Seit der Veröffentlichung von Tools wie ChatGPT, Google Bard, Amazon Large Language Models und Microsoft Bing ist das Interesse an den Möglichkeiten der generativen KI gewachsen. Mit dem Hype kommen auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, der personenbezogenen Daten, der Sicherheit und – was noch wichtiger ist – der Genauigkeit. Und das zu Recht.

Unternehmen gehen vorsichtig mit der Akzeptanz von generativen KI-Tools um, obwohl sie diese als einen Game-Changer ansehen. Viele Unternehmen versuchen, den Sweet Spot zu finden, der es ihnen ermöglicht, die Vorteile jetzt zu nutzen und gleichzeitig strategischere Einsatzmöglichkeiten für generative KI für die Zukunft zu identifizieren, ohne dabei Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.

Ein Bereich, in dem eine Organisation sofortige Gewinne erzielen kann, ist ihr Wissensmanagement. Diese Initiative ist für viele Unternehmen eine Herausforderung, aber sie kann die Produktivität der Mitarbeiter steigern und den Support-Teams, die ihr Wissen normalerweise manuell pflegen, erhebliche Vorteile bringen.

Wie sich generative KI und Wissensmanagement überschneiden

Generative KI bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die auf der Grundlage vorhandener Daten neue Inhalte wie Bilder, Texte oder sogar Musik erstellen kann. Es verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um große Datensätze zu analysieren und daraus zu lernen. Von dort aus generiert es neue Inhalte auf der Grundlage dieser Analyse.

Wissensmanagement hingegen ist der Prozess des Erfassens, Organisierens und Teilens von Wissen innerhalb einer Organisation. Es geht darum, Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie in einer zentralen Datenbank zu speichern und sie für die Beschäftigten leicht zugänglich zu machen, wenn sie sie brauchen.

Viele Unternehmen pflegen ihr Wissensmanagement manuell, was dazu führt, dass Inhalte veraltet oder schlecht geschrieben sind. Durch die Automatisierung vieler Aufgaben, die mit dem Wissensmanagement verbunden sind, kann generative KI dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität deiner Wissensmanagementprozesse zu verbessern.

Generative KI kann u.a. das Wissensmanagement optimieren:

1. Die Erstellung von Wissensartikeln automatisieren

Generative KI kann automatisch Wissensartikel aus vorhandenen Datenquellen wie Produktdokumentationen, Kundensupporttickets und Schulungsunterlagen für Mitarbeiter erstellen. Durch diese Automatisierung können sich IT-Fachleute auf strategischere Aufgaben konzentrieren, wie z.B. die Entwicklung neuer Wissensmanagement-Initiativen und die Verbesserung der Qualität der vorhandenen Wissensartikel.

2. Die Qualität des Wissens verbessern

Generative KI kann die Qualität von Wissen verbessern, indem sie Fehler identifiziert und korrigiert, alte Informationen archiviert und Wissensartikel mit Kontext und zusätzlichen Informationen anreichert. Dies kann dazu beitragen, dass die Beschäftigten Zugang zu genauen und aktuellen Informationen haben.

3. Neue Ideen und Erkenntnisse generieren

Generative KI kann neue Ideen und Erkenntnisse generieren, indem sie vorhandenes Wissen auf neue Weise kombiniert. Zum Beispiel gibt es für die Personalabteilung, den Betrieb und die IT-Abteilung Artikel, die sich mit dem Onboarding und Offboarding von Mitarbeitern befassen.

Generative KI kann sich diese ansehen und einen zusammengefassten Wissens artikel erstellen, der sp;den End-to-End-Prozess des Onboarding und Offboarding in allen drei Bereichen diskutiert. Das kann Mitarbeitenden die Suche in drei verschiedenen Bereichen ersparen.

4. Probleme schneller lösen

Generative KI kann Probleme schnell lösen, indem sie Muster und Trends in Daten identifiziert. Dies kann Organisationen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Gesamtleistung zu verbessern.

