Im Blogbeitrag „Wie generative KI dem Wissensmanagement zugute kommen kann“ haben wir uns mit den Vorteilen von KI für das Wissensmanagement befasst, um die Qualität zu verbessern, die Erstellung von Inhalten zu automatisieren und mehr ansprechende Inhalte zu ermöglichen. Wenn generative KI Teil des Wissensmanagements wird, ergeben sich Bedenken hinsichtlich Genauigkeit, Datenverzerrung, Datenschutz und Sicherheit.

Jetzt ist es an der Zeit zu überlegen, wie wir es schaffen können, dass all das gut zusammenarbeitet ...

Wie Sie generative KI für das Wissensmanagement nutzen können

Trotz der Bedenken, generative KI im täglichen Betrieb einzusetzen, hat diese Technologie das Potenzial, ein leistungsstarkes Werkzeug zur Optimierung des Wissensmanagements zu sein. Wenn Sie die potenziellen Nachteile sorgfältig abwägen und Maßnahmen ergreifen, um diese abzumildern, können Unternehmen generative KI nutzen, um ihr Wissensmanagement zu verbessern.

Hier sind die fünf Dinge, die Sie beim Einsatz generativer KI für das Wissensmanagement beachten sollten:

  • Stellen Sie sicher, dass Sie die Art der Daten identifizieren, die zum Trainieren des generativen KI-Modells verwendet werden sollen. Die Identifizierung des Datentyps wird dazu beitragen, dass die verwendeten Daten genau und zuverlässig sind. Werden Sie vorhandene Wissensartikel, Ereignisdaten, Problemdaten oder eine Kombination aus allem verwenden?
  • Nach der Identifizierung des Datentyps ist die generative KI nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wird. Das alte Sprichwort ‚Garbage in, garbage out‘ gilt immer noch. Stellen Sie sicher, dass die Daten, die Sie identifiziert haben, genau, vollständig und aktuell sind.
  • Überwachung der Ausgabe des generativen KI-Modells auf Anzeichen von Verzerrungen, Fehlinformationen, Vollständigkeit und Genauigkeit. Dies kann dazu beitragen, dass die vom Modell generierten Informationen zuverlässig sind.
  • Entwicklung von Richtlinien und Verfahren zum Umgang mit den Risiken, die mit dem Einsatz generativer KI für das Wissensmanagement verbunden sind. Dies ist ein wichtiger Schritt, um den Erfolg Ihres Projekts sicherzustellen. Diese Richtlinien und Verfahren sollten Themen wie Datensicherheit, Datenschutz und ethische Überlegungen behandeln. Sie sollten so gestaltet sein, dass der Einsatz generativer KI für das Wissensmanagement auf verantwortungsvolle und ethische Weise erfolgt.
  • Ein Genehmigungsverfahren, bevor Informationen öffentlich zugänglich gemacht werden, um sicherzustellen, dass die generierten Ergebnisse überprüft und genehmigt werden.

Mit diesen Schritten können Unternehmen die generative KI nutzen, um ihr Wissensmanagement zu verbessern und gleichzeitig die Risiken zu minimieren.

Kombinieren Sie generative KI und Wissensmanagement mit Bedacht

Die Effektivität und die Auswirkungen der generativen KI auf das Wissensmanagement hängen davon ab, wie sie eingesetzt und implementiert wird. Es ist wichtig, dass Sie die Vorteile und Risiken sorgfältig abwägen, bevor Sie sich für die Einführung der KI entscheiden.

Hier sind einige mögliche Vor- und Nachteile:

Vorteile

1. Automatische Generierung von relevanten Inhalten

Generative KI kann verwendet werden, um automatisch Wissensartikel aus vorhandenen Datenquellen zu erstellen, z. B. aus Produktdokumentationen, Kundensupporttickets und Schulungsmaterialien für Mitarbeitende.

32 % der IT-Fachleute berichten von einem Anstieg der Helpdesk-Tickets seit der Umstellung auf Remote-Arbeit. Hier bietet sich eine große Chance für die Verbesserung der Wissensdatenbank, die eine schnellere und effektivere Problemlösung ermöglichen kann, so dass sich die IT-Fachleute auf strategischere Aufgaben konzentrieren können, wie z.B. die Entwicklung neuer Wissensmanagement-Initiativen und die Verbesserung der Qualität der vorhandenen Wissensartikel.

