Die Wertschöpfung in Unternehmen wird immer komplexer. Neue Technologien, veränderte Konsumentenbedürfnisse sowie die zunehmende Diversifikation von Geschäftsmodellen sind nur einige Beispiele für Faktoren, die Veränderungsdruck auf gewohnte Arbeitsweisen von Unternehmen ausüben. Gleichzeitig werden Arbeitnehmende immer gebildeter, spezialisierter und vielseitiger, um den Anforderungen einer sich schnell wandelnden und komplexeren Arbeitswelt gerecht zu werden.
Durch diese Trends wird Wissen zu einer entscheidenden Ressource. Dabei ist Wissen nicht nur persönliche Erfahrung: auch aktuelle Geschäftsdaten, Informationen zu Produkten oder Dienstleistungen, Arbeitsabläufe, Ansprechpersonen, interne Regeln, Best Practices, Marktanalysen, Unternehmensstrategien oder Schulungsmaterialien können Formen von Wissen in Unternehmen sein.
Damit ein Betrieb reibungslos funktioniert, ist der Austausch dieses Wissens essenziell. Deshalb wird in wettbewerbsstarken Märkten die fachbereichsübergreifende Kooperation immer wichtiger. Nur mit effizienten Abläufen und einem abgestimmten Vorgehen können Kosten eingespart und Umsätze gesteigert werden. Unternehmen müssen Wissen also immer besser für Mitarbeitende verfügbar machen. Außerdem müssen Lösungen für Wissensmanagement Bestand haben und in der Organisation verwurzelt sein, denn keine Unternehmenskultur, kein Workshop und keine Schulung hilft dauerhaft gegen eine beständige Form des Wissensverlusts: Fluktuation.
Mitarbeiterfluktuation führt zu einem ständig drohenden Wissensverlust
Kollegen kommen und gehen – das ist ein normaler Vorgang. In Deutschland beträgt die Fluktuationsrate in Unternehmen rund 30 Prozent. Jedes Jahr wird also rechnerisch rund ein Drittel der Beschäftigungsverhältnisse begonnen oder beendet. Dieser Wert unterscheidet sich jedoch nach Wirtschaftszweigen; in der Informations- und Kommunikationsbranche liegt der Fluktuationskoeffizient bei 58. Jüngere Arbeitnehmer unter 24 Jahren haben sogar eine Fluktuationsrate von über 70 Prozent, wobei hier Praktika und kurzzeitige Beschäftigungen eine Rolle spielen. Dennoch zeigt sich deutlich: Fluktuation ist ein allgegenwärtiges Phänomen, das große Teile der Angestellten betrifft.
Zudem ist Fluktuation mehr als nur ein aufwendiger Prozess der Personalabteilung: Eine Deloitte-Studie von 2019 fand heraus, dass die jährlichen Kosten durch Mitarbeiterfluktuation bei Unternehmen in Österreich fünfstellige Summen erreichen. Je nach Größe des Unternehmens lagen die festgestellten Beträge zwischen rund 13.000 und 17.000 Euro. Das Ausscheiden alter Mitarbeitender und das Onboarding neuer Angestellter ist also ein relevanter Kostenfaktor.
Wissensmanagement stellt hierbei eine entscheidende Komponente dar. Denn bei der Wissensübergabe in Unternehmen verwenden über 80 Prozent der Betriebe keine digitalen Hilfsmittel, wie eine Untersuchung der Universität Bamberg herausfand. Auch gaben weniger als 30 Prozent der befragten Beschäftigten an, dass ihre Wissensübergabe strukturiert abläuft.
In Anbetracht der Wichtigkeit reibungsloser Prozesse mögen diese Zahlen verwundern. Näher betrachtet wird aber klar, wie aufwendig und komplex das Wissensmanagement tatsächlich ist: Ein fundiertes digitales Wissensmanagement braucht effektive Strukturen, die konsequent und konsistent eingehalten werden. Mitarbeitende – nicht nur solche, die ihr wertvolles Wissen dokumentieren, sondern auch diejenigen, die dieses Wissen konsumieren möchten – müssen dazu geschult werden, wie diese Strukturen funktionieren. Eine gewaltige Aufgabe, die zusätzlich zu den eigentlichen Geschäftsvorgängen gemeistert werden muss.
Wie können Unternehmen also damit umgehen, wenn der Kollege aus dem Vertrieb, der genau wusste, was dem Kunden wichtig ist, die Firma verlässt? Oder wenn die Kollegin, die in Meetings minutiös Protokoll geführt hat, die Stelle wechselt? Oder wenn der langjährige Kollege in den Ruhestand geht?
