Knowledge Sharing

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz ist in ihrem Potenzial mit der Erfindung der Dampfmaschine oder dem Siegeszug des Internets vergleichbar. Was wir aktuell erleben, ist also nicht weniger als eine epochale Disruption, die die Art, wie Menschen weltweit leben und arbeiten, grundlegend verändern wird. Doch die Einführung und Umsetzung von KI-Lösungen ist kein Selbstläufer! Im Gegenteil: Es gibt eine ganze Reihe von Faktoren, die sich gegenseitig beeinflussen und verstärken. Die entscheidenden Faktoren im Überblick!

Wandel im Teaming ist ein natürlicher Prozess. Das Augenmerk auf ein paar Besonderheiten dieser Entwicklung zu richten, schafft einen Zugang zum Verständnis für das Modern Teaming. Neuerung und Veränderungen sind im Team sowie am Arbeitsplatz als auch im alltäglichen Umfeld Normalität. Modern Teaming ist einerseits eine Fortsetzung des Teamings mit ein paar Anpassungen, die all den Veränderungen geschuldet sind. Andererseits wird mit der modernen Teamarbeit ein - ohne die beliebte Begrifflichkeit strapazieren zu wollen - Paradigmenwechsel vollzogen. Denn die Veränderungen, die im Zusammenhang mit New Work geradezu hineingebrochen sind, haben die Teamarbeit stellenweise grundlegend modifiziert und damit teilweise das Fundament erneuert.

In den Unternehmen verändert sich zurzeit vieles - nicht nur aufgrund der digitalen Transformation der Wirtschaft und Gesellschaft. Eines verändert sich jedoch kaum: der Mitarbeiter als Mensch. Er wünscht sich weiterhin Halt und Orientierung - und zwar umso mehr je instabiler sein Arbeits- und Lebensumfeld wird. Doch wer soll dem Mitarbeiter im Betriebsalltag dieses Gefühl vermitteln, wenn in den Unternehmen fast alles auf dem Prüfstand steht? Letztlich können dies nur die Führungskräfte sein. Deshalb wird Führung im digitalen Zeitalter immer wichtiger.

Die Arbeitswelt befindet sich in einem stetigen Wandel: Mitarbeitende kommen und gehen, und mit ihnen auch wertvolles Wissen. Der Gallup Engagement Index 2023 zeigt, dass die Zahl der emotional ungebundenen Mitarbeitenden in Deutschland auf dem höchsten Stand seit 2012 ist. Fast die Hälfte - 45 Prozent - der deutschen Arbeitnehmenden ist entweder aktiv auf der Suche nach einem neuen Arbeitsplatz oder offen für neue Herausforderungen. Eine weitere Herausforderung für Unternehmen ist der bevorstehende Austritt der Babyboomer-Generation: Laut dem statistischen Bundesamt fallen bis 2036 knapp 30 Prozent der Erwerbstätigen weg - das sind etwa 12,9 Millionen. Mit ihrem Ruhestand droht ebenfalls ein erheblicher Verlust an Wissen. Noch dazu kommt, dass laut einer von Cornerstone und Lighthouse Research Advisory durchgeführten Untersuchung 62 Prozent der Arbeitnehmenden nicht glauben, dass ihre Arbeitgeber einen Überblick der Fähigkeiten im Unternehmen haben. Unternehmen müssen daher nicht nur den möglichen Verlust von Wissen antizipieren, sondern auch sicherstellen, dass sie die Fähigkeiten ihrer Mitarbeitenden vollständig verstehen, um flexibel auf sich ändernde Anforderungen reagieren zu können.

Ein Blick in aktuelle Unternehmensstrategien der unterschiedlichsten Branchen zeigt, dass Themen wie Digitale Transformation, New Work oder Future Skills zuoberst auf der strategischen Agenda stehen. Wird mit diesem strategischen Fokus das Thema Wissensmanagement in Organisationen zunehmend obsolet? Wir haben Prof. Dr. Andrea Belliger, Expertin für Digitale Transformation, getroffen und mit ihr über die Rolle von Wissensmanagement im Kontext von New Work und Future Skills gesprochen.

