Gkc24-Session: Einsatz Generativer KI im Wissensmanagement: Mehr als nur Technologie

Einsatz Generativer KI im Wissensmanagement: Mehr als nur Technologie
Art	Barcamp-Session
KnowledgeCamp	KnowledgeCamp 2024
Sessiongebende	Maria Kretschmer
Datum	11.10.2024
Zeit	10:00 bis 10:45 Uhr
Sprache	Deutsch
Aufzeichnung	YouTube
KI-Unterstützung	GPT-6.1 Sol

Aus dem Veranstaltungsprogramm

Willkommen in der faszinierenden Welt der Generativen KI! Diese Session bietet die Möglichkeit, zu erkunden und zu diskutieren, wie diese revolutionäre Technologie das Wissensmanagement transformiert und als ganzheitliche Managementaufgabe zu verstehen ist. Denn Generative KI ist weit mehr als bloße Technologie! Wir starten mit einem kurzen Impulsvortrag, der die Grundlagen im Bereich KI und Generative KI sowie deren revolutionäre Kraft für das WIssensmanagement näherbringt. U.a. werden die exklusiven Ergebnisse der Fraunhofer-KI4WM-Umfrage präsentiert, die den aktuellen Einsatz von Generativer KI in Unternehmen, Potenziale zur Verbesserung des Wissensmanagements sowie zentrale Herausforderungen und Erfolgsfaktoren beleuchten. Ziel der Session ist es den gemeinsamen Austausch anzuregen und mit den Teilnehmenden in einer offenen Diskussion Perspektiven und Erfahrungen auszutauschen.

Disclaimer: Diese Seite ist KI-generiert, basierend auf einer KI-Zusammenfassung des Transkripts vom vorstehenden Youtube-Video!

Überblick

Maria Kretschmer betrachtet Generative KI im Wissensmanagement als ganzheitliche Managementaufgabe. Anhand der vier Kernaktivitäten Wissen erzeugen, speichern, verteilen und anwenden zeigt sie mögliche Einsatzfelder. Ihre zentrale These: Technische Möglichkeiten entfalten ihren Nutzen erst im Zusammenspiel mit Strategie, Kompetenzentwicklung und menschlicher Prüfung. Erste Ergebnisse einer laufenden Umfrage sowie die anschließende Diskussion beleuchten Erwartungen, Barrieren und offene Fragen.

Aufbau und Arbeitsweise der Session

Kretschmer stellt sich als Mitarbeiterin des Fraunhofer IPK in der Abteilung Business Excellence vor. Ihre Schwerpunkte sind Kompetenzentwicklung und Wissensmanagement. Die Session ist als Impuls mit anschließendem Erfahrungsaustausch angelegt; zugunsten der Diskussion kürzt sie einzelne Beispiele.

Der Vortrag beginnt mit Definitionen von KI und generativer KI. Anschließend systematisiert Kretschmer deren Potenziale für das Wissensmanagement, beschreibt Kompetenzanforderungen und stellt erste Umfrageergebnisse vor. Im Austausch geht es insbesondere um Datenqualität, Schutz interner Informationen, organisatorische Beteiligung und die Vermittlung von Urteilskompetenz.

KI verstehen: Gegenwart statt Zukunftsmusik

Kretschmer veranschaulicht das gestiegene öffentliche Interesse seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 anhand von Medienberichten und Suchanalysen. Zugleich betont sie, dass KI längst zum Alltag gehört, etwa bei Smartphones, Websuche oder der Erkennung von Verkehrsschildern.

Die vorgestellte Definition beschreibt KI-Lösungen als technische Systeme oder Software, die menschliche Fähigkeiten wie Wahrnehmung, logisches Denken, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung oder Kreativität imitieren. Sie nutzen Daten zur Wahrnehmung ihrer Umgebung und können darauf basierend handeln. Die Definition umfasst sowohl regelbasierte Ansätze als auch Deep-Learning-Methoden.