2. Verbesserte Suchgenauigkeit

Generative KI kann dazu beitragen, die Suchgenauigkeit zu verbessern, indem sie die Bereitstellung von Wissen für die Mitarbeitenden auf der Grundlage ihrer individuellen Bedürfnisse und Präferenzen personalisiert. Bei einem durchschnittlichen Mitarbeitenden, der täglich 3,6 Stunden mit der Suche nach Informationen verbringt, ist jede Zeitersparnis bei der Bereitstellung von Wissen ein Gewinn.

Wenn Sie einen einfacheren und schnelleren Zugang zu Informationen ermöglichen, wird dies letztlich die digitale Erfahrung Ihrer Mitarbeitenden verbessern.

3. Verbesserte Automatisierung

Generative KI kann bei der Automatisierung von Routineaufgaben helfen – auch wenn diese nicht direkt mit der Erstellung von Wissensmanagement-Artikeln zu tun haben.

Da 85 % der IT-Profis Investitionen in Automatisierung und KI als gewinnbringend einstufen, können IT-Profis durch die Identifizierung neuer Möglichkeiten zur Rationalisierung ihrer Prozesse Zeit gewinnen, um sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren.

Nachteile

1. Risiko von Fehlinformationen

Generative KI kann potenziell falsche oder irreführende Informationen produzieren, was zu schwerwiegenden Konsequenzen im IT-Bereich führen kann. Zum Beispiel das Einschleusen von Malware oder die falsche Empfehlung, Funktionen zu deaktivieren, die zum Schutz der IT-Umgebung vor böswilligen Akteuren dienen.

2. Abhängigkeit von KI-generierten Inhalten

Wenn sich Unternehmen zu sehr auf KI-generierte Inhalte verlassen, werden sie möglicherweise den von Menschen erstellten Inhalten oder den Fähigkeiten zum kritischen Denken keine Priorität einräumen, was zu einem potenziellen Verlust von Fachwissen führt. Trotz aller Diskussionen über generative KI ist immer noch eine Überwachung durch einen Menschen erforderlich, um die Genauigkeit zu überprüfen und die generierten Informationen zu genehmigen.

3. Ethische Bedenken

Es gibt ethische Bedenken im Zusammenhang mit dem Einsatz von generativer KI, wie z. B. mögliche Verzerrungen in den Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, was bestehende Ungleichheiten aufrechterhalten kann.

Es besteht kein Zweifel daran, dass generative KI ein wertvolles Werkzeug für das IT-Wissensmanagement sein kann. Obwohl es sich um eine neue, aufregende Technologie handelt, gibt es noch viel zu lernen über die Vorteile und Fallstricke, die sie mit sich bringen kann.

Jedes Unternehmen muss die möglichen Auswirkungen individuell prüfen und eine geeignete KI-Lösung wählen, die den eigenen Anforderungen an Datenschutz, Genauigkeit und Sicherheit entspricht.

Tipps für die Implementierung generativer KI für das Wissensmanagement

Klein anfangen und ausbauen

Es ist besser, mit einem kleinen Pilotprojekt zu beginnen und dann mit zunehmender Erfahrung die generative KI zu erweitern.

Holen Sie sich die Zustimmung der Stakeholder

Es ist wichtig, die Zustimmung der Stakeholder einzuholen, bevor generative KI in der Produktion eingesetzt wird. Dies wird dazu beitragen, dass das Modell effektiv genutzt wird und dass seinen Ergebnissen vertraut wird.

Überwachen Sie die Leistung des Modells

Es ist wichtig, die Leistung des Modells zu überwachen, nachdem es in der Produktion eingesetzt worden ist. Dies wird dazu beitragen, mögliche Probleme mit dem Modell zu identifizieren und die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

Kontinuierliche Verbesserung des Modells

Generative KI-Modelle werden ständig verbessert. Es ist wichtig, das Modell kontinuierlich zu verbessern, indem Sie es mit neuen Daten trainieren und alle potenziellen Probleme angehen, die auftreten könnten.

.

Erfahren Sie mehr über dieses Thema – sehen Sie sich unser Webinar zu Generative KI für InfoSec und Hacker: Was Sicherheitsteams wissen müssen.