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 der heutigen digitalisierten Wirtschaft unterstützt Technologie nicht nur das Geschäft - sie ist das Geschäft. Die Aufgaben des Chief Information Officers (CIO) haben sich daher vom Management von Systemen und Infrastrukturen hin zur Gestaltung von Strategien und zur Förderung der Transformation von Unternehmen entwickelt. Jedes Unternehmen ist heute auf digitale Fähigkeiten angewiesen, um zu a...
Enterprise Search ist ihrem ursprünglichen Einsatzzweck längst entwachsen. Mit modernster Technologie inklusive generativer KI ermöglicht sie zahlreiche Anwendungen jenseits der klassischen Suche: von Data Discovery über Vollständigkeitsprüfungen bis hin zu Chatbots....
Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen arbeitet wie ein Sternekoch - aber der "Kühlschrank" ist vollgestopft, unübersichtlich und niemand weiß genau, was wirklich drin ist. Genau so geht es vielen Organisationen: Daten sind im Überfluss vorhanden, doch der effiziente Zugriff auf die richtigen Informationen bleibt die größte Hürde. Die Folge: stockende Entscheidungen, langsame Prozesse, steig...
Aus den Augen, aus dem Sinn - so geht es vermutlich vielen Leuten beim Thema Abfall. Für die Münchner MARTIN GmbH geht der Job dann aber erst los. Seit über 100 Jahren baut das Unternehmen thermische Abfallbehandlungsanlagen zur Energiegewinnung. Und neuerdings auch mit hochmoderner IoT-Datenauswertung. Um etwa den Zustand der Anlagen oder die Ausschüttung von Emissionen zu überprüfen, kommt mittlerwi...
Geschichten sind mehr als nur eine schöne Verpackung für Inhalte. Sie entscheiden darüber, was wir verstehen, woran wir uns erinnern - und was wir weitererzählen. Gerade im Wissensmanagement wird das oft unterschätzt. Unternehmen investieren in Tools, Prozesse und Strukturen. Doch das strategisch wichtige Erfahrungswissen steckt nach wie vor in den Köpfen der Mitarbeitenden. Und es zirkuliert nic...
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...
Obwohl Tools wie ChatGPT sehr beliebt und weit verbreitet sind, können die Antworten der generativen KI-Modelle falsch oder veraltet sein. Für den Einsatz im Unternehmensumfeld ist RAG die Lösung für dieses Problem. Die Technologie versorgt das KI-Modell mit aktuellen Informationen und unternehmensinternen Daten. Mit diesem Ansatz sind die generierten Antworten nicht nur aktuell, sondern auch kont...
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