Generative KI grenzt Kretschmer als Teilgebiet ab, das neue Inhalte wie Texte oder Bilder erzeugt. Aus großen Mengen von Beispielen werden Datenmodelle gelernt, auf deren Grundlage ähnliche neue Inhalte entstehen. Sprachmodelle und die Interaktion über einen Chat-Agenten erläutert sie am Beispiel ChatGPT.

Dabei unterscheidet sie Verbreitung und Leistungsfähigkeit: Hohe Nutzungszahlen belegen nicht automatisch die Qualität eines Systems. Auch Leistungen oberhalb menschlicher Vergleichswerte in Benchmarks beziehen sich auf abgegrenzte Aufgaben und dürfen nicht pauschal verallgemeinert werden.

Für die Arbeitswelt nennt sie Automatisierung, Personalisierung, Datenanalyse und Prozessoptimierung. Daraus folgt für sie die Frage, wie KI integriert und gestaltet wird, statt ausschließlich darüber zu diskutieren, ob sie eingesetzt werden soll.

Vier Kernaktivitäten des Wissensmanagements

Als Ordnungsrahmen verwendet Kretschmer vier Kernaktivitäten des Kompetenzcenters Wissensmanagement am Fraunhofer IPK. Diese bilden einen Kreislauf, keine einmalig zu durchlaufende Abfolge.

Wissen erzeugen

Generative KI kann Texte, Berichte und andere Inhalte automatisiert erstellen. Dafür ist die Fähigkeit wichtig, geeignete Prompts zu formulieren. Als weitere Einsatzfelder nennt Kretschmer die Ideenfindung mit KI als Brainstorming-Partner und das Erzeugen synthetischer Daten, die einem zugrunde liegenden Datensatz ähneln.

Wissen speichern

Intelligente Klassifizierung kann Wissen strukturieren und kontextbezogene Verknüpfungen herstellen. Durch die Auswertung großer Datenmengen können Zusammenhänge sichtbar werden, die sonst möglicherweise unentdeckt blieben.

Ein zweites Potenzial ist die dynamische Wissensaktualisierung. Dokumente, die auf Normen, Richtlinien oder andere Unterlagen Bezug nehmen, könnten bei Änderungen dieser Grundlagen angepasst werden. Kretschmer nennt hierfür Produktbeschreibungen als Beispiel.

Wissen verteilen

Personalisierte Wissensbereitstellung soll Informationen an die jeweiligen Bedarfe anpassen. Multimodale Kommunikation ermöglicht die Überführung von Wissen in andere Darstellungsformen, beispielsweise von Text in Bilder.

Hinzu kommt proaktive Informationsversorgung: Erkennt ein System wiederkehrende Arbeitsschritte, kann es passende Informationen im benötigten Moment vorschlagen. Kretschmer verweist hier auf mögliche Funktionen von Copilot.

Wissen anwenden

Bei der Anwendung steht kontextbezogene Unterstützung im Vordergrund. Am Beispiel eines Exoskeletts in der Produktion beschreibt Kretschmer Hinweise auf nächste Arbeitsschritte oder die Behebung einer Fehlermeldung. Außerdem nennt sie beschleunigte Problemlösung und datenbasierte Unterstützung der Entscheidungsfindung.

Besonders große Potenziale sieht sie in wissensintensiven Branchen, bei komplexen Prozessen, hohem Innovationsdruck und umfangreichem Kundenservice.

Menschliche Prüfung bleibt notwendig

Ausführlicher behandelt Kretschmer die automatisierte Erstellung technischer Dokumentation. In ihrem Beispiel analysiert ein KI-System die vorhandene Wissensbasis eines Maschinenbauunternehmens, erstellt Handbücher oder Wartungsanleitungen und aktualisiert diese bei Veränderungen.

Entscheidend ist die anschließende menschliche Prüfung. Weitere, nur kurz angesprochene Beispiele sind ein Wissens-Chatbot für den Mitarbeitenden-Support und die Beschleunigung der Wirkstoffforschung.

Die Leitidee lautet: „Sie soll menschliche Intelligenz nicht ersetzen, sondern ergänzen.“ Automatisierung und Optimierung werden damit als Unterstützung verstanden. Welche Aufgaben sinnvoll übertragen werden können, muss ebenso betrachtet werden wie die Fähigkeit der Beschäftigten, Ergebnisse zu beurteilen.

