Einführung
Die Nutzung internen Wissens stellt viele Unternehmen seit Langem vor Herausforderungen. Probleme wie „die Suche nach den benötigten Informationen fällt schwer“, „immer wieder dieselben Fragen“ und „Aufgaben, die nur bestimmte Personen verstehen“, sind in jeder Organisation weit verbreitet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Herausforderungen durch den Einsatz von KI deutlich bewältigt werden können. Insbesondere durch den Einsatz von Chat-basierter KI und Such-KI, die in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen haben, kann internes Wissen von etwas “Angesammeltem” zu etwas “Sofort Anwendbarem” weiterentwickelt werden.
Denn KI ist nicht nur ein Suchwerkzeug; sie kann vielfältige Informationen verstehen, integrieren und optimal präsentieren. Dadurch lassen sich Probleme wie Suchen, Teilen und die Abhängigkeit von individuellem Fachwissen gleichzeitig lösen.
Dieser Artikel erläutert systematisch spezifische Methoden zur Nutzung von unternehmensinternem Wissen mithilfe von KI, deren Auswirkungen und wichtige Aspekte für die Implementierung.
Mechanismus und Grundlagen der Nutzung internen Wissens mit KI
Was versteht man unter internem Firmenwissen? Grundlegendes Wissen, das selbst Anfänger verstehen können.
Internes Wissen bezeichnet das innerhalb eines Unternehmens angesammelte Wissen und die Informationen. Beispiele hierfür sind Betriebshandbücher, Verkaufspräsentationen, Aufzeichnungen vergangener Fehlerbehebungen und Kundeninteraktionshistorien. Diese entstehen im Rahmen des täglichen Geschäftsbetriebs und stellen wichtige Vermögenswerte für das Unternehmen dar.
Trotz seiner Bedeutung wird Wissen jedoch häufig nicht effektiv genutzt. Ein Grund dafür ist die „Wissenszersplitterung“. Informationen sind über Dateiserver, Google Drive, interne Chats, E-Mails und andere Plattformen verstreut, sodass es schwierig ist, den Überblick zu behalten.
Die Schlüsselbegriffe sind hier „explizites Wissen“ und „implizites Wissen“. Explizites Wissen ist dokumentiertes Wissen, wie beispielsweise in Handbüchern und Dokumenten. Implizites Wissen hingegen basiert auf individueller Erfahrung und Intuition und wird nicht schriftlich festgehalten. In vielen Unternehmen ist dieses implizite Wissen der Grund für die starke Abhängigkeit von individueller Expertise.
KI trägt dazu bei, die Kluft zwischen explizitem und implizitem Wissen zu überbrücken. Anders ausgedrückt: Der Kern des KI-Einsatzes besteht nicht einfach in der Datenverwaltung, sondern darin, „Wissen nutzbar zu machen“.
KI-gestützte Wissensnutzungsmechanismen (wie z. B. RAG)
Um zu verstehen, wie KI internes Unternehmenswissen nutzen kann, ist es hilfreich, die Technologie „RAG (Retrieval-Augmented Generation)“ zu kennen.
RAG ist ein System, das „Retrieval“ und „Generation“ kombiniert. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um eine Technologie, bei der KI in einer internen Unternehmensdatenbank nach relevanten Informationen sucht und auf Basis dieser Informationen die optimale Antwort generiert.
Herkömmliche Suchsysteme erforderten, dass Nutzer Schlüsselwörter eingaben und relevante Informationen fanden. Mit RAG hingegen stellen Nutzer einfach Fragen in natürlicher Sprache, und die KI sammelt relevante Informationen und präsentiert eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte.
Wenn Sie beispielsweise „Nennen Sie mir die Regeln für die Spesenabrechnung“ eingeben, greift die KI auf verschiedene Vorschriften und Handbücher zu und liefert eine übersichtliche Antwort. Dadurch wird der Zeitaufwand für die Informationssuche erheblich reduziert.
Auf diese Weise fungiert KI nicht nur als Suchmaschine, sondern als eine Entität, die „versteht und antwortet“.
Unterschiede zum traditionellen Wissensmanagement
Das traditionelle Wissensmanagement basierte auf der Annahme, dass „Menschen nach Informationen suchen würden“. Durch den Einsatz von KI ändert sich dies jedoch hin zu einem Modell, in dem „KI die Informationen sucht und präsentiert“. Dieser Unterschied ist bedeutend und wirkt sich direkt auf die Arbeitseffizienz aus.
Früher musste man sich passende Schlüsselwörter überlegen, mehrere Dokumente öffnen und die benötigten Informationen extrahieren und verstehen. Mit KI hingegen erhält man eine gut strukturierte Antwort, indem man einfach eine Frage stellt.
Darüber hinaus können herkömmliche Systeme Informationen nur in „Einheiten“ verarbeiten, während KI den „Kontext“ versteht. Das bedeutet, dass sie auch mit mehrdeutigen Fragen und Zwischenschritten umgehen kann.
Diese Änderung wird die Hürden für die Wissensnutzung deutlich senken und es jedem erleichtern, auf die benötigten Informationen zuzugreifen.
