Webinar: Wissensmanagement

Am 3. Januar 2025 veranstaltete die BBV die zweite Folge ihrer Webinarreihe zur Künstlichen Intelligenz. Moderiert wurden die Veranstaltung von Stefan Herberling und Alan Ettlin, die gemeinsam mit mir, tiefgehende Einblicke in das moderne Wissensmanagement mithilfe von KI-Agenten boten. Ziel des Webinars war es, über den aktuellen Hype um Künstliche Intelligenz hinauszublicken und das Thema sowohl aus betriebswirtschaftlicher als auch technischer Perspektive zu beleuchten.

Wissensmanagement im Fokus

Zu Beginn des Webinars stellte ich die DIKW-Pyramide vor – eine grundlegende Struktur, die von Daten über Informationen und Wissen bis hin zur Weisheit reicht. Diese Pyramide dient als theoretischer Rahmen, um die verschiedenen Ebenen des Wissensmanagements zu verstehen und effektiv zu gestalten.

„Wissensmanagement ist nicht nur die Verwaltung von Datenbanken, sondern umfasst Prozesse, Methoden und Praktiken zur gemeinsamen Nutzung und Verwaltung von Informationen.“

Diese Aussage unterstrich die Bedeutung eines effizienten Wissensmanagements als entscheidenden Erfolgsfaktor für die Erreichung der Unternehmensziele. Ich erläuterte, dass Wissensmanagement weit über die einfache Verwaltung von Daten hinausgeht. Es umfasst die gemeinsame Nutzung und Verwaltung von Informationen, die notwendig sind, um die Unternehmensziele zu erreichen. Dabei geht es nicht nur um technische Systeme, sondern auch um die Prozesse und Praktiken, die sicherstellen, dass Wissen effektiv geteilt und genutzt wird.

Definition und Kontext des Wissensmanagements

Wissensmanagement ist ein komplexes Feld, das sowohl strategische als auch operative Aspekte umfasst. In meiner Präsentation betonte ich, dass es dabei nicht nur um die Speicherung und Verwaltung von Daten geht, sondern vielmehr um die Förderung einer Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Verbesserung. „In modernen Organisationen sind wir immer mehr zu wissensbasierten Unternehmen geworden. Ein effektives Wissensmanagement ist daher unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben und Innovationen voranzutreiben.“

Ich erklärte weiter, dass ein zentrales Ziel des Wissensmanagements darin besteht, Wissen nicht nur zu sammeln, sondern es auch zugänglich und nutzbar zu machen. Dies erfordert eine Kombination aus technologischen Lösungen und organisatorischen Maßnahmen, die sicherstellen, dass Wissen effektiv geteilt und genutzt wird. Dabei spielen sowohl explizites Wissen, das leicht dokumentiert und geteilt werden kann, als auch implizites Wissen, das oft in den Köpfen der Mitarbeiter steckt, eine wichtige Rolle.

Live-Demonstration: KI-Agenten in Aktion

Der Höhepunkt des Webinars war die Live-Demo, in der ich zeigte, wie KI-Agenten das Wissensmanagement proaktiv unterstützen können. Anhand eines fiktiven Unternehmens namens „Eisbeit“, das in der Lebensmittelproduktion tätig ist, demonstrierte ich, wie neue Mitarbeiter durch die Interaktion mit KI-Agenten schnell auf unternehmensspezifisches Wissen zugreifen können.

„Informationen aus verschiedenen Perspektiven zu beleuchten und so Weisheit zu generieren,“ erläuterte ich während der Demo, was die Effizienz und Genauigkeit der Wissensvermittlung erheblich steigerte.

In der Demonstration wurde deutlich, wie KI-Agenten nicht nur explizites Wissen zugänglich machen, sondern auch implizites Wissen aktiv fördern und integrieren können. Beispielsweise konnte ein neuer Mitarbeiter durch eine einfache Anfrage an den KI-Agenten Informationen über interne Prozesse und spezifische Unternehmensbegriffe erhalten, ohne umfangreiche Schulungen absolvieren zu müssen. Die KI-Agenten waren in der Lage, Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammenzuführen, zu kontextualisieren und in eine nutzbare Form zu bringen. Dadurch wird das Wissen nicht nur zentralisiert, sondern auch dynamisch und interaktiv bereitgestellt.

Anwendungsbeispiele aus der Praxis

Während der Demo zeigte ich konkrete Beispiele, wie KI-Agenten in einem Unternehmen wie „Eisbeit“ eingesetzt werden können. Ein Beispiel war die Verwaltung von unternehmensspezifischen Begriffen wie „Frostflow“. Durch die Integration eines Glossars konnte der KI-Agent diese Begriffe automatisch erkennen und erklären, was besonders für neue Mitarbeiter von großem Vorteil ist. Dies reduzierte die Einarbeitungszeit erheblich und förderte die Effizienz am Arbeitsplatz.