Kompetenzentwicklung und organisatorische Gestaltung

Die neue Mensch-Maschine-Interaktion verändert nach Kretschmers Darstellung die Kompetenzanforderungen. Sie nennt insbesondere:

Multimodale Kommunikation und die Auswahl geeigneter Interaktionsformen.
Kontextbezogenes Verstehen und Mensch-Maschine-Kollaboration.
Kritisches Denken zur Interpretation und Validierung von Ergebnissen.
Verantwortlichen Umgang mit Daten und ethische Reflexion.
Kreativität, Innovation und strategisches Denken.
Technologieverständnis und Adaptionsfähigkeit im Umgang mit neuen Werkzeugen.

Beschäftigte sollen ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln, was beim Einsatz generativer KI geschieht. Adaptionsfähigkeit bedeutet dabei auch, einschätzen zu können, wo ein Werkzeug individuell nützt und wo nicht. Bei der ethischen Reflexion geht es um Einsatzkontext, Entscheidungsverantwortung und mögliche Folgen; Kretschmer verweist dabei auf das KI-Gesetz der EU und grundrechtsrelevante Bereiche.

Die organisatorische Konsequenz formuliert sie deutlich: Es genügt nicht, eine Technologie lediglich im Unternehmen bereitzustellen. Als Vergleich nennt sie frühere Wiki-Einführungen. Erforderlich sind eine KI-Strategie, konkrete Einsatzkontexte und eine Prüfung des tatsächlichen Nutzens.

Dazu gehören KI-Grundlagen, Medienkompetenz, kritisches Denken, Validierung und gegebenenfalls Prompting-Kompetenzen. Ethische und rechtliche Compliance-Fragen sowie partizipative Organisations- und Kompetenzentwicklung sind für sie Bestandteile der Einführung, keine nachträglichen Ergänzungen.

Erste Umfrageergebnisse: Potenziale und Grenzen

Die laufende Umfrage erfasst den Einsatz von KI, Herausforderungen im Wissensmanagement, Barrieren und potenzielle Anwendungsbereiche. Kretschmer nennt einen Zwischenstand von ungefähr 60 Teilnehmenden und bezeichnet ihn ausdrücklich als noch nicht repräsentativ.

Einsatz und erwartete Unterstützung

Nach ihrer Zusammenfassung hat bei fast 90 Prozent der Befragten bereits eine Erprobung von KI-Lösungen stattgefunden. Diese Frage betrifft KI allgemein, nicht ausschließlich generative KI.

Bei Lösungen auf Basis generativer KI konnte etwa ein Viertel der Befragten den Stand im eigenen Unternehmen nicht einschätzen. Fast die Hälfte berichtete bereits von operativem Einsatz; weitere Befragte planten eine Einführung innerhalb der folgenden zwei Jahre.

Besonders große Erwartungen an Unterstützung bestehen bei:

Der Nutzung von Wissen für Prozess- und Produktoptimierung.
Der Nutzung bestehenden Wissens für neue Produkte und Dienstleistungen.
Der schnellen Suche und Identifikation von Unternehmenswissen.
Informationen von und über Kunden und Lieferanten.
Der Strukturierung und Vernetzung von Datenablagen.

Die separat abgefragten tatsächlichen Herausforderungen passen weitgehend zu diesen Erwartungen. Auffällig ist für Kretschmer jedoch, dass die Wissenssuche als bestehende Herausforderung niedriger rangiert. Auch Fachkräftemangel, Offboarding und Onboarding stehen vergleichsweise weit unten – anders, als sie es aus Kundenkontakten und Workshops erwartet hätte.

Barrieren und Funktionsbereiche

Die Barrieren sind nach dem TOM-Modell in Technik, Mensch und Organisation gegliedert:

Technik: Datenqualität und -quantität sowie Integration in bestehende IT-Infrastrukturen.
Mensch: Kompetenzen, Kompetenzentwicklung und Akzeptanz der Beschäftigten.
Organisation: Rechtliche und ethische Aspekte, KI-Strategie und Bereitstellung von Ressourcen.

