In großen Unternehmen bremst Stammeswissen oft die Produktivität von Entwicklern und verlangsamt die operative Agilität. Fachexperten (SMEs) werden zu Engpässen, wenn kritische Geschäftslogik und Konfigurationsentscheidungen nur in Legacy-Codebasen oder in den Köpfen einiger Veteranen leben. Dieser Artikel stellt eine Architektur vor, die GraphCodeBERT-Embeddings, FAISS-Vektorsuche und große Sprachmodelle (LLMs) wie Sonnet oder Claude nutzt, um komplexe Unternehmenslogik in konversationelle Erklärungen umzuwandeln. Anhand von realen Anwendungsfällen in der Vermögenslebenszyklusverarbeitung und im internen Plattformbetrieb skizziert er einen skalierbaren, GenAI-gesteuerten Ansatz zur Überwindung von SME-Engpässen und zur Beschleunigung der Engineering-Geschwindigkeit.