Mit Hilfe eines gut gepflegten ITSM-Tools lässt sich im Unternehmen eine Wissensdatenbank über wiederkehrende Abläufe aufbauen, dank derer Service-Mitarbeiter schneller und besser auf Vorfälle reagieren können. Fachliche Prozesse werden in einen technischen Rahmen gegossen. Die Service-Qualität steigt und damit auch die Kundenzufriedenheit.

In der heutigen Zeit ist es für Unternehmen sehr wichtig, ihr Wissen zu sammeln, zu speichern und effizient zu verwalten, da es für den Geschäftserfolg entscheidend ist. Techniken der künstlichen Intelligenz helfen dabei, Wissen zu verarbeiten und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Sie sollen Wissensmanagementprozesse schneller, besser und einfacher machen. Wissensmanagement ist hierbei der Prozess, Informationen und Wissen im Unternehmen zu sammeln, zu organisieren, zu bewahren und bereitzustellen. Eines der Ziele ist dabei, Redundanzen zu verhindern. Wenn das Wissensmanagement einheitlich und zentral gesteuert erfolgt, trägt dies zu einer besser fundierten Entscheidungsfindung bei.

Unternehmen stehen durch den zunehmenden Wissensverlust bei Personalwechsel immer wieder vor großen Herausforderungen. Gerade in der sich rasch verändernden Arbeitswelt ist der nahtlose Personalwechsel von entscheidender Bedeutung. Analysen zeigen, dass sich die durchschnittlichen Fluktuationskosten auf bis zu 15.000 Euro pro Stelle belaufen. Ziel muss es daher sein, das wertvolle Wissen der Mitarbeiter so zu sichern, dass der Betrieb auch ohne sie reibungslos weiterlaufen kann. Das erleichtert nicht nur den Arbeitsalltag aller Beteiligten, sondern auch das Off- und Onboarding in HR-Abteilungen.

Wer die Zukunft erreichen will, muss ein Bild davon haben, wer er in Zukunft sein will und was er dort tut. Nur der, der die Trends der Zukunft versteht und sich mit wachsamem Optimismus zukunftsfit macht, schafft es ins Übermorgen. Aber was übermorgen der Renner sein soll, müssen wir bereits heute vorbereiten. Viele Unternehmen plagt diesbezüglich jedoch kognitive Zukunftskurzsichtigkeit. Für sie klingt Zukunft nach irgendwann. "Das machen wir später" ist in Hochgeschwindigkeitszeiten leider sehr schnell "zu spät". Die Suche nach zukünftigen Wachstumsfeldern muss also frühzeitig beginnen. Eine Zukunftszielbildplanung sorgt für fundierte Einsichten in vorausliegende Entwicklungen im Umfeld des Unternehmens und seines Geschäftszwecks.

"Deutschland, Österreich und die Schweiz haben die Digitalisierung verschlafen". Diese Aussage hört man oft. Die DACH-Region hinke wie die meisten Länder in Europa im Digitalbereich technologisch hinterher, und ihre digitale Wirtschaft liege weit hinter der von Ländern wie den USA, China und Südkorea zurück. "Das stimmt - jedoch nur bedingt", betont Prof. Dr. Georg Kraus, Geschäftsführer der Unternehmensberatung Kraus & Partner, Bruchsal. In der ersten Phase der Digitalisierung, in der die neue digitale Infrastruktur geschaffen werde, lägen zwar außer-europäische Konzerne wie Microsoft, Google, Amazon und Alibaba, aber auch OpenAI und Nvidia "oft meilenweit vorn". Doch in der nächsten Phase der Digitalisierung könne die Wirtschaft im deutschsprachigen Raum ihre Stärken durchaus ausspielen - und zwar überall dort, wo sie traditionell am erfolgreichsten ist: in Nischenmärkten. In ihnen können viele mittelständische Unternehmen, so seine These, in den kommenden Jahren hochprofitable Geschäfte aufbauen.

