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.
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...
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...
Wofür lässt sich Künstliche Intelligenz nutzen? Und wie stark wird sie unser Leben und die Arbeitswelt verändern? Viele Antworten darauf sind bislang noch offen. Entsprechend viele Projekte laufen derzeit in Unternehmen, um die Möglichkeiten und Grenzen von KI auszuloten. Glaubt man den aktuellen Veröffentlichungen zum Thema Künstliche Intelligenz, entsteht schnell der Eindruck, dass sich die Ar...
In zahlreichen Digitalisierungsprojekten zeigt sich immer wieder dieselbe Frage: Was bedeutet Digitalisierung in Unternehmen eigentlich konkret? Die Antworten reichen von SAP-Migration über Automatisierung und den Aufbau von Cloud-Plattformen bis hin zu datengetriebenen Geschäftsmodellen und aktuell verstärkt zu Agentic AI. Jede dieser Antworten ist für sich richtig und beschreibt doch nur einen Te...
Noch vor wenigen Jahren genügte es für Unternehmen, relevante Schlüsselbegriffe (Keywords) zu platzieren, um bei Google & Co. sichtbar zu sein. Doch der Aufstieg KI-gestützter Suchagenten wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity verändert diese Landschaft grundlegend. Suchmaschinen der neuen Generation bieten nicht mehr nur Verweise auf Webseiten an, sondern geben konkrete, direkte, präzise und k...
Generative KI verändert, wie Unternehmen arbeiten - und sie schafft eine neue Anforderung: Wissen muss nicht nur für Menschen, sondern auch für KI-Assistenten und KI-Agenten zuverlässig nutzbar sein. Denn Agenten erledigen Aufgaben nicht „im Chat“, sondern greifen auf Informationen zu, folgen Regeln und Prozessen und liefern Ergebnisse - idealerweise mit Quellen und Nachvollziehbarkeit. Der Alltag z...
Explizites Wissen darüber, weshalb Fehler passieren, wie man sie gut aus der Welt schafft und was man fundiert daraus lernt, ist fundamental. Denn wenn das Umfeld komplex und die Zukunft unvorhersehbar ist, werden Fehlversuche zur Normalität. Um sich eine fehlertolerante Lernkultur zu erschließen, sind Storylistening, Storytelling und eine Erzählwerkstatt erste Wahl...
KI-Systeme zeigen immer mehr Eigenschaften und Fähigkeiten, die vor nicht allzu langer Zeit noch als ureigen menschlich galten. Sie reagieren scheinbar empathisch, spiegeln Stimmungen und wirken zunehmend wie ein echtes Gegenüber. Gleichzeitig können sie jedoch "halluzinieren" - also überzeugend formulierte, aber falsche Informationen erzeugen. Deshalb sollte man ihren Aussagen und Empfe...
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