Nur mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit können Mitarbeitende fundierte Entscheidungen treffen und ihre Arbeit effizient erledigen. Allerdings fällt es ihnen zunehmend schwer, die in einer konkreten Situation benötigen Informationen zu finden, da diese über das gesamte Unternehmen verstreut sind. Sie stecken in
- riesigen E-Mail-Postfächern,
- langen Chat-Verläufen,
- unübersichtlichen Fileshares,
- komplexen Datenbanken und
- den Köpfen der Kolleginnen und Kollegen.
Hinzu kommt, dass menschliche Fehler das Informationschaos kontinuierlich vergrößern. Im hektischen Arbeitsalltag landet ein Dokument schnell im falschen Ordner oder wird jemand auf einem E-Mail-Verteiler vergessen. Das Ergebnis: Laut einer Untersuchung von Atlassian verbringen Führungskräfte und Teams ein Viertel ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen.
KI bringt Licht ins Dunkel
Inzwischen stehen Mitarbeitenden wahrscheinlich mehr Informationen als jemals zuvor zur Verfügung, denn jedes Unternehmen besitzt internes Wissen in Hülle und Fülle. Die Herausforderung besteht heute darin, Informationen nutzbar zu machen. Moderne KI-Technologien eröffnen hierfür neue Möglichkeiten.
Insbesondere die Entwicklung von Generativer KI und sprachbasierten Assistenten verändert den Umgang mit Wissen grundlegend. Statt Informationen manuell zu suchen, können Mitarbeitende Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten direkt kontextbezogene Antworten.
- KI vereint Wissensquellen: E-Mails, Chats, Dokumente, Wikis, Datenbanken oder Meeting-Aufzeichnungen lassen sich in einer zentralen Wissensbasis zusammenführen. Mitarbeitende erhalten einen einheitlichen Zugang zu Informationen – unabhängig davon, wo diese ursprünglich gespeichert wurden.
- KI liefert Antworten statt Trefferlisten: Während bei der klassischen Suche die Informationsquellen nach exakten Begriffen durchsucht werden, versteht KI auch Kontext und erkennt Zusammenhänge. Dadurch kann sie komplexe Fragestellungen beantworten und Informationen aus verschiedenen Quellen miteinander verknüpfen.
- KI senkt Hürden: Sind Informationen zu umfangreich, aufgrund von Fachvokabular schwer verständlich oder liegen in einer fremden Sprache vor, kann KI sie zusammenfassen, einfach erklären oder übersetzen, sodass wirklich alle Wissensquellen für Mitarbeitende nutzbar werden.
Für die Integration der internen Informationsquellen in die KI ist in der Regel kein aufwendiges Training oder Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs) notwendig, das Spezialhardware erfordern würde. Via Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Unternehmen dem Modell die entsprechenden Daten über eine Vektordatenbank zur Verfügung stellen. Der große Vorteil neben dem geringeren Ressourcenbedarf: Die Wissensbasis lässt sich viel leichter aktuell halten.
Die Krux mit dem impliziten Wissen
Alles, was irgendwo dokumentiert ist, lässt sich mit KI hervorragend erfassen, auswerten und nutzen. Ein großer Teil des unternehmensspezifischen Wissens steckt allerdings in den Köpfen der Mitarbeitenden – es sind Best Practices, Workarounds, Entscheidungskriterien und Kontextinformationen, die auf jahrelanger Erfahrung basieren und direkt erfragt werden müssen. Oft werden solche äußerst relevanten Informationen auch nur in Nebengesprächen geteilt. Kein Wunder, dass in der Untersuchung von Atlassian mehr als die Hälfte der Befragten angab, die einzige Möglichkeit, an benötigte Informationen zu kommen, sei es, jemanden zu fragen oder ein Meeting anzusetzen.
Für Unternehmen ergeben sich aus dem nicht dokumentierten Wissensschatz große Probleme:
- Wissensverlust durch den demografischen Wandel
- Abhängigkeiten von einzelnen Expertinnen und Experten
- Verzögerungen bei Onboarding und Projektübergaben
- Fehlende „Lessons Learned“ aus Projekten und Pitches
- Hohe Belastung wichtiger Wissensträger durch wiederkehrende Anfragen
Besonders kritisch wird dies, wenn erfahrene Mitarbeitende das Unternehmen verlassen oder kurzfristig nicht verfügbar sind. In vielen Fällen gehen dann nicht nur Informationen verloren, sondern auch die Fähigkeit, Situationen richtig einzuordnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Vom Wissensspeicher zum Wissensagenten
Unternehmen benötigen daher einen effizienten und reproduzierbaren Ansatz, um implizites Wissen in explizites, nutzbares Wissen zu überführen.
Genau hier zeichnen sich aktuell die nächsten Entwicklungsschritte im KI-Markt ab. Während die erste Generation von GenAI-Lösungen vor allem Informationen auffindbar machte, entwickeln sich moderne Plattformen zunehmend zu intelligenten Wissensassistenten. Sprachbasierte Agenten können Informationen nicht nur suchen, sondern Zusammenhänge herstellen, Kontext berücksichtigen und Mitarbeitende aktiv bei Aufgaben unterstützen.
NTT DATA arbeitet in diesem Umfeld eng mit Microsoft zusammen und entwickelt Lösungen, die moderne KI-Technologien aus Azure und Microsoft 365 nutzen, um Wissen aus unterschiedlichsten Unternehmensquellen intelligent zugänglich zu machen. Informationen aus Dokumenten, Chats, Meetings und Fachanwendungen werden dabei miteinander verknüpft und situationsbezogen bereitgestellt.
Mit der Weiterentwicklung von Copilot-Technologien und dem wachsenden Agentenökosystem entstehen zunehmend digitale Wissensbegleiter, die weit über klassische Suchfunktionen hinausgehen. Sie können Expertenwissen erschließen, Erfahrungswerte nutzbar machen und Mitarbeitende bei komplexen Fragestellungen unterstützen – direkt im Arbeitskontext und ohne zusätzlichen Dokumentationsaufwand.
Damit entwickelt sich Wissensmanagement von einer statischen Informationsablage hin zu einem aktiven System, das Wissen genau dort bereitstellt, wo es benötigt wird.
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