Chatbots im Kundendialog oder lieber Large Language Models für die Unternehmenssuche? Künstliche Intelligenz - allen voran Generative KI - hat sich seit dem Go-Live von ChatGPT zum regelrechten Hype-Thema entwickelt. Die Frage ist nicht mehr, ob KI oder nicht, sondern welches KI-Anwendungsszenario zuerst realisiert werden soll. Fast schon instinktiv springen Unternehmen und Organisationen auf den GenAI-Zug auf, wohl wissend, dass ein "Weiter so ohne KI" mittelfristig zum Still­stand führen würde. Und in der Tat verspricht der Einsatz insbesondere von Generativer KI ein intelligenteres Wissensmanagement. Gerade angesichts des demografischen Wandels, aber auch vor dem Hintergrund explosionsartig wachsender Datenmengen ist es im Wissensmanagement mittlerweile fast alternativlos, eine KI-Stra­­tegie zumindest zu verfolgen. Und sie anschließend auch konsequent umzusetzen! Doch welche Potenziale ergeben sich daraus?

Blicken wir der Realität ins Auge: Geopolitische Krisen verändern Handelsbeziehungen rasant, Lieferketten sind nach wie vor gestört, steigende Energiepreise zerstören die internationale Wettbewerbsfähigkeit und die Binnennachfrage schwindet dank sinkender Kaufkraft. Kurzum: Die deutsche Wirtschaft steht gerade mächtig unter Druck. Doch nicht nur die Rahmenbedingungen ändern sich - auch neue Technologien treiben die Verantwortlichen in den Unternehmen vor sich her. Sie eröffnen einerseits große Potenziale, sorgen andererseits für mehr Wettbewerbsdruck und höhere Kundenanforderungen.

Aktuell ist die Welt geprägt von den Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI). Von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Entscheidungsfindung in komplexen Systemen - KI ist überall. Doch trotz oder gerade wegen ihrer allgegenwärtigen Präsenz ist KI auch ein Feld, das von Mythen und Missverständnissen umgeben ist. Diese reichen von übertriebenen Befürchtungen, dass KI bald die menschliche Arbeitskraft vollständig ersetzen könnte, bis hin zur Vorstellung, dass KI-Systeme völlig objektiv und fehlerfrei arbeiten. Diese Mythen beeinflussen nicht nur die öffentliche Wahrnehmung von KI, sondern können auch Entscheidungen in Politik und Wirtschaft verzerren. Es ist daher wichtig, diese Mythen zu entlarven und ein realistisches Bild von den Fähigkeiten und Grenzen der KI zu zeichnen.

Ein Blick in aktuelle Unternehmensstrategien der unterschiedlichsten Branchen zeigt, dass Themen wie Digitale Transformation, New Work oder Future Skills zuoberst auf der strategischen Agenda stehen. Wird mit diesem strategischen Fokus das Thema Wissensmanagement in Organisationen zunehmend obsolet? Wir haben Prof. Dr. Andrea Belliger, Expertin für Digitale Transformation, getroffen und mit ihr über die Rolle von Wissensmanagement im Kontext von New Work und Future Skills gesprochen.

Effizienz und Flexibilität sind in durchdigitalisierten Unternehmensfeldern von entscheidendem Vorteil. Dabei spielt die nahtlose Integration zwischen Business, IT und Customer Relationship Management (CRM) die zentrale Rolle. Diese Schnittstelle bildet eine wichtige Erfolgsformel für Unternehmen im Streben nach Wettbewerbsfähigkeit und nachhaltiger Entwicklung. Die enge Verbindung von Business und IT ermöglicht eine präzise Ausrichtung der IT-Strategie auf die Geschäftsziele. Das wiederum führt zu effizienteren Prozessen und einer agileren Anpassung an Veränderungen. Die Integration von CRM verstärkt diese Vorteile, indem sie eine bedarfsgerechte Anpassung an die Unternehmensanforderungen ermöglicht.

"Ein Weiser schätzt kein Spiel, wo nur der Zufall regiert", meinte Gotthold Ephraim Lessing (1729-1781). Ein Blick in die Wissenschaftsgeschichte zeigt allerdings, dass bei vielen Entdeckungen, die weise Menschen machten, der Zufall sehr wohl eine Rolle spielte: Christopher Columbus suchte einen Seeweg nach Indien und stieß zufällig auf Amerika. Charles Lockock entdeckte 31 Jahre nach der erstmaligen Isolierung von Brom zufällig, dass dieses eine krampflösende Wirkung hat. Henry Perkin entdeckte zufälligen die Farbe "Lila" im Rahmen der Synthese von Chinin. Alexander Fleming entdeckte durch Zufall Penicillin, weil über Nacht Schimmelpilze in seine Staphylokokken-Kulturen hineingeraten waren. [2] Die Beispiele ließen sich fortsetzen, denn Zufallsfunde gibt es reichlich. "Serendipität" lautet der Fachausdruck dafür. Und obgleich Zufälle nicht steuerbar sind, kann ihre Entdeckung durch das Kultivieren einer organisationalen Wissensökologie befördert werden.