Die Ressourcenbereitstellung wird im Vergleich weniger stark als Barriere bewertet, was Kretschmer überrascht.

Bei den Funktionsbereichen liegt die Informationstechnologie hinsichtlich des gesehenen Potenzials vorne. Es folgen Marketing, Logistik, After-Sales, Forschung und Entwicklung, Beschaffung, Controlling und Finanzen, Produkt- und Leistungserstellung sowie Personalmanagement. Dessen niedrige Position überrascht sie angesichts ihrer Erfahrungen mit personalisierten Lernpfaden im Projekt KIRA Pro.

Zusammensetzung der Befragung

Sylvia aus dem Plenum fragt nach Tätigkeitsbereichen, Unternehmensgrößen und der Ansprache der Befragten. Kretschmer erläutert, dass Unternehmensmerkmale erhoben werden, eine differenzierte Auswertung beim kleinen Zwischenstand jedoch noch nicht sinnvoll sei.

Sie verweist auf Mittelstand und produzierendes Gewerbe als wichtige Zielgruppen des IPK, während die Umfrage breit verbreitet werde. Die Rückfrage verdeutlicht, wie wichtig die Zusammensetzung der Stichprobe für die Interpretation ist.

Diskussion: Daten, Beteiligung und Lernen

Sebastian Wagner lenkt den Austausch auf Trainingsgrundlagen, mögliche Verzerrungen und den Schutz vertraulicher Unternehmensdaten. Aus seinen Erfahrungen mit Fraunhofer GenAI beschreibt er ein Spannungsfeld zwischen abgeschirmten Daten und der Leistungsfähigkeit größerer Systeme. Aus dem Plenum kommt die Idee, externe Informationen nutzbar zu machen, ohne interne Daten nach außen zu geben; eine technische Lösung wird nicht ausgearbeitet.

Eva berichtet online über Digital Beat und dessen „KI first“-Ansatz. Beschäftigte seien aufgefordert, vor Aufgaben zu prüfen, ob KI unterstützen könne. Als Beispiel nennt sie die Bearbeitung von Routineanfragen mit weiterhin menschlicher Kontrolle. Sie hebt die Unterstützung durch das Topmanagement hervor.

Andere Beiträge ergänzen die Rolle von Betriebsrat und Beschäftigten sowie die Notwendigkeit, Ergebnisse nicht blind zu übernehmen. Produktivitätspotenziale werden damit Fragen von Beteiligung, Datenschutz und Validierung gegenübergestellt.

Sylvia fragt anschließend, wie die erforderlichen Kompetenzen gesellschaftlich vermittelt werden können. Kretschmer antwortet mit einer stärkeren Prozessorientierung in der Bildung: Ein erzeugtes Ergebnis ersetzt nicht den Lernprozess, durch den Menschen Urteilsfähigkeit erwerben. Schulen, Hochschulen und Bildung müssten dies stärker berücksichtigen.

Weitere Beiträge nennen Zusammenfassungen und die Umwandlung langer Dokumente in Podcasts als multimodale Anwendungen. Zugleich wird vor einer rein trendgetriebenen Einführung gewarnt. Konkreter Nutzen und kritische Stimmen sollten vor schnellem Voranschreiten berücksichtigt werden.

Einladung zur Mitwirkung

Kretsschmer lädt zur Teilnahme an der laufenden Umfrage ein und kündigt an, den Link im Board zu teilen. Bei 30 Teilnehmenden aus dem Knowledge Camp stellt sie eine gesonderte Auswertung in Aussicht.

Für den Erfahrungsaustausch bittet sie um Ergänzungen zu den Einsatzmöglichkeiten entlang der vier Kernaktivitäten, zu bislang übersehenen Kompetenzen und zu praktischen Erfahrungen. Der abschließende Leitgedanke bleibt: KI ist bereits Gegenwart; ihre sinnvolle Gestaltung braucht mehr als Technologie.