Das Interesse an generativer KI ist seit der Veröffentlichung von Tools wie ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot und anderen stark gestiegen. Neben dem Hype gibt es auch Bedenken hinsichtlich Datenschutz, personenbezogener identifizierbarer Informationen (PII), Sicherheit und Genauigkeit.

Unternehmen gehen trotz des großen Potenzials generativer KI-Tools mit Bedacht vor. Viele suchen nach der optimalen Balance: sofortige Vorteile nutzen und zugleich strategischere Einsatzmöglichkeiten für die Zukunft identifizieren – ohne dabei die Sicherheit zu beeinträchtigen.

Ein Bereich, in dem sich sofortige Verbesserungen erzielen lassen: Wissensmanagement, das für viele Unternehmen traditionell eine Herausforderung darstellt. KI-basiertes Wissensmanagement kann jedoch erhebliche Vorteile bieten – insbesondere für IT-Teams, die viel Zeit in die manuelle Pflege von Wissensdatenbanken investieren müssen.

Wie generative KI und Wissensmanagement zusammenwirken

Generative KI bezeichnet eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf Basis vorhandener Daten neue Inhalte wie Bilder, Videos, Texte oder Musik erstellen kann. Sie nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um große Datensätze zu analysieren und daraus zu lernen, und verwendet diese Erkenntnisse anschließend zur Generierung neuer Inhalte.

Wissensmanagement ist der Prozess, Wissen innerhalb eines Unternehmens zu erfassen, zu organisieren und zu teilen. Dazu werden Informationen aus verschiedenen Quellen gesammelt, in einer zentralen Datenbank gespeichert und Mitarbeitenden bei Bedarf leicht zugänglich gemacht.

Viele Unternehmen betreiben Wissensmanagement manuell, was zu veralteten oder unzureichend formulierten Inhalten führen kann. Durch die Automatisierung von Wissensmanagement-Prozessen kann generative KI deren Effizienz und Wirksamkeit verbessern.

Vorteile von generativer KI im Wissensmanagement

Hier sind einige konkrete Möglichkeiten, wie generative KI diese Ziele unterstützen kann:

Erstellung von Wissensartikeln automatisieren

Generative KI kann Wissensartikel automatisch aus vorhandenen Datenquellen wie Produktdokumentationen, Kundensupport-Tickets und Schulungsmaterialien für Mitarbeitende entwerfen. Dadurch gewinnen IT-Fachkräfte Zeit für strategischere Aufgaben, etwa die Entwicklung neuer Wissensmanagement-Initiativen und die Verbesserung bestehender Artikel.

Da 56 % der IT-Mitarbeitenden angeben, dass das Helpdesk-Ticketaufkommen gestiegen ist, und 78 % den Anstieg auf hybride bzw. Remote-Arbeit zurückführen, kann die Verbesserung einer Wissensdatenbank eine schnellere und effektivere Problemlösung ermöglichen und Teams entlasten, damit sie sich strategischeren Aufgaben widmen können.

Personalisiertere und ansprechendere Inhalte erstellen

Generative KI kann Inhalte für einzelne Benutzer personalisieren und so deren Erlebnis verbessern. Wissensartikel, insbesondere im HR-Bereich, können nach Region oder Sprache personalisiert werden. Die Möglichkeit, Inhalte passend zu einer bestimmten Mitarbeitenden-Persona zu generieren, verbessert Nutzung und Anwendererlebnis.

Qualität des Wissens verbessern

Generative KI kann Fehler erkennen und korrigieren, Wissensartikel um Kontext und zusätzliche Informationen ergänzen und veraltete Informationen archivieren. So greifen Mitarbeitende nur auf genaue und aktuelle Informationen zu.