Smartphones, Tablets & Co. erleichtern heute in vielen Bereichen die Arbeit - sei es im Außendienst, im Remote-Office oder auf Geschäftsreise. Das funktioniert allerdings nur, wenn die IT eine effiziente und störungsfreie IT-Infrastruktur schafft, die den Zugriff auf Kundendaten, Dokumente und Anwendungen jederzeit gewährleistet. Doch das ist nicht immer so trivial: Versteckte Hürden wie umständliche Authentifizierungsprozesse via Mobiltelefon oder veraltete Kontaktdaten entpuppen sich als regelrechte Produktivitätskiller. Mit modernen Tools lassen sich diese Störfaktoren jedoch ausschalten.

Künstliche Intelligenz (KI) gilt mittlerweile als Fundament vieler Zukunftsstrategien in deutschen Unternehmen. Die Mitarbeiter reagieren jedoch häufig besorgt und verunsichert angesichts der starken Veränderungen. Um KI zum Erfolg zu führen, müssen Unternehmen die Menschen von Anfang an mitnehmen. Ein ganzheitliches Adoption & Change Management ist dafür essenziell.

KI treibt in einer zunehmenden Vielfalt von Unternehmensbereichen erstaunliche Qualitäts- und Effizienzsteigerungen voran. Gerade auch Chatbots erweisen sich dabei oft als eine immer stärker infrage kommende Option in der Optimierung und Automatisierung von Prozessen. Der Einsatz dieser digitalen Assistenten bietet auch im HR-Bereich zahlreiche Vorteile: Als "Ansprechpartner", die 24/7 die täglichen Routineanfragen der Mitarbeitenden rechtssicher beantworten, entlasten sie die Personalexperten, reduzieren Kosten und verbessern die Mitarbeitererfahrung - ein Win-win quasi. Dennoch gibt es Bedenken, die insbesondere durch Zwischenfälle wie bei DPD aufkommen, bei dem ein Chatbot unangemessen auf eine Kundenanfrage reagierte. Eine unangenehme Begebenheit, die insbesondere in sensiblen Bereichen wie HR nicht passieren darf.

In einer dynamischen Arbeitsumwelt wird es zukünftig verstärkt darauf ankommen, fachliche und soziale Kompetenzen zu vernetzen und erlerntes "Können" auch anzuwenden und somit handlungskompetent zu agieren. Eine fundierte Methodenkompetenz wird dann für den persönlichen und für den Erfolg des Unternehmens von großer Bedeutung sein. Elementar ist daher die Befähigung der Mitarbeiter, das Erlernte zielgerichtet und systematisch in den Geschäftsprozessen einzusetzen, also am Ort der Wertschöpfung.

Die Arbeitswelt verändert sich gerade stark - und dadurch auch die Kompetenzen, die jetzt und zukünftig gefordert sind. Entscheidend dabei ist nicht nur die Frage, um welche Kompetenzen es sich dabei im Einzelnen handelt, wozu es mittlerweile viele Diskussionen und Studien gibt. Entscheidend ist vor allem die Frage, wie diese Kompetenzen durch geeignete Aus- und Weiterbildungskonzepte entwickelt und ausgebaut werden können. Und vor allem, wie die Mitarbeitenden bei der zunehmenden Zahl an Trainings und Webinaren die Lust am Lernen behalten.

Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen genutzt, in der Bildung und Weiterbildung jedoch nur vereinzelt, und dann vor allem zum Übersetzen oder Erstellen von Inhalten. Die Technologie kann aber noch viel mehr und könnte das Lernen geradezu revolutionieren.

