KI-Beratung: Weniger Technik, mehr Organisation - Wissensmanagement mit KI in Form von Chatbots in KMU

In der Beratung sind für mich organisationspsychologische Faktoren oftmals entscheidender als die Technologie selbst. Warum dabei das implizite Wissen eine wichtige Rolle spielt, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Haben Sie ein Intranet oder eine Mitarbeiter-App? Die nächste Evolutions-Stufe könnte ein firmeneigener KI-Chatbot sein, der beim Onboarding, bei allgemeinen Alltagsproblemen oder aber auch bei speziellen, produktspezifischen Herausforderungen helfen kann. „Helfen“ bedeutet: entlasten, motivieren, Ideen und Innovation fördern sowie durch Effizienzsteigerung Kosten sparen.

In Zeiten von Fachkräftemangel, immer weniger Zeit und immer mehr Leistungsdruck, wäre es doch schön, ganz schnell und vor allem ohne Hemmschwellen, einen einfachen Zugang zu Wissen im Unternehmen zu haben. Einen Zugang, der zur Arbeitsrealität passt, in die Abläufe integriert (z.B. Mobile Nutzung) und immer zuverlässig verfügbar ist. Mitarbeitende können so oft Fragen stellen, wie sie möchten, der Bot wird nicht launisch und erklärt gerne auch mehrfach.

Für mich persönlich schließt sich aktuell ein Kreis: Damals schrieb ich in meiner Diplom-Arbeit über das Wissensmanagement in Unternehmen. Heute ist ein weit verbreiteter Use-Case in der Anwendung von KI-Sprachmodellen wieder das Wissensmanagement. Erstmal unabhängig von der Technik sollten sich Unternehmen aber die Frage stellen, wie vor allem implizites Wissen im Kontext von Fluktuation, Fachkräftemangel und altersbedingtem Ausscheiden, besser nutzbar gemacht werden kann.
Im Folgenden möchte ich das Wissensmanagement einordnen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.

1. Die Bedeutung des Wissensmanagements für KMU in Zeiten der Digitalisierung und künstlichen Intelligenz

Die digitale Transformation hat in den letzten Jahren die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend verändert. Ein Schlüsselfaktor für den Erfolg in diesem neuen Umfeld ist ein effektives Knowledge-Management. Ein erfolgreiches Knowledge-Management ermöglicht es Unternehmen, ihr Wissen zu erfassen, zu organisieren und zu teilen, um schneller Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Durch die Nutzung von digitalen Tools und Technologien wie Cloud-basierten Wissensdatenbanken und kollaborativen Plattformen können Unternehmen ihr Wissen schneller und einfacher teilen und nutzen.
Die digitale Transformation ermöglicht es auch, große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann dazu beitragen, Prozesse zu optimieren, Risiken zu minimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
Ein erfolgreiches Knowledge-Management ist also entscheidend für die Bewältigung der
Herausforderungen und Chancen, die die digitale Transformation mit sich bringt. Unternehmen, die ihr Wissen erfolgreich nutzen und teilen, werden in der Lage sein, schneller und flexibler auf Veränderungen zu reagieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Mehr dazu verraten wir auch in unseren KI-Schulungs- und Weiterbildungangeboten.

 

2. Die Bedeutung des impliziten Wissens in Unternehmen unter Berücksichtigung des demografischen Wandels und Fachkräftemangels

Unter Berücksichtigung des demografischen Wandels und des zunehmenden Fachkräftemangels sollte das implizite Wissen meines Erachtens mehr Beachtung finden. Dies ist ein Faktor, den Unternehmen im Bereich der Kosteneinsparung und Unternehmensentwicklung oft nicht auf dem Schirm haben. Zumindest nicht ganz oben.

Was ist implizites Wissen?

Implizites Wissen bezieht sich auf das Wissen, das schwer in Worte zu fassen oder formal zu dokumentieren ist. Es ist oft persönlich und intuitiv und basiert auf Erfahrung, Intuition und persönlicher Interpretation. Im Gegensatz zum expliziten Wissen, das leicht verbalisiert, dokumentiert und formal übertragen werden kann, ist implizites Wissen schwer greifbar und wird oft durch Handeln, Beobachtung und Erfahrung erworben.

Beispiele für implizites Wissen:
1.    Fähigkeiten und Know-how: Dies umfasst Fähigkeiten, die oft durch praktische Erfahrung erlernt werden, wie zum Beispiel das Fahren eines Autos, das Spielen eines Musikinstruments oder das Führen von Verhandlungen.
2.    Intuition und Bauchgefühl: Implizites Wissen kann sich auch auf intuitive Einsichten und Bauchgefühle beziehen, die auf persönlicher Erfahrung und unbewusster Verarbeitung von Informationen beruhen.
3.    Best Practices und Heuristiken: Mitarbeiter können im Laufe der Zeit bestimmte Vorgehensweisen entwickeln, die sich als wirksam erweisen, auch wenn sie nicht explizit formuliert oder dokumentiert sind.
4.    Kulturelles Wissen: Dies bezieht sich auf das Verständnis informeller Regeln, Normen und kultureller Kontexte innerhalb eines Unternehmens oder einer Organisation, das oft implizit erworben wird.