So kann generative KI zum Beispiel IT-Vorfälle über einen bestimmten Zeitraum hinweg betrachten und eine gemeinsame Lösungsmethode für eine Gruppe von gemeinsamen Problemen identifizieren. Auf der Grundlage seiner Erkenntnisse kann es einen Wissensartikel erstellen, mit dem die Service-Desk-Agenten Probleme schneller lösen können und die Mitarbeiter/innen sie per Self-Service selbst beheben können.

5. Ansprechendere Inhalte erstellen

Generative KI kann ansprechende Inhalte erstellen, indem sie sie für jeden Nutzer personalisiert und so das Kundenerlebnis verbessert. Wissensartikel, vor allem im Bereich HR-Wissen, werden auf der Grundlage von Region oder Sprache personalisiert. Wenn sie in der Lage sind, Inhalte zu erstellen, die speziell auf die jeweilige Person zugeschnitten sind, wird der Nutzen und das Erlebnis für die Mitarbeitemdem erheblich verbessert.

Was sind die Nachteile von generativer KI?

Generative KI-Lösungen gepaart mit Wissensmanagement haben das Potenzial, viele Branchen und Bereiche zu revolutionieren. Sie können jedoch auch Nachteile mit sich bringen, wie zum Beispiel:

1. Sicherheit und Datenschutz

Generative KI-Systeme, die für das Wissensmanagement eingesetzt werden, können sensible oder vertrauliche Informationen enthalten. Deshalb ist es wichtig, dass sie sicher sind und vor Cyber-Bedrohungen geschützt werden. Außerdem kann es Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes geben, insbesondere wenn die KI Inhalte erstellt, die persönliche oder identifizierende Informationen enthalten.

Generative KI kann zum Beispiel realistisch aussehende Malware und Phishing-Angriffe erstellen. Diese Angriffe können genutzt werden, um persönliche Daten, Finanzdaten oder andere sensible Informationen zu stehlen.

2. Qualität und Genauigkeit

Generative KI-Modelle können zwar beeindruckende Ergebnisse liefern, aber ihre Qualität und Genauigkeit können je nach Eingabedaten und Komplexität der Aufgabe stark variieren. Das alte Sprichwort „Garbage in, garbage out“ gilt immer noch. Es kann auch schwierig sein, sicherzustellen, dass die KI Zugang zu genauen und aktuellen Informationen hat, was sich auf die Qualität der Ergebnisse auswirken kann.
Die Trainingsdaten für ChatGPT werden zum Beispiel aus dem Internet gesammelt und regelmäßig aktualisiert. Die aktuelle Version von ChatGPT wird jedoch auf Daten trainiert, die bis September 2021 gesammelt wurden. Das bedeutet, dass ChatGPT möglicherweise nicht in der Lage ist, Fragen zu aktuellen Ereignissen oder Themen zu beantworten, die seit September 2021 in den Nachrichten sind.

3. Datenverzerrung

Generative KI-Modelle können versehentlich die Voreingenommenheit und die Vorurteile widerspiegeln, die in den Daten enthalten sind, auf denen sie trainiert wurden, was zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen führt. Diese Datenverzerrung ist vor allem bei Wissensmanagement-Anwendungen problematisch, bei denen es auf Genauigkeit ankommt.
Wenn ein Modell zum Beispiel auf einem Datensatz mit Texten trainiert wird, die überwiegend aus den USA stammen, ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass das Modell Texte generiert, die für Menschen aus anderen Ländern relevant sind.

Generative KI bietet einer Organisation die Möglichkeit, das Wissensmanagement durch verbesserte Qualität, ansprechende Inhalte und Automatisierung zu verbessern. Aber auf dem Weg dorthin gibt es einige Vorsichtsmaßnahmen. Erfahren Sie, welche Voraussetzungen Sie erfüllen müssen, um generative KI mit Wissensmanagement in Ihrem Unternehmen erfolgreich einzusetzen.