Eines der wichtigsten Gesprächsthemen in Unternehmen im Jahr 2023 war sicherlich die Verwendung von "Large Language Models" (LLMs) und ihren Auswirkungen auf die Produktion, das Verfassen von Texten oder das Bewerbungsmanagement. Doch auch die berufliche Bildung erfährt viele Innovationen, die auf dem Einsatz von KI-Technologien basieren. Um die Zukunftsfähigkeit dieser Anwendungen besser einschätzen zu können, wurde für die diesjährige Ausgabe der Experten-Befragung mmb Learning Delphi eine ganze Reihe von Fragen zum Thema "Künstliche Intelligenz in der Bildung" gestellt.

In der dynamischen digitalen Arbeitswelt nimmt die Effizienz von Geschäftsprozessen eine Schlüsselrolle ein. Unternehmen sind bestrebt, ihre Prozesse kontinuierlich zu optimieren, um auf Marktanforderungen reagieren und den immer schneller werdenden Innovationszyklen Stand halten zu können. Im Kundenservice stellt die Automatisierung von Prozessen bei der E-Mail-Bearbeitung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eine vielversprechende Möglichkeit dar, wachsendem Kostendruck und Arbeitskräftemangel gerecht zu werden. Vor diesem Hintergrund ist die Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Potenzial- und Reifegradanalyse von Prozessen für den Einsatz von KI im Kundenservice von hoher Relevanz.

Über den Erfolg von KI-Projekten entscheiden unter anderem auch die Daten. Ein zentrales Gütekriterium ist dabei deren Reifegrad. Aber auch die verschiedenen KI-Methoden sind relevant. Denn je nach Modell ergeben sich für Unternehmen unterschiedliche Einsatzszenarien - von der einfachen Datenstrukturanalysen über die Erstellung von Prognosen bis hin zur vollständigen Automatisierung komplexer Prozesse. Eine Datenstrategie bildet die Basis für das Erreichen eines hohen Reifegrades und damit auch für den Erfolg von KI-Projekten. Welche unterschiedlichen KI-Verfahren es gibt, wofür sie sich am besten eignen und wohin die KI-Reise gehen wird, darüber hat "wissensmanagement" mit Dr. Benjamin Karer, Executive Consultant und "AI Governance Lead" in der Cybersecurity Practice bei CGI Deutschland gesprochen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und gilt als die Zukunftstechnologie schlechthin. Doch wie steht es um die praktische Umsetzung von KI in den Unternehmen? Laut einer aktuellen Studie nutzen nur 45 Prozent der Unternehmen in der DACH-Region KI-Tools wie ChatGPT und Konsorten. Rund 54 Prozent davon nutzen die KI jedoch nur einmal wöchentlich bzw. vertrauen in 27 Prozent der Fälle nicht auf die Ergebnisse. Ein Grund dafür ist, dass KI nicht einfach aus dem Nichts entsteht, sondern auf einer soliden Wissensbasis aufbauen muss. Dennoch suchen KI-gestützte Tools derzeit oftmals nach Wissen, wo es nichts zu finden gibt. Denn ohne Wissensbasis mit qualitativ hochwertigen Daten, die strukturiert, verständlich und zugänglich sind, kann auch eine firmeninterne, generative KI nicht viel ausrichten, geschweige denn ihr volles Potenzial entfalten. Genau aus diesem Grund spielt Wissensmanagement eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Projekten.

Von Brüssel bis Washington DC finden in diesem Jahr Wahlen statt, welche die politische Landschaft weiter Teile der Welt für die nächsten Jahre bestimmen werden. Die Wahlentscheidungen werden auch Auswirkungen auf die gesamte Weltwirtschaft und jedes einzelne Unternehmen haben. Dabei sind sie mit einer in dieser Dimension neuen Herausforderung konfrontiert: Generative KI

Künstliche Intelligenz setzt schon seit einigen Monaten dazu an, die Unternehmenswelten zu revolutionieren. Vor allem durch die Verwendung von Large Language Models, kurz LLMS, gelingt es, wertvolle Ressourcen zu sparen und effizienter sowie produktiver zu agieren. Aber gilt das auch für den Bereich der betrieblichen (Weiter-)Bildung?

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 hochentwickelten Chatbots und LLMs befassen sollen.