Neue Ideen und Erkenntnisse gewinnen

Generative KI kann vorhandenes Wissen auf neue Weise kombinieren. Beispielsweise verfügen HR, Facility Management und IT möglicherweise jeweils über Artikel zum Onboarding und Offboarding von Mitarbeitenden. Generative KI kann daraus einen zusammengeführten Wissensartikel erstellen, der alle drei Abteilungen abdeckt, sodass Mitarbeitende nicht mehrere Artikel durchsuchen müssen.

Probleme schneller lösen

Generative KI kann Probleme schnell lösen, indem sie Datenmuster erkennt, um Entscheidungsfindung und Leistung zu verbessern. So könnte sie beispielsweise IT-Vorfälle über einen bestimmten Zeitraum untersuchen und eine gemeinsame Lösung für ähnliche Probleme identifizieren. Anschließend kann sie einen Wissensartikel für Service-Desk-Mitarbeitende generieren, der zeigt, wie sich Lösungen beschleunigen lassen – oder für Mitarbeitende, wie sie dies per Self-Service erreichen.

Suchgenauigkeit verbessern

Generative KI kann die Suchgenauigkeit verbessern, indem sie die Bereitstellung von Wissen an den Bedürfnissen und Präferenzen einzelner Mitarbeitender ausrichtet. Da durchschnittliche Mitarbeitende 3,6 Stunden pro Tag mit der Suche nach Informationen verbringen, ist jede hier eingesparte Zeit ein Gewinn, der ihr digitales Erlebnis verbessert.

Automatisierung ausbauen

Generative KI kann dabei helfen, Routineaufgaben zu automatisieren – auch solche, die nicht direkt mit der Erstellung von Wissensmanagement-Artikeln zusammenhängen. Steigende Arbeitslasten sind der Grund, warum 92 % der IT-Mitarbeitenden Automatisierung als „notwendig“ oder „sehr notwendig“ ansehen. Neue Möglichkeiten zur Prozessoptimierung zu identifizieren, kann sie daher von Routineaufgaben entlasten, ihnen mehr Zeit für andere Aufgaben verschaffen und zugleich Kosten senken.

Nachteile von generativer KI im Wissensmanagement

Generative KI im Wissensmanagement hat das Potenzial, viele Branchen und Bereiche grundlegend zu verändern – doch es gibt auch Herausforderungen, die bei der Implementierung berücksichtigt werden müssen.

Sicherheit und Datenschutz

KI-Wissensmanagement-Systeme können sensible oder vertrauliche Informationen enthalten. Daher ist es entscheidend, sicherzustellen, dass sie vor Cyberbedrohungen geschützt sind. Zudem können Datenschutzbedenken entstehen, wenn die KI Inhalte anhand personenbezogener oder identifizierender Informationen generiert.

Qualität und Genauigkeit

Generative KI-Modelle können zwar beeindruckende Ergebnisse liefern, doch Qualität und Genauigkeit können je nach Qualität der Eingabedaten und Komplexität der Aufgabe stark variieren.

Risiko von Fehlinformationen

Generative KI kann potenziell falsche oder irreführende Informationen erzeugen, was schwerwiegende Folgen für die IT haben kann – etwa durch das Einschleusen von Malware oder durch die fehlerhafte Empfehlung, Funktionen zu deaktivieren, die zum Schutz der IT-Umgebung vor böswilligen Akteuren dienen. Angenommen, ein Benutzer möchte einen Druckertreiber installieren und bittet KI um Hilfe. In ihren Anweisungen könnte die KI dem Benutzer empfehlen, Antivirensoftware oder eine Firewall zu deaktivieren – und damit ein Zeitfenster schaffen, in dem Malware installiert werden kann.

Abhängigkeit von KI-generierten Inhalten

Unternehmen, die sich zu stark darauf verlassen, priorisieren möglicherweise von Menschen erstellte Inhalte oder kritisches Denken nicht ausreichend, was zu einem Verlust von Fachwissen führen kann. Menschliche Kontrolle bleibt unerlässlich, um KI-generierte Ergebnisse zu validieren und freizugeben.