Vorteile der Einführung von KI zur Nutzung internen Wissens
Reduzierte Suchzeiten und verbesserte Arbeitseffizienz
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der größte Vorteil des Einsatzes von KI in der Reduzierung der Suchzeit liegt. In vielen Unternehmen verbringen Mitarbeiter einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der Informationssuche.
Durch den Einsatz von KI lässt sich dieser Zeitaufwand drastisch reduzieren, da KI die notwendigen Informationen sofort organisieren und präsentieren kann. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf ihre Kernaufgaben konzentrieren.
Beispielsweise kann der Kundensupport Anfragen schneller beantworten, und der Vertrieb kann die Angebotserstellung beschleunigen. Dadurch verbessert sich die Produktivität des gesamten Unternehmens.
Förderung des Wissensaustauschs und Verringerung der Abhängigkeit von individuellem Fachwissen
Personalisierung birgt für viele Unternehmen ein erhebliches Risiko. Je mehr Informationen nur bestimmten Mitarbeitern bekannt sind, desto instabiler wird die Kontinuität des Betriebs.
Durch den Einsatz von KI wird Wissen zentralisiert und für alle zugänglich gemacht. Da die KI Antworten auf Basis vergangener Interaktionen und Dokumente liefert, wird zudem indirekt auch das Wissen erfahrener Mitarbeiter geteilt.
Dieses System fördert naturgemäß den Wissensaustausch und hebt das Kompetenzniveau in der gesamten Organisation.
Effizienzsteigerungen in der Aus- und Weiterbildung sowie im Onboarding
Künstliche Intelligenz wird auch einen wesentlichen Beitrag zur Einarbeitung neuer Mitarbeiter leisten. Bisher mussten sich neue Mitarbeiter bei Fragen an erfahrenere Kollegen wenden; diese Rolle wird künftig von der KI übernommen.
Dadurch entsteht ein Umfeld, in dem Mitarbeiter jederzeit Fragen stellen können und Probleme selbstständig lösen können. Dies reduziert die Schulungskosten und steigert die Produktivität der Mitarbeiter.
Da KI zudem stets Antworten von gleichbleibender Qualität liefert, trägt sie auch dazu bei, Inkonsistenzen in den Bildungsinhalten zu vermeiden.
Wichtige Punkte und Vorsichtsmaßnahmen für eine erfolgreiche KI-Implementierung
Die Organisation von Wissen und die Aufbereitung von Daten sind von größter Wichtigkeit.
Der wichtigste Aspekt bei der Implementierung von KI ist die Wissensorganisation. Sind die Daten nicht organisiert, kann die KI keine korrekten Antworten liefern.
Daher besteht der erste Schritt darin, die vorhandenen Dokumente zu ordnen und unnötige Informationen zu entfernen. Darüber hinaus erleichtert die Klassifizierung und Verschlagwortung der Informationen der KI das Verständnis.
Wird dieser Schritt vernachlässigt, verringert sich die Effektivität der KI-Implementierung erheblich, daher ist Vorsicht geboten.
Sicherheits- und On-Premise-Konzepte
Sicherheit ist ein entscheidender Aspekt beim Umgang mit internen Unternehmensdaten. Insbesondere Unternehmen, die vertrauliche Informationen verarbeiten, ziehen häufig lokale Lösungen gegenüber Cloud-basierten Lösungen in Betracht.
„On-Premise“ bezeichnet eine Systemkonfiguration, bei der das System auf den eigenen Servern des Unternehmens betrieben wird. Dies trägt dazu bei, das Risiko eines Datenlecks an Dritte zu verringern.
Andererseits bietet Cloud Computing die Vorteile einer einfachen Implementierung und hohen Skalierbarkeit. Es ist wichtig, die passende Konfiguration entsprechend den Anforderungen Ihres Unternehmens zu wählen.
Fang klein an und verbessere dich kontinuierlich.
Der Schlüssel zu einer erfolgreichen KI-Implementierung besteht nicht darin, auf einmal Perfektion anzustreben, sondern klein anzufangen und kontinuierlich Verbesserungen vorzunehmen.
Zunächst führen wir ein Pilotprojekt in einer bestimmten Abteilung oder für eine bestimmte Aufgabe durch, um dessen Wirksamkeit zu überprüfen. Anschließend werden wir es schrittweise ausrollen und dabei auf Grundlage des Feedbacks Verbesserungen vornehmen.
Dieses Verfahren ermöglicht es Ihnen, Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig das Risiko zu minimieren.
Zusammenfassung
Durch den Einsatz von KI zur Verwaltung internen Wissens lassen sich Herausforderungen wie die Suche, der Austausch und die Abhängigkeit von individuellem Fachwissen deutlich verbessern. Die Weiterentwicklung des traditionellen Wissensmanagements von der reinen Wissenssuche hin zur interaktiven Wissensaneignung steigert die betriebliche Effizienz und Produktivität erheblich.
Andererseits sind die Organisation von Wissen und die Einrichtung eines operativen Systems unerlässlich für den Erfolg. Durch die angemessene Bewältigung dieser Herausforderungen lässt sich die Effektivität von KI maximieren.
Künstliche Intelligenz wird künftig ein zentraler Bestandteil von Geschäftsaktivitäten sein. Eine frühzeitige Einführung wird Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.