Gefühlt beeinflusst generative KI unser Arbeits- und Privatleben mittlerweile tagtäglich. Nicht nur die Anwendungen werden immer mehr; auch die Diskussionen über Implikationen, Herausforderungen und Regularien prägen den beruflichen und privaten Alltag. Dies wundert kaum, handelt es sich ja um eine Art von Werkzeug, das die Menschen bisher noch nicht kannten bzw. nutzen konnten. Zielten bisher genutzte Formen der KI primär darauf ab, bestehende Daten zu analysieren, zu klassifizieren oder als Basis für Vorhersagen zu nutzen, werden durch generative KI neue Inhalte erzeugt, die auf gelernten Mustern basieren. Die Vielzahl an konkreten Anwendungen reicht mittlerweile von der Erstellung von Texten, Zusammenfassungen oder Übersetzungen über die Erzeugung von Bildern, Videos oder Fotos bis hin zu durch generative KI realisierte Avatare oder persönliche Assistenten, die unterschiedliche Rollen einnehmen können.

Laut dem MuleSoft Connectivity Report treiben Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran. Dem gegenüber steht eine mit den Jahren gewachsene IT-Landschaft, mit der sich dieses Vorhaben nicht „on the fly“ umsetzen lässt.

Nicht erst durch Corona hat die digitale Kommunikation weltweit einen signifikanten Fortschritt erlebt. So kommt es immer mehr dazu, dass Berufstätige tagtäglich im Homeoffice oder mobil arbeiten. Dabei gehört die Teilnahme an virtuellen Meetings zum Alltag für viele Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer. Besonders diese Entwicklung birgt jedoch auch die Gefahr für eine neuere Art der körperlichen und mentalen Belastung, bekannt als "Zoom-Fatigue".

In einer sich rasant verändernden Arbeitswelt stehen sowohl Arbeitgeber als auch Arbeitnehmer vor neuen Herausforderungen. Traditionelle Arbeitsmodelle und -strukturen weichen zunehmend innovativen Ansätzen, die häufig unter dem Begriff "New Work" zusammengefasst werden. Dementsprechend steht New Work für einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie wir uns organisieren und (zusammen-)arbeiten. Durch New Work sollen die Potenziale der Digitalisierung, Individualisierung und insbesondere der Flexibilisierung genutzt werden, um den steigenden Anforderungen an die individuelle Arbeitsleistung gerecht zu werden und Mitarbeitern ein Gleichgewicht zwischen Berufs- und Privatleben zu ermöglichen. Gleichzeitig wird die individuelle Produktivität in den Arbeitsphasen gestärkt, da New Work eine agile Arbeitsplanung in Abhängigkeit der persönlichen Leistungsfähigkeit ermöglicht. Doch inwieweit ist der New Work Ansatz in der Praxis angekommen und was wünschen sich Mitarbeiter für die flexibilisierte Arbeitswelt der Zukunft?

Der Transfer von Tacit Knowledge gewinnt in der gegenwärtigen Wissensverlustforschung zunehmend an Bedeutung. Der Verlust von organisationalem Wissen, kurz Organizational Knowledge Loss (OKL), bezeichnet die Situation, in der eine Organisation ihr kritisches Wissen teilweise oder vollständig verliert. Der Verlust hat einen negativen Einfluss auf das organisationale Gedächtnis, welches die organisatorische Wissensbasis repräsentiert. Der Verlust dieser organisatorischen Wissensbasis kann wiederum Kosten verursachen und zu Nachteilen im Wettbewerb führen. In der Forschung wird diese Problemstellung mit dem organisationalen Vergessen gleichgesetzt. Folglich stellt sich die Frage, wie dieses Phänomen verursacht wird.

"Wie sorgen wir dafür, dass wertvolles Wissen in unserer Organisation erhalten bleibt, und wie können wir dieses so speichern, dass es an andere Personen weitergegeben werden kann?" Das fragten sich Unternehmer schon, als der Begriff Wissensmanagement noch gar nicht existierte. So dachten zum Beispiel Händler und Landwirte darüber nach: Wie geben wir das Wissen, das sich im Laufe der Jahre in unseren Köpfen angesammelt hat, an unsere Nachkommen weiter? Und Spezialisten wie Handwerker überlegten: Wie vermitteln wir unser Experten- und Erfahrungswissen an unsere Mitarbeitenden? Seit Bestehen der Menschheit erfolgte diese Wissensweitergabe in mehr oder minder strukturierter Form. Doch lange Zeit wurde diese Wissensvermittlung nicht als ein Managementprozess verstanden, der zielorientiert gestaltet werden sollte.