Wissensmanagement mit KI: finden statt suchen
KI-Lösungen sind in der Lage, diese Schwierigkeiten zu umgehen, das Wissensmanagement intuitiv zu gestalten, Daten und Informationen bereichsübergreifend sowie dezentral zur Verfügung zu stellen und eine robuste Grundlage für eine ungehinderte Informationsübergabe zu bereiten. Dabei bietet künstliche Intelligenz den Vorteil, dass sie große Datensammlungen einfach durchsuchen und ausgeben kann. Das ist ein großer Pluspunkt im Vergleich zu Intranet-Lösungen oder internen Wikis, in denen die relevanten Informationen immer noch händisch herausgesucht werden müssen.
Damit ein solches Tool effektiv eingesetzt werden kann, muss es auf einem skalierbaren Large-Language-Model beruhen, das in der Lage ist, mit im Unternehmensalltag gängigen Dateiformaten umzugehen. Im Zentrum steht dabei das dialogbasierte Abfragen von Informationen. Zudem erhalten Nutzende die Referenzen zu den Auskünften und Antworten des Sprachmodells, sodass die zugrunde liegenden Informationen schnell gefunden und nochmals referiert werden können. Dank der intuitiven Bedienung des Tools über natürliche Sprache und den Verweis auf die Quellen werden Mitarbeitende schneller fündig. Dieser Ansatz hilft auch Kolleginnen und Kollegen, die nicht regelmäßig am Computer arbeiten.
Die Hoheit über diese Daten bleibt dabei in den Firmen, die über Benutzerrollen zusätzliche Kontrolle über den Zugang haben. Vertrauliche Daten können dadurch beispielsweise nur für einen begrenzten Personenkreis zugänglich sein.
Ein KI-gestützter Wissensfundus muss außerdem nicht nur reine Texte organisieren können, sondern auch Bilder oder PDFs analysieren und mit anderen Daten aus der Knowledge Base verknüpfen. Schnittstellen zu weiteren Quellen und Plattformen, wie Sharepoint und Confluence, müssen die von Unternehmen geforderte Flexibilität gewährleisten. So finden Mitarbeitende beispielsweise aktuelle Zahlen zu Kunden oder relevante Wachstumsprognosen für Märkte, die als Grafiken vorliegen – auf Wunsch sogar in verschiedenen Sprachen.
Ebenso hilft ein KI-Tool dabei, die Prozesse des Wissensmanagements zu analysieren. Häufig angefragte Daten geben beispielsweise einen Hinweis darauf, welche Informationen am wichtigsten sind. Dadurch können Kommunikationsdefizite zwischen Abteilungen erkannt, Informationsflüsse verbessert und insgesamt Effizienzsteigerungen erreicht werden.
Auch die Pflege des Wissens ist einfacher als bei anderen Lösungen. Schließlich braucht die KI nur neue Informationen; die Strukturierung erfolgt automatisiert. Relevante Daten können also hinzugefügt werden, ohne dass Zeit für eine genaue Kategorisierung oder Verschlagwortung benötigt wird – das übernimmt die KI.
Wie so eine Lösung praktisch aussehen kann, zeigt der AI Content Hub von RYZE Digital. Konzipiert als unternehmensinterne, skalierbare KI-Lösung verwaltet der Hub alle wichtigen Informationen und Daten, die für den Arbeitsalltag unerlässlich sind. Dabei beherrscht das Tool die oben genannten Funktionen wie Rollenmanagement, intuitive Bedienung sowie Schnittstellen zu anderen Plattformen und kann nach Bedarf auch mit weiteren Features versehen und in andere Applikationen, wie einem Intranet, eingebunden werden.
Der AI Content Hub macht Wissensmanagement einfacher und effizienter. Zwar ist der Aufbau einer eigenen KI-Lösung und das Kontextualisieren mit Unternehmensdaten initial auch mit Aufwand und Kosten verbunden, die langfristigen Vorteile sind jedoch offensichtlich. Denn die Wertschöpfung in Unternehmen wird weder simpler, noch können Faktoren wie Fluktuation jemals ausgeschlossen werden. Künstliche Intelligenz bietet hier für Unternehmen die ideale Plattform, um Wissen dauerhaft und einfach zugänglich zu machen.
Wenn Sie mehr zum Thema „Effizient & automatisiert: KI-Lösungen entlang der Wertschöpfungskette der Unternehmenskommunikation“ erfahren möchten, besuchen Sie gern unseren Best-Case-Vortrag am 13. September 2024 um 14:00 Uhr in Raum A 04. Gemeinsam mit Philipp Mann unternehmen wir eine Reise entlang der Wertschöpfungskette der Unternehmenskommunikation, angetrieben von Künstlicher Intelligenz.