Implizites Wissen ist für Unternehmen von unschätzbarem Wert, da es oft die Grundlage für Innovation, Problemlösung und Entscheidungsfindung bildet. Es kann jedoch auch eine Herausforderung darstellen, da es nicht leicht zugänglich oder übertragbar ist. Daher ist es wichtig, Mechanismen und Strategien zu entwickeln, um implizites Wissen zu erfassen, zu bewahren und zu nutzen, insbesondere in einem Kontext wie dem Wissensmanagement. Dies kann durch Mentoring, informelle Lernprozesse, Communities of Practice und andere kollaborative Ansätze geschehen, die den Austausch von Erfahrungen und Einsichten fördern.

Herausforderungen, egal ob Mittelstand (KMU) oder Konzern, aufgrund der gesellschaftlichen Entwicklung (u.a. Fachkräftemangel):

1.    Verlust von implizitem Wissen: Wenn erfahrene Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, nehmen sie oft wertvolles implizites Wissen mit sich, das nicht einfach dokumentiert oder übertragen werden kann. Dies kann zu einem erheblichen Verlust an Know-how führen.
2.    Mangelnde Weitergabe von Erfahrungswissen: In vielen Fällen haben ältere Mitarbeiter wertvolles Erfahrungswissen angesammelt, das für den Erfolg des Unternehmens entscheidend ist. Wenn es keine effektiven Mechanismen gibt, um dieses Wissen an jüngere Mitarbeiter weiterzugeben, geht es verloren.
3.    Kulturelle Barrieren: In manchen Fällen herrscht in mittelständischen Unternehmen eine informelle Kultur vor, in der das Teilen von Wissen nicht ausreichend gefördert wird. Dies kann dazu führen, dass Mitarbeiter ihr Wissen für sich behalten, anstatt es mit anderen zu teilen.
4.    Technologische Herausforderungen: Die Implementierung von Wissensmanagement-Systemen in mittelständischen Unternehmen kann aufgrund begrenzter Ressourcen und Fachkenntnisse eine Herausforderung darstellen. Die Auswahl und Implementierung geeigneter Technologien zur Erfassung, Speicherung und Weitergabe von implizitem Wissen erfordert sorgfältige Planung und Investitionen.
5.    Personalentwicklung und Nachfolgeplanung: Angesichts des Fachkräftemangels ist es für mittelständische Unternehmen entscheidend, in die Entwicklung ihrer Mitarbeiter zu investieren und klare Nachfolgepläne zu erstellen. Dies umfasst auch Maßnahmen zur Identifizierung und Entwicklung von Mitarbeitern mit vielversprechendem implizitem Wissen, um sicherzustellen, dass Schlüsselpositionen auch in Zukunft besetzt werden können.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist es wichtig, dass mittelständische Unternehmen gezielte Maßnahmen ergreifen, um das implizite Wissen zu erfassen, zu bewahren und weiterzugeben. Dazu gehören unter anderem Mentoring-Programme, Communities of Practice, Wissensdatenbanken und Schulungen zur Wissensweitergabe. Es ist auch wichtig, eine Kultur der Offenheit und Zusammenarbeit zu fördern, in der Mitarbeiter ermutigt werden, ihr Wissen zu teilen und voneinander zu lernen.

In Zeiten der künstlichen Intelligenz ist die technologische Herausforderung geringer geworden. Ein Gedanke: wir wäre es, mit erfahren Mitarbeitern, die wertvolles implizites Wissen in sich tragen, strukturierte Interviews zu führen und aufzuzeichnen (Audio oder Video). Mit Hilfe künstlicher Intelligenz (Speech to Text) lässt sich das gesprochene Wort in Text transkribieren und diese Wissensbasis dann einem Large Language Model (LLM) zugänglich machen bzw embedden. Mit dem Sprachverständnis von LLMs muss die Person, die nach Wissen und Problemlösungen sucht, nicht mehr genau dieselben Suchbegriffe verwenden, die in der Wissensdatenbank stehen. Die KI versteht und matcht Suchanfrage zur Wissensbasis. Das Ergebnis: echte Antworten, schnell, einfach und jederzeit.

Mögliche Maßnahmen, um implizites Wissen nutzbar zu machen, kurz skizziert:

Gegen Verlust von implizitem Wissen:

  • Einführung von Exit-Interviews: Durch gezielte Interviews mit ausscheidenden Mitarbeitern können wichtige Einsichten und Erfahrungen erfasst werden, bevor sie das Unternehmen verlassen.
  • Aufbau von Alumni-Netzwerken: Die Schaffung eines Netzwerks ehemaliger Mitarbeiter kann den Austausch von Wissen und Erfahrungen ermöglichen, selbst nachdem sie das Unternehmen verlassen haben.