Datenverzerrung

Generative KI-Modelle können unbeabsichtigt Verzerrungen widerspiegeln, die in ihren Trainingsdaten vorhanden sind, und dadurch verzerrte oder ungenaue Ergebnisse liefern. Dies kann im Wissensmanagement problematisch sein, wo Genauigkeit entscheidend ist. Wenn ein KI-Wissensmanagement-Modell beispielsweise überwiegend mit Daten aus den Vereinigten Staaten trainiert wurde, kann es Ergebnisse generieren, die für Menschen in anderen Ländern weniger relevant sind.

Ethische Bedenken

Dazu gehören potenzielle Verzerrungen in den Trainingsdaten für KI-Wissensmanagement, die bestehende Ungleichheiten fortschreiben können.

Interaktiven Report abrufen: AITSM: Wie KI die IT-Service-Desk-Automatisierung neu definiert

KI-Wissensmanagement erfolgreich umsetzen

Trotz der Bedenken kann generatives KI-Wissensmanagement ein leistungsstarkes Werkzeug sein. Wenn Unternehmen potenzielle Nachteile sorgfältig berücksichtigen und Maßnahmen zu deren Minderung ergreifen, können sie generative KI im Wissensmanagement sinnvoll einsetzen.

Hier sind fünf Punkte, die Sie bei der Einführung von KI-Wissensmanagement berücksichtigen sollten:

Datentypen identifizieren, die zum Trainieren des generativen KI-Modells verwendet werden: Die Identifizierung der Datentypen trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die verwendeten Daten genau und zuverlässig sind. Werden Sie vorhandene Wissensartikel, Vorfalldaten, Problemdaten oder eine Kombination verschiedener Typen verwenden?

Sicherstellen, dass die identifizierten Daten genau, vollständig und aktuell sind: Generative KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird; „Garbage in, garbage out“ gilt nach wie vor.

Ausgabe Ihres generativen KI-Wissensmanagement-Modells überwachen: Prüfen Sie sie auf Verzerrungen, Fehlinformationen, Vollständigkeit und Genauigkeit, um sicherzustellen, dass die generierten Informationen zuverlässig sind.

Richtlinien und Verfahren zum Risikomanagement entwickeln: Dies ist entscheidend, um Themen wie Datensicherheit, Datenschutz und ethische Aspekte beim Einsatz generativer KI im Wissensmanagement zu adressieren.

Einen Freigabeprozess einrichten: Prüfung und Genehmigung müssen erfolgen, bevor generierte Ergebnisse öffentlich geteilt werden.

Implementierungstipps für generatives KI-Wissensmanagement

Es steht außer Frage, dass generatives KI-Wissensmanagement ein wertvolles Werkzeug sein kann – und dass sowohl über seine Vorteile als auch über mögliche Fallstricke noch viel zu lernen ist.

Ein Unternehmen muss die potenziellen Auswirkungen bewerten und eine KI-Wissensmanagement-Lösung auswählen, die seine spezifischen Anforderungen an Datenschutz, Genauigkeit und Sicherheit erfüllt.

Darüber hinaus gibt es einige weitere Best Practices, die eine erfolgreiche Einführung unterstützen:

Klein anfangen und schrittweise skalieren: Am besten beginnen Sie mit einem kleinen Pilotprojekt für generatives KI-Wissensmanagement und skalieren anschließend, sobald Sie Erfahrung gesammelt haben.

Unterstützung der Stakeholder einholen: Es ist wichtig, vor der Einführung generativer KI die Zustimmung der Stakeholder einzuholen, um sicherzustellen, dass sie effektiv eingesetzt wird und ihre Ergebnisse Vertrauen genießen.

Das Modell kontinuierlich verbessern: Es ist entscheidend, Ihr KI-Wissensmanagement-Modell kontinuierlich zu optimieren, indem Sie es mit neuen Daten nachtrainieren und mögliche Probleme beheben, die auftreten können.