5 Wege, auf denen die KI das Wissensmanagement verändert

Eine Studie von Zippia Research zeigt, dass 86 % der Mitarbeitenden in Führungsfunktionen Misserfolge im Unternehmen auf fehlende Zusammenarbeit zurückführen. Die Studie zeigt außerdem, dass jede zweite beschäftigte Person ihre Stelle als von Zusammenarbeit getragen sieht. Während Organisationen die Digitalisierung vorantreiben, um wettbewerbsfähig zu bleiben, lohnt es sich, die verschiedenen Wege zu erkunden, auf denen sie die Zusammenarbeit zwischen Teams verbessern können.

Das Wissensmanagement spielt eine Schlüsselrolle dabei, die Zusammenarbeit zu verbessern. Es bündelt die Informationen, damit sie je nach Bedarf der Organisation abgerufen und wiederverwendet werden können, sei es im Kundensupport, im Personalwesen oder im Vertrieb. Und dank künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich ein großer Teil dieser Prozesse inzwischen automatisieren.

Dieser Artikel beleuchtet die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) im Wissensmanagement und die Art, wie sie Organisationen helfen kann, die Produktivität zu steigern.

Machen wir uns zunächst mit den beiden Begriffen vertraut.

Was versteht man unter Wissensmanagement?

Das Wissensmanagement ist ein zentraler Prozess, der darin besteht, das wertvolle Wissen des Unternehmens zu schaffen, zu bündeln und zu teilen, um die interne Zusammenarbeit und die Effizienz zu verbessern.

Ziel ist es, die richtige Information den richtigen Beteiligten zu liefern, im richtigen Format, zum richtigen Zeitpunkt und ohne Reibung.

Künstliche Intelligenz verstehen

Der Begriff künstliche Intelligenz (KI) wurde 1956 von John McCarthy geprägt, Professor am Dartmouth College. Seither hat die KI zahlreiche Definitionen durchlaufen, doch meist beschreibt man sie als eine Technologie, die es Maschinen erlaubt, sich auf Daten und Konzepte zu stützen, um Probleme auf menschliche Art zu lösen.

Kurz gesagt ist die KI eine Technologie, die Maschinen wie Menschen „denken“ lässt, indem sie große Datenmengen in Sekunden verarbeitet.

Die KI im Dienst des Wissensmanagements

Wissensmanagement mit KI beruht auf der Einbindung von KI und verwandten Technologien in die Prozesse des Wissensmanagements, um fundierte Entscheidungen zu fördern und die Produktivität zu steigern.

Organisationen weltweit haben erkannt, dass KI und Wissensmanagement zusammengehören, um ihren Mitarbeitenden einen reibungslosen Zugang zu Informationen zu sichern. Wissensmanagement mit KI wird eine führende Rolle dabei spielen, den Weg zu wirksamen Wissensprozessen und zu einer besseren internen Zusammenarbeit zu ebnen.

Wie kann das Wissensmanagement mit KI den Organisationen helfen?

Mehr als 40 % der Befragten der weltweiten McKinsey-Umfrage zum Stand der KI, veröffentlicht 2023, gaben schon damals an, ihre Investitionen in KI erhöhen zu wollen. Die meisten Organisationen haben zwar begonnen, die KI zu nutzen, um spürbare Veränderungen anzustoßen, doch viele haben das Potenzial der KI im Wissensmanagement noch nicht ausgelotet.

Wie also kann die KI Organisationen helfen, ihr Wissensmanagement zu verbessern? Ein Überblick.

1. Die Inhalte aktuell halten

Dafür zu sorgen, dass die Inhalte der Organisation aktuell sind, gehört zu den größten Herausforderungen des Wissensmanagements. Veraltete Dokumente und Daten führen zu falschen Entscheidungen und teuren Fehlern, was der Produktivität und den Ergebnissen schadet. Hier setzt die KI an, indem sie Organisationen hilft, die neuen Entwicklungen zu einem bestimmten Thema zu verfolgen.

Von KI gestützte Werkzeuge können das Web durchsuchen, um ihre Wissensmanagementsysteme zu aktualisieren. Sie können zum Beispiel neue Blogartikel auswerten, um die neuen Funktionen eines Produkts zu erfassen und ein Onboarding-Dokument zu aktualisieren. Sie können diese Dokumente auch in Skripte verwandeln, die sich in die Callcenter-Software für die Support-Teams laden lassen.

Außerdem können von KI gestützte Chatbots die Support-Teams dabei unterstützen, häufige Fragen (FAQ) zu beantworten, indem sie die Daten der Wissensmanagementsysteme auswerten. Voraussetzung ist allerdings, dass diese Daten aktuell sind und jedes Dokument seinen Kontext behält, worauf das Wissens- und Dokumentenmanagement bei Talkspirit zielt.