Gegen mangelnde Weitergabe von Erfahrungswissen:

  • Etablierung von Mentoring-Programmen: Durch die Zuordnung erfahrener Mitarbeiter als Mentoren für jüngere Kollegen können wertvolle Erfahrungen und Fähigkeiten übertragen werden.
  • Nutzung von Job Rotation: Durch die Rotation von Mitarbeitern durch verschiedene Abteilungen können verschiedene Aspekte des impliziten Wissens vermittelt werden.

 Die Umsetzung dieser Lösungsansätze erfordert ein gezieltes Engagement seitens des Managements und eine kontinuierliche Überwachung, um sicherzustellen, dass die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.

 

3. KI-Assistent bei Alltagsproblemen in der Verwaltung und im Büro,  unter Anbetracht wachsender Bedeutung von Cybersecurity.

Kennen Sie das? Manchmal fragt man sich, was hat man am heutigen Arbeitstag eigentlich gemacht und geleistet? Dabei fällt mir auf, es sind oftmals die Alltagsprobleme, die nerven und aufhalten:

•    Der Drucker geht nicht und wie scanne ich schnell wieder?
•    Wen muss ich fragen, wenn ich Büromaterial brauche? Was ist, wenn mein Stuhl kaputt ist?
•    Wie heißt der neue Kollege aus der Marketingabteilung?
•    Ich bin neu und zum ersten Mal im Homeoffice, was muss ich hier in Sachen Sicherheit und Datenschutz einrichten und beachten?
•    Ich habe einen Todesfall, bekomme ich Sonderurlaub?
•    Was mache ich, wenn ich meinen Zugangschip verloren hab?
•    Ich muss ausnahmsweise mal in die Produktion, was muss ich da an Sicherheitsaspekten beachten?
•    Was sind unsere Verhaltensrichtlinien, wenn ich ein sicheres Passwort vergeben will oder eine verdächtige Email erhalte?

Ein firmeneigener KI-Chatbot kann hier helfen, Zeit zu sparen und Mitarbeitende in IT- und Personal-Abteilungen zu entlasten. Große Firmen haben deshalb bereits ein eigenes ChatGPT eingeführt und berichten über signifikanten Effizienzgewinn. Im Vergleich zu großen Unternehmen habe ich den Eindruck, dass der Mittelstand (KMU) derzeit beim Einsatz von KI sehr hinterherhinkt. Auf Events, Tagungen und in Webinaren werden oftmals nur abstrakt typische Use-Cases aufgezählt oder über die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Plug&Play-Tools wie ChatGPT, Midjourney und Co referiert. Entscheidende Punkte wie Datenschutz, Sicherheit, Budgets, Ressourcen und Einstiegshürden werden oberflächlich angesprochen aber eigentlich nie beantwortet. Deshalb ist es mir ein Anliegen, als gebürtiger Bayreuther, den Mittelstand in Oberfranken dabei zu begleiten, den Einstieg für den Einsatz wirklich, signifikanter gewinnbringender KI-Maßnahmen zu finden:

Neben weichen, organisatorischen Faktoren, ist der Erfolg von KI-Projekten im Wesentlichen auch bekanntlich von der Datenbasis abhängig. Wir schauen uns mit unseren Kunden interne Prozesse und mögliche Anwendungsfälle an, ermitteln darauf basierend Potenziale und erarbeiten einen Fahrplan mit Prioritäten. Mit unserer Erfahrung und Expertise finden wir für Ihr Unternehmen und Ihre individuellen Anwendungsfälle die richtigen Software-Lösungen und belgeiten Sie bei der Auswahl spezialisierter, passender Anbieter und Dienstleister.

Sicherheit, Datenschutz und Verfügbarkeit

Wir setzen selten auf OpenAI oder andere Dritt-Dienste, sondern auf lokale kleine OpenSource-Sprachmodelle, die auf einer eigenen Infrastruktur Datenschutz-konform mit überschaubarem Budget laufen können, so dass KMU die Datenhoheit behalten und auch nicht von der Erreichbarkeit anderer Dienste abhängig sind (ChatGPT war in letzter Zeit nicht immer zuverlässig verfügbar).

 

4. KI-Anwendungsfälle mit spezifischem Wissen über Produkte, Anlagen, Maschinen und komplexen Service- und Dienstleistungsabläufen

Die Bedienung gewisser Geräte, vor allem von größeren Maschinen und Anlagen kann sehr komplex sein. Da stößt man mit einem dicken Handbuch, egal ob digital oder analog schnell an seine Grenzen, was das schnelle Finden von Lösungen angeht. Hier könnte ein KI-Chatbot helfen, mit dem man einfach reden kann. Selbst wenn beim ersten Mal nicht auf Anhieb die richtige Antwort kommt, so kann man einfach tiefer nachfragen und den Chatbot auch als Sparringspartner sehen. Dies kann ein Telefonat ersetzen. Denn einfach mal einen Fachexperten, dann zu erreichen, wenn man ihn braucht, ist eher selten der Fall.

 

Lust auf Mehr?

Interesse an einem Kennenlern-Gespräch? Schreiben Sie mir persönlich: keller(at)intercorp.de oder rufen Sie mich an (09203-996-61). Bis bald!

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