers als Ablauf mit Fortschrittsnachweis, nicht als Dokument in der Ablage.
MCP-Server
Ihre Agenten rufen Wissen ab, steuern die Wissenserfassung und erstellen Formate, über einen offenen Standard.
Wissen, das gilt. Und aktuell bleibt.
Jeder Wissensbaustein hat eine verantwortliche Person, eine Freigabe und ein Gültigkeitsdatum.
Klären, was gilt
Aussagen aus Interviews und Unterlagen werden strukturiert. Eine Version, die Teams und KI nutzen.
Freigaben und Rollen
Verantwortliche geben Inhalte frei. Rollenrechte steuern, wer was sieht und bearbeitet.
Kontrolliert aktualisieren
Ändern sich Prozesse, werden Updates nachvollziehbar eingearbeitet: was neu ist, warum, seit wann.
Lücken schließen
Omnora zeigt, wo Wissen fehlt, vor allem in Ausnahmen, Übergaben und Eskalationen.
KI braucht ein geprüftes Wissensfundament.
KI-Projekte scheitern selten an der Technologie, sondern am fehlenden Unternehmenskontext.
Für jede Integration die passende.
| Schnittstelle | Wofür | Typischer Einsatz |
|---|---|---|
| MCP-Server | Agenten und Tools standardisiert anbinden | Wissen abrufen, Erfassung steuern, Formate erstellen |
| RAG-API | Fragen mit Quellen beantworten | Chatbots, Copilots, Wissensdatenbanken |
| REST-API | Daten in die IT-Landschaft integrieren | Anwendungen, Workflows, Dashboards |
| SCORM und xAPI | Trainings ins LMS inklusive Tracking | Lernmanagementsysteme |
| Embed | Inhalte dort zeigen, wo gearbeitet wird | Intranet, SharePoint, Teams |
Häufige Fragen
Was ist ein MCP-Server?
MCP steht für Model Context Protocol, einen offenen Standard, über den KI-Assistenten und Agenten auf Wissensquellen und Funktionen zugreifen. Über den Omnora-MCP-Server rufen Ihre Agenten geprüftes Wissen ab.
Was ist der Unterschied zwischen RAG- und REST-API?
Die RAG-API liefert Antworten inklusive Quellen, ideal für Chatbots. Die REST-API liefert Rohdaten für eigene Anwendungen und Workflows.
Was kommt am Ende eines Interviews heraus?
Je nach Bedarf Videotrainings mit Quiz, KI-Chat, Playbooks, Wissensartikel, SOPs und Podcasts. Ziel ist Nutzbarkeit, nicht Ablage.
Wie bleibt das Wissen aktuell?
Validierungsfragen, Verantwortliche und Gültigkeitsdaten sorgen dafür, dass veraltete Inhalte erkannt und kontrolliert aktualisiert werden.
Wird unser Wissen für KI-Training genutzt?
Nein. Kundendaten werden nie für Modelltraining genutzt. Die Verarbeitung erfolgt in Rechenzentren in Deutschland.
Aus 1 Interview werden Training, Chat und KI-Kontext.
In 30 Minuten zeigen wir Ihnen an Ihrem Fall, wie Wissen bei Menschen und Maschinen ankommt.
Transfer knowledge: to people and to machines.
Captured knowledge sitting in storage helps no one. Omnora brings it into the formats teams actually use and into the systems your AI works with. With clear processes and governance.












One knowledge pool, every channel.
A single AI interview automatically produces the formats people and machines actually use.
Knowledge that lands
Leaders need summaries, newcomers need step-by-step guides, experts need the exceptions. One format for everyone does not work.
- Video training with AI avatar and quiz
- AI chat with sources
- Knowledge documents, playbooks, SOPs
Context for your AI
Copilots and AI agents draw on verified, approved knowledge instead of storage where nobody knows what is valid.
- MCP server for agents and tools
- RAG API for answers with sources
- REST API for workflows and applications
One interview, many formats.
Video training
Standards and exceptions as short trainings with AI avatar and quiz, in 140 languages, as SCORM for your LMS.
Authoring Automation →AI chat
Answers recurring questions from validated knowledge and shows where the answer comes from. Protects your experts' time.
Knowledge documents
Playbooks, handover documents, articles and SOPs. Short to start, with depth for edge cases.
Podcasts
Audio summaries for field teams and leaders who learn on the go.
Onboarding paths
Planned transfers as a flow with progress tracking, not as a document in storage.
MCP server
Your agents retrieve knowledge, steer knowledge capture and create formats through an open standard.
Knowledge that is valid. And stays current.
Every knowledge item has an owner, an approval and an expiry date.
Clarify what is valid
Statements from interviews and documents are structured. One version for teams and AI.
Approvals and roles
Owners approve content. Role permissions control who sees and edits what.
Controlled updates
When processes change, updates are traceable: what is new, why and since when.
Close gaps
Omnora shows where knowledge is missing, especially in exceptions, handovers and escalations.
AI needs a verified knowledge foundation.
AI projects rarely fail because of technology, but because company context is missing.
The right interface for every integration.
| Interface | Purpose | Typical use |
|---|---|---|
| MCP server | Connect agents and tools in a standard way | Retrieve knowledge, steer capture, create formats |
| RAG API | Answer questions with sources | Chatbots, copilots, knowledge bases |
| REST API | Integrate data into your IT landscape | Applications, workflows, dashboards |
| SCORM and xAPI | Training into the LMS incl. tracking | Learning management systems |
| Embed | Show content where work happens | Intranet, SharePoint, Teams |
Frequently asked questions
What is an MCP server?
MCP stands for Model Context Protocol, an open standard that lets AI assistants and agents access knowledge sources and functions. Through the Omnora MCP server, your agents retrieve verified knowledge.
What is the difference between the RAG and REST API?
The RAG API returns answers including sources, ideal for chatbots. The REST API returns raw data for your own applications and workflows.
What comes out of an interview?
Depending on need: video training with quiz, AI chat, playbooks, knowledge articles, SOPs and podcasts. The goal is usability, not storage.
How does knowledge stay current?
Validation questions, owners and expiry dates ensure outdated content is detected and updated in a controlled way.
Is our knowledge used to train AI?
No. Customer data is never used for model training. Processing takes place in data centers in Germany.
1 interview becomes training, chat and AI context.
In 30 minutes we show you on your case how knowledge reaches people and machines.