2. Daten aus mehreren Quellen sammeln und ordnen

Ein weiteres merkliches Hindernis im Wissensmanagement ist die Verknüpfung oder das Zusammenführen und Ordnen von Daten aus mehreren Quellen. Organisationen sammeln ihre Daten typischerweise aus zahlreichen Quellen. Diese Daten zu ordnen, kann jedoch mühsam und zeitraubend sein. Hier bringt die KI einen echten Mehrwert.

Die Werkzeuge zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die KI-Systeme speisen, sind darauf trainiert, komplexe sprachliche Strukturen zu verstehen. Diese Informationen lassen sich anschließend in Machine-Learning-Algorithmen (ML) einspeisen, die darauf trainiert sind, Daten nach verschiedenen Parametern zu segmentieren, etwa nach Verhalten und Absicht der Nutzenden. So lassen sich Daten leichter verknüpfen und präzise für die Nutzenden aufbereiten.

So könnte ein KI-System die Wörter eines Kundengesprächs in Echtzeit auswerten, um den Kontext des Anrufs zu erfassen, und anschließend die richtigen Dokumente und Lösungen herausziehen, damit die Beratung sie an den Kunden weitergeben kann.

Zudem kann die generative KI bestehende Inhalte auswerten und in Dokumente für bestimmte Zwecke verwandeln. So kann ein KI-Werkzeug den Personalverantwortlichen helfen, aus den Informationen im Unternehmensleitfaden ein Culture Deck vorzubereiten. Oder es könnte verschiedene Vertriebsunterlagen zusammenführen, um Ressourcen für das LMS des Vertriebsteams zu erstellen.

3. Die Kosten des Supports senken

Einer der sichtbarsten Vorteile der KI im Wissensmanagement ist ihre unmittelbare Wirkung auf die Supportkosten. Wie zuvor erwähnt, können von KI gestützte Chatbots sofort Antworten liefern, um Anfragen und Probleme von Kunden zu lösen.

Das verringert die Abhängigkeit vom menschlichen Support und erlaubt erhebliche Einsparungen bei den Personalkosten. Diese Chatbots nutzen nämlich Machine Learning, um aus den Kundeninteraktionen zu lernen und passende Antworten zu geben.

Sie können den Support-Teams in Sekunden nützliche Informationen und Skripte für komplexe Fälle liefern und sie damit produktiver machen.

4. Eine bessere Informationssuche

Die Technologie der Suchmaschinen hat in den letzten Jahrzehnten erhebliche Fortschritte gemacht. Dennoch bleibt es eine Herausforderung, aus großen Datenbeständen einer Organisation die richtigen Informationen herauszuziehen.

Organisationen können sich auf die KI stützen, um ihre Suchfähigkeiten zu verbessern, und so den Beteiligten den Zugang zu Informationen erleichtern. Die KI kann Nutzenden auch helfen, in ihrer bevorzugten Sprache zu suchen, selbst wenn der Inhalt in einer anderen Sprache vorliegt.

Die Mitarbeitenden können außerdem die Gespräche aus Videokonferenzen und Online-Meetings transkribieren, um die ausgetauschten Informationen in die Wissensmanagementsysteme zu übernehmen.

Darüber hinaus verfolgt das Wissensmanagement mit KI das Verhalten der Nutzenden, um personalisierte Suchergebnisse vorzuschlagen. Es schlägt auch Alternativen vor, um vollständige Informationen zu sichern.

5. Personalisierte Schulungen für die Mitarbeitenden

Die Prozesse des Wissensmanagements mit KI sorgen zudem dafür, dass alle Mitarbeitenden einer Organisation auf demselben Stand sind. Die Einbindung von KI ist ein hervorragender Weg, um neue Mitarbeitende zu schulen, ihre Lernpfade zu personalisieren und Programme zur Kompetenzentwicklung zu empfehlen.

So könnten von KI gestützte LMS-Werkzeuge das Onboarding interaktiver machen, mit automatisch erzeugten Quiz und Fallstudien. Diese Werkzeuge könnten auch personalisierte Lernpfade vorschlagen und den HR-Teams eine ausführliche Bilanz der Stärken und Entwicklungsfelder jeder neuen Person liefern.

Ziel ist es, den Schulungsansatz nach dem Prinzip „eine Größe für alle“ durch eine personalisierte Schulung zu ersetzen, um das Engagement der Mitarbeitenden zu stärken und sie zu halten. So können Organisationen ein qualifiziertes Team aufbauen, das zu ihren Zielen passt.

