Wissen gibt es im Überfluss - auch und gerade in Unternehmen. Die Herausforderung besteht darin, aus dem vorhandenen Wissensbestand diejenigen Wissensbausteine zu extrahieren, die situations- und bedarfsbedingt relevant sind. Doch genau an dieser Stelle scheitert die organisationsweite Suche noch viel zu häufig. Zum einen, weil ein Großteil des Wissens schlicht und ergreifend gar nicht dokumentiert ist, sondern ausschließlich in den Köpfen einzelner Experten schlummert, Stichwort: Kopfmonopole. Zum anderen aber auch, weil zahlreiche Wissensbausteine - und die ihnen zugrundeliegenden Daten und Informationen - in heterogenen Lösungen, lokalen Speichersystemen oder analogen Archiven lagern, auf die die Suchlösung im Zweifel nur partiell Zugriff hat. Fehlende Tags und Metadaten tun dabei oft ihr Übriges. In der Folge investieren Mitarbeitende viel zu viele Ressourcen in die Suche nach den richtigen Informationen - und verlieren damit nicht nur wertvolle Zeit, sondern auf längere Sicht auch ihre Motivation. Ein Aspekt, den sich Unternehmen in Zeiten von demografischem Wandel und Fachkräftemangel nicht (mehr) leisten können.
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Aufgrund der immensen Bedeutung, die die Suche und vor allem das erfolgreiche Finden für Organisationen und Unternehmen angesichts der immer weiter wachsenden Informationsflut, gepaart mit dem steigenden Wert von Daten, haben, ist es kein Wunder, dass KI-gestützte Search-Systeme derzeit für einen regelrechten Hype sorgen. Eine Suche, die wie ChatGPT funktioniert - nur eben innerhalb des Unternehmenswissens, gilt als Lösung mannigfaltiger Herausforderungen. Doch es gibt auch unzählige Fragen zu diesem Thema: Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen dafür mitbringen? Wie lange dauert die Implementierung? Und wie sicher ist eine KI-gestützte Suche? Welche Anwendungsfälle gibt es? Und wie finde ich den richtigen Anbieter? Hinzu kommen Fragen nach Begrifflichkeiten und Funktionsweisen - von Natural Language Processing und Large Language Models bis hin zu Knowledge Graphen.
In der aktuellen Ausgabe bringen unsere Search-Experten Licht ins Suchdickicht und beantworten Ihre Fragen rund um KI-gestützte Suche: angefangen bei den wichtigsten Suchmethoden über die erforderlichen Bausteine einer entsprechenden Unternehmenslösung bis hin zum Trainingsaufwand und konkreten Anwendungsszenarien. Mehr dazu lesen Sie im Titelthema "Finden - (fast) ohne Suchen" ab Seite 14. Aber auch darüber hinaus schwingt in vielen Fachartikel die Frage mit, was Generative KI für das Wissensmanagement und unseren wissensintensiven Arbeitsalltag bedeutet, wie wir uns für die Herausforderungen von morgen wappnen können, welche Chancen damit einhergehen und wie wir mögliche Risiken rechtzeitig erkennen.
In den vergangenen Jahren wurde bereits viel über den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) für die Verbesserung einer organisationsinternen Suche berichtet. Die Anwendungsfälle solcher Lösungen reichen von der Website-Suche über die Unterstützung des Kundenservice bis hin zum Wissensmanagement. Diese Anwendungen basieren meist auf der Auswertung mehrerer Informationsquellen, müssen Zugrif...
An der Digitalisierung kommt keine Organisation mehr vorbei. Und auch Wissensmanagement ist mittlerweile alternativlos geworden. Andernfalls drohen weitreichende Konsequenzen: Dem War for Talents lässt sich ohne entsprechende Maßnahmen ebenso wenig standhalten wie dem immer stärker werdenden Wettbewerb. Diese Erkenntnis hat sich mittlerweile fast flächendeckend durchgesetzt. Doch obwohl die Gefahr...
Mit der Zunahme von KI-gesteuerten Chat-Dienste werden automatisierte Kundengespräche immer mehr zu einem Wettbewerbsvorteil. Aufgrund ihrer leistungsstarken Fähigkeiten und ihrer weiten Verbreitung ist die generative KI mittlerweile auch in das Blickfeld der Politik gerückt. Die Gesetzgeber der EU haben deshalb neue Vorschriften in das KI-Gesetz aufgenommen, die sich direkt mit dem Aufkommen von h...
Die künstliche Intelligenz wird künftig der stärkste Changetreiber in unserer Gesellschaft sein. Davon ist Innovations- und KI-Experte Dr. Jens-Uwe Meyer überzeugt. Aber vor allem viele Mittelständler haben die Bedeutung von KI noch nicht vollumfänglich erkannt - bzw. zögern noch, auf den KI-Zug aufzuspringen. Warum Abwarten keine Option ist und wie man sich dem Thema KI am besten nähert, erkl...
Aufgrund der Digitalisierung, des wachsenden Konkurrenzdrucks, steigender Regulatorik-, Kunden- und Qualitätsanforderungen sowie erhöhter Transparenz sind Unternehmen zukünftig einem immer stärker werdenden permanenten Wandel ausgesetzt. Diesen Wandel zu erkennen, den Wandlungsbedarf zu generieren und entsprechende Impulse zu setzen, liegt in der Verantwortung des Top-Managements. Die Bereitschaft...
Die Generative KI und Large Language Models (LLMs) bieten mit ihren enormen Fähigkeiten bei der Sprachverarbeitung und -generierung großes Potenzial für das Wissensmanagement. Aufgrund der gigantischen Datenmengen, mit denen sie trainiert wurden, sind die Ergebnisse sowohl beim Verstehen von Eingaben als auch bei der Ausgabe von Antworten beeindruckend. Der Nutzer hat den Eindruck, er kommuniziere ...
Wenn die Beschäftigten eines Unternehmens mit einer Knowledge-Management-Infrastruktur erst nach Informationen und Wissen suchen müssen, hat der Knowledge Manager im Grunde schon versagt. Denn eigentlich, so die Theorie, sollte er nur die Struktur kommunizieren, die er für das Wissen der Organisation aufgebaut hat. Dann müsste jeder sofort wissen, wo das gerade benötigte Wissen zu finden ist. Mit...
Viele Unternehmen ahnen nicht, welche ungenutzten Potenziale in ihnen schlummern: in den Führungskräften und Mitarbeitenden, in deren Kompetenzen, in den Prozessen und Abläufen, in den Führungsstrukturen. So kommt es zur Potenzialvergeudung, manchmal sogar zur Potenzialvernichtung. Und das allein aufgrund der Tatsache, dass die Entscheider in den Firmen keinen oder nur einen unzureichenden Überbl...
