„Diesen Fall hatten wir doch schon. Wie war die Lösung? Habe ich die Frage nicht per E-Mail beantwortet?“ Sicher kennen Sie diese Situation. Auch wenn Sie keine Ordner wälzen müssen und eine Suchfunktion das Durchforsten digitaler Dokumente unterstützt, ist das Sichten alter E-Mails, Word-Dateien oder PDF ein ineffizienter Zeitfresser. Versuche, Informationen in einer Wissensdatenbank zu organisieren, scheiterten bislang oft an hohem manuellen Pflegeaufwand.
Die KI sammelt und sortiert
Die zunehmende Reife von künstlicher Intelligenz (KI) vereinfacht das Sammeln und Organisieren von Wissen drastisch. Eine Wissensdatenbank, die mit KI arbeitet, nutzt Algorithmen und Machine Learning, um Informationen zu finden, strukturiert aufzubereiten und für verschiedene Anwendergruppen bereitzustellen. Die KI Wissensdatenbank muss also nicht manuell gefüllt werden, sondern sie bedient sich aus internen Handbüchern, Arbeitsanweisungen, FAQ und dergleichen, zieht aber auch externe Informationen aus frei zugänglichen Quellen wie Gesetzestexten, DIN-Normen, statistischen Analysen usw. heran. Das gesamte Material wird so organisiert, dass es unternehmensintern, aber auch von Kunden und Interessenten genutzt werden kann. Maschinelles Lernen kann zum Beispiel typische Kundenanfragen vorhersagen. Die KI-basierte Wissensdatenbank stellt passende Antworten proaktiv bereit, ein integrierter Chatbot beantwortet die Fragen automatisch.
Revolution des Wissensmanagements
Vom optimierten Informationsfluss durch KI-gestützte Wissensdatenbanken profitieren Großbetriebe mit komplexen Strukturen ebenso wie Selbstständige und Freiberufler. Kleine und mittlere Unternehmen, die sich keine eigene IT-Abteilung leisten können oder Spezialwissen zum Thema KI benötigen, sollten sich Unterstützung durch eine KI Agentur, wie ki-helden.net, suchen. Gute Planung ist wichtig, damit die KI echte Unterstützung bietet und nicht zum Budget- und Ressourcenfresser wird.
Implementierung in sechs Schritten
1. Agentur und eigene Experten führen gemeinsam eine Bedarfsanalyse durch: Welche Informationen sollen gesammelt, gespeichert und verwaltet werden? Welche Probleme oder Herausforderungen möchten Sie lösen? Seien Sie konkret, definieren Sie klare Ziele, wie zum Beispiel Verbesserung des Kundensupports, effizientere interne Kommunikation oder Wissensmanagement.
2. Treffen Sie eine Entscheidung bezüglich der Technologieauswahl. Untersuchen Sie verschiedene Plattformen, die für Ihre Anforderungen geeignet scheinen. Berücksichtigen Sie Aspekte wie Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Integration in bestehende Systeme. Denken Sie dabei auch an Machine Learning und automatisierte Antwortsysteme (Chatbots).
3. Eine neue Wissensdatenbank ist leer. Sammeln Sie also relevante interne und externe Daten, die in die Wissensdatenbank aufgenommen werden sollen. Damit die KI auf einer soliden Basis einsteigen kann, sollten die Daten bereinigt werden. Veraltete Informationen führen zu Inkonsistenzen und Fehlern, Redundanzen bremsen das System aus.
4. Strukturieren Sie die Datenbank vor, indem Sie zum Beispiel Kategorien und Tags festlegen und Zugriffsrechte (intern und/oder extern) definieren.
5. IT-Fachleute kümmern sich um die Implementierung der KI-Komponenten. Das sind insbesondere die Algorithmen, die Fragestellungen vorhersagen und relevante Informationen bereitstellen. Auch die Verarbeitung von Spracheingaben (Natural Language Processing, NLP) kann hier vorbereitet werden.
6. Verlassen sie sich nicht sofort auf Antworten der KI. Es ist bekannt, dass eine KI auch schon mal „fabuliert“, wenn ihr Wissen nicht reicht. Testen Sie die Wissensdatenbank gründlich, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktioniert und die gewünschten Ergebnisse liefert. Sammeln Sie dazu in einem Testfeld Feedback ausgewählter Mitarbeiter und Kunden und nehmen Sie gegebenenfalls Verbesserungen vor.
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