Was haben der "Friends"-Star Courteney Cox, das Model Elle Macpherson, die Schauspieler Sandra Bullock, Nicolas Cage, Russel Crow und Keanu Reaves sowie Sänger Lenny Kravitz und die frühere First Lady Michelle Obama gemeinsam? Sie sind allesamt prominente Vertreter der Generation der Babyboomer. Und noch mehr: Sie sind alle im Jahr 1964 geboren - ein Jahr, das hierzulande geradezu als historisch gilt. Es ist nämlich das kinderreichste Jahr Deutschlands. In beiden Teilen der Republik wurden damals laut statistischem Bundesamt knapp 1,4 Millionen Babys geboren. Zum Vergleich: 2023 lag der Wert mit lediglich 519.000 Geburten bei weniger als der Hälfte.

Mehr als 6000 Filialen von knapp 50 Kunden wie Bonita, C&A oder Depot betreut die Seybold GmbH in Stuttgart derzeit mit 24 Mitarbeitern. Allein 2023 kamen 1.000 Läden von Discountern und Supermärkten hinzu, so Geschäftsführer Marcus Seybold, der seine Dienstleistung 2007 gegründet hat. Berufserfahrung sammelte der heute 47-Jährige im dualen Studium bei Kaufland im Fachbereich Handel. Der gebürtige Crailsheimer wechselte bald in den Immobilien-Bereich und konzipierte Abläufe, die die Filialleiter im Umgang mit ihren Gebäuden und Untermietern entlasten.

Hybrid Work, New Work, New Normal - es kursieren viele Begriffe für moderne Arbeitsmodelle. Fakt ist: Die hybride Arbeitswelt ist in unserer Gesellschaft angekommen. Selbst erklärte Homeoffice-Gegner haben ihre Meinung geändert, um drohende Kündigungen ihrer Mitarbeitenden zu vermeiden. Eine neue Arbeitswelt entsteht aber nicht dadurch, dass man den Beschäftigten erlaubt, von zu Hause aus zu arbeiten. Vielmehr müssen sich Unternehmen mit ihren individuellen Herausforderungen auseinandersetzen und darauf aufbauend passende Lösungen umsetzen.

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 Zugriffsrechte beachten, kurze Antwortzeiten gewährleisten und nicht zuletzt gute Suchergebnisse liefern. Unter einem technischen Blickwinkel sprechen wir hier über so genannte Enterprise Search-Lösungen. Für die Überbrückung der Diskrepanz zwischen den Formulierungen in den zu durchsuchenden Inhalten und dem Sprachgebrauch der verschiedensten Nutzergruppen kommen in letzter Zeit zunehmend KI-basierte Funktionen für die Sprachverarbeitung zum Einsatz.

Enterprise-Search-Lösungen erleichtern die Informationsbeschaffung in Unternehmen und Behörden immens. Large Language Models (LLMs) und Generative KI heben neuerdings die Arbeitseffizienz und die Qualität der Suchergebnisse noch einmal auf ein neues Level. So werden aus traditionellen Unternehmenssuchen echte Plattformen für das Wissensmanagement.

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 mit einer realen Person. Eine weitere Stärke ist die Fähigkeit, die Anfragen von Nutzern richtig zu verstehen - auch wenn diese sich unorthodox oder unklar ausdrücken. LLMs können trivial gestellte Fragen in die notwendige Suchlogik übersetzen und eventuelle Ergebnisse in einer Art und Weise ausgeben, die der Nutzer versteht.

"Wer auf die Suche geht, muss zuvor wissen, wo er suchen soll." Nein, das ist keine Weisheit des Konfuzius, sondern leider noch immer gelebte Realität für viele Mitarbeitende. Neue Lösungen sollen - vor allem mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) - die Enterprise Search zukünftig verbessern. Doch was ist Suche überhaupt? Was kann sie in der Unternehmenspraxis leisten - und was nicht? Hier ist ein Überblick der wichtigsten Suchmethoden und Suchtechnologien.

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.