Ein weiteres Beispiel war die Überwachung und Analyse von Produktionsdaten. Der KI-Agent konnte Temperaturdaten in Echtzeit überwachen und bei Abweichungen sofort Alarm schlagen, um die Qualität der Produkte sicherzustellen. Dies zeigte eindrucksvoll, wie KI-Agenten nicht nur passiv auf Anfragen reagieren, sondern aktiv zur Verbesserung der Geschäftsprozesse beitragen können.

Zukunftsperspektiven und Roadmap

Nach der Live-Demonstration präsentierte ich eine umfassende Roadmap für die Implementierung von KI-Agenten im Wissensmanagement. Der erste Schritt sei der Einstieg mit einfachen Sprachmodellen wie Fast GPT und Smart GPT. Diese Modelle bilden die Grundlage und ermöglichen eine schnelle Einführung ohne sofortige Anpassungen.

„Es gibt viele Möglichkeiten, wie wir diese Agenten weiter verbessern können,“ fasste ich zusammen und betonte die Flexibilität und Skalierbarkeit der vorgeschlagenen Lösungen.

Darauf aufbauend sollte die Integration eigener Wissensdatenbanken erfolgen, um internes Firmenwissen bereitzustellen. Im dritten Schritt könnten proaktive Agenten eingeführt werden, die aktiv nachfragen und die Wissensdatenbank kontinuierlich erweitern. Dies bedeutet, dass die KI-Agenten nicht nur auf Anfragen reagieren, sondern auch proaktiv Informationen sammeln und das Wissen im Unternehmen erweitern können.

Schließlich könnten zusätzliche Informationskanäle überwacht und die Agenten individuell auf die Präferenzen der Mitarbeiter zugeschnitten werden. Dies umfasst die Anpassung der Kommunikationsstile und die Integration von persönlichen Arbeitsgewohnheiten, um die Interaktion mit den KI-Agenten so effektiv wie möglich zu gestalten.

Langfristige Visionen

Die Roadmap schließt mit langfristigen Visionen ab, in denen KI-Agenten als integraler Bestandteil der Unternehmensstruktur fungieren. Dazu gehört die kontinuierliche Weiterentwicklung der Agenten durch maschinelles Lernen und die Integration neuer Technologien, um stets auf dem neuesten Stand der Entwicklung zu bleiben. Ziel ist es, eine intelligente und adaptive Wissensmanagement-Infrastruktur zu schaffen, die sich flexibel an die sich wandelnden Bedürfnisse des Unternehmens anpasst.

Interaktive Fragerunde

Im anschließenden Q&A-Teil wurden zahlreiche spannende Fragen aus dem Publikum behandelt. Themen wie die automatisierte Erstellung von Glossaren, das Vier-Augen-Prinzip für Expertenwissen, die Sicherheit und der Datenschutz bei der Integration von ERP-Systemen sowie das Lifecycle Management des Contents standen im Mittelpunkt.

Auf die Frage nach der Vermeidung von falschem Wissen erklärte ich:

„Man kann Algorithmen einsetzen, um Widersprüche in den Daten zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.“

Ich betonte die Wichtigkeit von automatisierten Prozessen kombiniert mit menschlicher Überprüfung, um die Qualität und Zuverlässigkeit des Wissensmanagements sicherzustellen. Weitere Fragen behandelten die Integration von Daten aus ERP-Systemen und die Möglichkeit, KI-Agenten zur automatischen Anonymisierung sensibler Daten zu entwickeln. Besonders hervorzuheben war die Diskussion über die Datensicherheit und den Datenschutz, wobei ich erklärte, wie wichtig es sei, vertrauenswürdige Anbieter zu wählen und klare Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Informationen zu etablieren.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Ein zentrales Thema war die Integration von KI-Agenten in bestehende IT-Infrastrukturen. Hierbei wurde betont, dass eine sorgfältige Planung und eine schrittweise Implementierung notwendig sind, um die Kompatibilität mit bestehenden Systemen zu gewährleisten. Ich erläuterte verschiedene Ansätze zur Datenintegration und betonte die Bedeutung von Schnittstellen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen den KI-Agenten und den bestehenden IT-Systemen ermöglichen.

Ein weiteres wichtiges Thema war die Skalierbarkeit der KI-Lösungen. Ich erklärte, dass die Skalierbarkeit eine zentrale Rolle spielt, um den steigenden Anforderungen eines wachsenden Unternehmens gerecht zu werden. Durch den Einsatz modularer Architekturen und flexibler Cloud-Lösungen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Agenten mit dem Unternehmen wachsen und sich an veränderte Anforderungen anpassen können.