Was die generative KI seither verändert hat

Die fünf Anwendungsfälle oben beruhen auf bereits älteren Bausteinen: Suchmaschinen, Sprachverarbeitung, automatische Klassifizierung. Seither ist eine Schicht hinzugekommen. Der Assistent gibt nicht mehr eine Liste von Dokumenten zurück, er formuliert die Antwort.

Das Verfahren hat einen Namen: die durch Suche erweiterte Generierung, kurz RAG (retrieval-augmented generation). Der Assistent sucht zunächst die passenden Passagen in der Wissensbasis der Organisation und formuliert seine Antwort dann aus diesen Passagen, mit Angabe der Herkunft. Der Unterschied zu einem allein gelassenen Sprachmodell ist entscheidend: Die Antwort ist in den Dokumenten des Unternehmens verankert, also überprüfbar.

Drei konkrete Folgen für das Wissensmanagement:

• die interne Suche hängt nicht mehr von den genauen Wörtern im Dokument ab;
• eine in einer Sprache gestellte Frage findet ihre Antwort in einem Dokument, das in einer anderen verfasst ist;
• jede Antwort nennt ihre Quelle, was es erlaubt, sie zu überprüfen und im Zweifel zu bestreiten.

Zwei Bedingungen entscheiden allerdings über das Ergebnis. Die erste: Die Zugriffsrechte der lesenden Person müssen für den Assistenten gelten, sonst legt er allen Dokumente offen, die nur für wenige bestimmt sind. Die zweite: Die Wissensbasis muss aktuell gehalten werden, denn ein Assistent, der mit veralteten Inhalten gefüttert wird, antwortet mit Überzeugung falsch. Beide Punkte gehören zur Governance der KI, nicht zur Wahl des Werkzeugs.

Für europäische Organisationen berühren sie außerdem die europäische Verordnung über künstliche Intelligenz, die am 1. August 2024 in Kraft getreten ist. Der Text ordnet KI-Systeme nach Risikostufe ein und knüpft die Pflichten an diese Einordnung: Ein interner Rechercheassistent fällt nicht in dieselbe Kategorie wie ein Werkzeug zur Vorauswahl von Bewerbungen, doch das Unternehmen muss wissen, wo jeder seiner Anwendungsfälle einzuordnen ist. Seit dem 2. Februar 2025 verlangt ihr Artikel 4 zudem von jeder Organisation, die KI einsetzt, für ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz bei den Personen zu sorgen, die damit arbeiten.

Das Wissensmanagement mit KI verbessern

Es gibt eine beeindruckende Zahl von Werkzeugen und Anwendungen auf KI-Basis, die verschiedene Aspekte des Wissensmanagements verbessern. Inzwischen ist klar, dass das Wissensmanagement die Art verändert, wie Organisationen ihre Daten speichern, abrufen und teilen. Werkzeuge für das Wissensmanagement auf KI-Basis wie Talkspirit haben den Weg für die Entwicklung kollektiver Intelligenz und für ein besseres Wissensmanagement in Organisationen geebnet.

Talkspirit erlaubt Organisationen, „kalte“ und „heiße“ Daten zu erfassen und zu teilen und ein Nachschlagewerk anzulegen, das den betreffenden Mitarbeitenden zugänglich ist. Der Neuigkeiten-Feed dient dazu, Beiträge zu Neuigkeiten und Projekten zu teilen, während die Bibliothek das interne Wissen sichert (FAQ, Glossare, Prozesse und bewährte Praktiken) und dabei die Zielgruppe jeder Ressource festlegt. Zudem verfügt Talkspirit über ein Organigramm, das Ihnen helfen kann, Rollen und Verantwortlichkeiten zu dokumentieren. Und um Zeit zu sparen, raten Sie mal? Sie können die Inhalte für diese Rollen dank eines KI-Assistenten automatisch erzeugen 😉.

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Zum Schluss

Man kann ohne Zögern sagen, dass die KI die Art verändern wird, wie die Prozesse des Wissensmanagements heute geführt werden. Das Zusammenkommen von Wissensmanagement und KI wird das Teilen von Daten, die Informationssuche, die bereichsübergreifende Zusammenarbeit und weitere Aspekte der Teamentwicklung neu formen.

Auch wenn der Einsatz von KI im Wissensmanagement zunehmen dürfte, sollten Organisationen umsichtig vorgehen und die Fragen rund um den Schutz der Daten und die Verzerrungen der KI-Algorithmen angehen.

Die Zukunft des Wissensmanagements ist da, und es ist höchste Zeit für Organisationen, die Vorteile der KI zu nutzen, um die Produktivität zu erhöhen, die Effizienz zu stärken und eine Kultur der Zusammenarbeit aufzubauen.

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