Dass der Fachkräftemangel keine Erfindung pessimistischer Wirtschaftspropheten ist, spüren nicht nur die Unternehmen, sondern auch ihre Kunden Tag für Tag. Die Verkaufsstärke leidet, die Servicequalität nimmt ab und ein prekärer Verlust an organisationalem Wissen und Innovationskraft ist zu verzeichnen. In diesem Szenario kommt es im Unternehmen darauf an, alle möglichen personellen Energien maximal auszuschöpfen. Eines der Topmittel gegen den Fachkräftemangel ist es, Menschen in die für sie richtigen Positionen bringen. Das Zauberwort lautet hier "Talent-Fit": Passt dieser Mensch fachlich, persönlich und kulturell in die Organisation, an den Ort seines Einsatzes und zu der ihm zugedachten Rolle?

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 Überblick über die vorhandenen und brachliegenden Potenziale haben. Aber das lässt sich ändern.

Aktuell schaltet die Digitalisierung den Turbo an. Neue KI-gestützte Technologien verändern die Spielregeln in der Wirtschafts- und Arbeitswelt radikal. Nur wer hier alte Gewohnheiten loslässt, tradierte Geschäftsprozesse ändert und Disruption als Chance begreift, kann in einer diskontinuierlichen Welt bestehen. Wie aber funktioniert das?

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, erklärt Dr. Jens-Uwe Meyer im Interview.

Künstliche Intelligenz sorgt für Bewegung und gleichzeitig für Unruhe. Letztlich hinterlässt das Hantieren mit Daten auch Fragen, manchmal Befürchtungen und gelegentlich Vorbehalte. Die KI hat währenddessen alle Bereiche des unternehmerischen Handelns und betriebswirtschaftlichen Denkens befallen. Das Unternehmenswissen mit KI in Zusammenhang zu bringen, scheint dagegen als Thema noch etwas sperrig zu sein. Gut, der Datenschutz bietet da schon ein breites Betätigungsfeld. Das darf jedoch nicht davon ablenken, intensiver nach Nutzungsmöglichkeiten der KI im Hinblick auf das Unternehmenswissen zu suchen. Zuallererst muss dazu allerdings das Wissen aufgegliedert sein. Was gehört zum Unternehmenswissen? Wie und wo kann KI beim Managen von Wissen eingesetzt werden? Wie klar und zuverlässig lässt sich der Aufwand für den Einsatz abschätzen? Wie lassen sich Wissensinhalte identifizieren? Diese und ähnliche Fragen stehen am Anfang.

Im Alltag haben wir es überwiegend mit Bildschirmen und Maschinen zu tun. Der persönliche Kontakt oder die Interaktion mit Menschen sinkt Schritt für Schritt. Sei es beim Self-Checkout an der Kasse, bei der Gepäckaufgabe am Flughafen oder der Bezahlung des Taxis. Doch was für viele im privaten Umfeld selbstverständlich geworden ist, gilt nicht zwingend im Business-Kontext. Vor allem nicht bei kleinen und mittleren Unternehmen. Von der Buchhaltung über die Rechnungstellung bis hin zur Kundenkommunikation oder Vermarktung der eigenen Dienstleistungen und Produkte arbeiten Handwerksbetriebe, Steuerbüros oder der Einzelhandel oft noch analog. Sellwerk, das Netzwerk des Mittelstands, hat durch eine Befragung zum Thema Digitalisierung ein Stimmungsbild deutscher KMU eingeholt – das Digitalisierungsbarometer. Die Antworten ermöglichen Rückschlüsse auf Chancen und Herausforderungen, die mit der technischen Transformation einhergehen.

In vielen Unternehmen und Branchen ist mobiles Arbeiten nicht mehr wegzudenken. Gerade bei Frontline Workern ­- sei es im Außendienst, an Kraftwerken und Anlagen, im Einzelhandel oder auf der Baustelle - gehören mobile Endgeräte daher mittlerweile zur Standardausstattung. Dass hier Konzepte wie Unified Communication and Collaboration (UCC) erforderlich sind, um eine reibungslose standortunabhängige Kommunikation zu gewährleisten, liegt auf der Hand. Doch diese Ansätze übersehen häufig einen echten Produktivitätskiller: ungepflegte Adressbücher auf den mobilen Endgeräten und damit veraltete oder fehlende Kontaktdaten wie etwa Kundentelefonnummern. Genau hier kommen moderne Tools ins Spiel.