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Tipp KW 13 – 2024

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Wissensmanagement als Schlüssel zur Kontaktreduktion und Effizienzsteigerung

Wissensmanagement als Gamechanger im Kundenservice

Wissensmanagement war schon lange vor der Integration mit künstlicher Intelligenz ein zentraler Bestandteil eines professionellen Kundenservices. Es stellte effiziente Prozesse sicher, gewährleistete einen einheitlichen Außenauftritt und verhinderte Redundanzen. Außerdem sorgte es für ein einfaches und reibungsloses Onboarding. Wer sein Wissensmanagement im Griff hatte, war im Vorteil, wenn es um effiziente Abläufe, Kundenzufriedenheit und auch um Mitarbeiterzufriedenheit ging. Doch seit künstliche Intelligenz in die althergebrachten Systeme integriert wird, erreicht das Wissensmanagement eine neue Wichtigkeit und wird zum Gamechanger. Um zu verstehen, wie weitreichend die neuen Einsatzmöglichkeiten von modernen Wissensmanagementsystemen sind, muss man sich kurz mit dem Thema befassen.

Was ist Wissensmanagement?

Unter Wissensmanagement versteht man die Erfassung, Organisation, Verteilung, Anwendung und Bewahrung von Wissen, um auf diesem Weg die Ziele einer Person oder einer Organisation zu unterstützen. Wissensmanagement betrifft also keinesfalls ausschließlich die reine Verwaltung von Wissen, sondern vielmehr die aktive Steuerung und Strukturierung des vorhandenen und noch zu etablierenden Wissens. Das übergeordnete Ziel der Verwendung von Wissensmanagementsystemen besteht darin, das Wissen einer Person oder Organisation optimal zu erfassen, zu organisieren, zu verteilen, anzuwenden und zu bewahren, um auf diesem Weg einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu schaffen.

Strategisches und operatives Wissensmanagement

Um sich dem Begriff des Wissensmanagements zu nähern, ist zunächst die Unterscheidung zwischen strategischem und operativem Wissensmanagement grundlegend. Das operative Wissensmanagement versetzt den Mitarbeiter in die Lage auf Basis der vorhandenen Daten Entscheidungen zu treffen und steht meist im Fokus des Interesses am Wissensmanagement. Das strategische Wissensmanagement geht hingegen von gesetzten Zielen aus, und bereitet die Datenbasis im Hinblick auf diese Ziele so auf, dass sie effektiv(er) realisiert werden können.  

Beide Formen des Wissensmanagements umfassen fünf Teilbereiche.

I. Die Wissenserfassung

Der Prozess der Wissenserfassung betrifft das Sammeln und Dokumentieren von Wissen. Dabei unterscheidet man zwischen explizitem und implizitem Wissen: Explizites Wissen betrifft objektiv vorhandene Informationen, wie etwa Handbücher, Dokumente, Verfahrensanweisungen, Regelwerke etc. Implizites Wissen ist an persönliche Erfahrungen gebunden und damit subjektiver Natur. Im Gegensatz zum expliziten Wissen, muss es zunächst in einen objektiven Zustand überführt werden, um verfügbar und teilbar zu sein.

II.  Die Wissensorganisation

Der Prozess der Wissensorganisation betrifft die Strukturierung und Systematisierung des gesammelten Wissens, damit es leicht zugänglich und anwendbar ist. Dies umfasst die Kategorisierung, Indizierung und Speicherung von Informationen in einer Weise, die eine einfache Abrufung ermöglicht.

III. Die Wissensbewahrung

Zur erfolgreichen Weitergabe von Wissen gehört eine Kultur der Wissensweitergabe und Transparenz, in der die Mitarbeiter ihr Wissen proaktiv teilen und von den Erfahrungen anderer lernen. Dies kann durch offizielle Mechanismen wie Workshops, Meetings, Kollaborationstools oder informell durch Gespräche und Netzwerkbildung erfolgen. Je nach aktueller Unternehmenskultur ist ein Kulturwandel notwendig.

IV.  Die Wissensanwendung

Der Prozess der Wissensanwendung  betrifft die Nutzung des vorhandenen Wissens zur Verbesserung von Geschäftsprozessen, Entscheidungsfindungen und Innovation. Dies beinhaltet die praktische Anwendung von Wissen, um die operative Effizienz zu steigern, Probleme zu lösen und neue Möglichkeiten zu erkennen.

V.  Die Wissensbewahrung

Der Prozess der Wissensbewahrung stellt sicher, dass das relevante Wissen innerhalb der Organisation erhalten bleibt, insbesondere in Anbetracht von Mitarbeiterfluktuation.

Dies beinhaltet die Speicherung von Wissen in Datenbanken, die Dokumentation von Best Practices und Erfahrungen sowie die Aufrechterhaltung einer kontinuierlichen Wissensbasis.

Wissensmanagementsysteme mit integrierter KI

Moderne Wissensmanagementsysteme integrieren technologische Lösungen wie Datenbanken, Intranet, Kollaborationsplattformen und Künstliche Intelligenz, um die Effizienz und Effektivität der oben genannten Prozesse zu steigern.

So wird die effiziente Nutzung KI basierter Sprachmodelle ermöglicht. Die Risiken von Fehlinformationen, die durch generative KI entstehen, werden durch Kontrollmechanismen des Kontexts minimiert. Auch der Schutz von Kundendaten steht dabei im Fokus, um eine sichere Nutzung zu gewährleisten.

Bereits bei der Integration des Systems und dem damit verbundenen initialen Aufwand der Aufbereitung von Wissen unterstützt die KI durch eine strukturierte Analyse. Sie erstellt Zusammenfassungen von längeren Texten und stellt sicher, dass jeweils auf die aktuellste Version zugegriffen wird.

Konkrete Beispiele der Anwendung von KI im Wissensmanagement

Unterstützung für Redakteure

In der täglichen Anwendung unterstützt die KI auf den unterschiedlichen Ebenen und reduziert den Aufwand für Redakteure durch die Identifikation von ähnlichen Inhalten, so dass Redundanzen vermieden werden, und schlägt Kategorien und Tags vor, um intelligente Auffindbarkeit zu gewährleisten.

Mit Hilfe von so genannten Large Language Modells (LLM) können die Redakteure Wissen optimal und mit minimalem Aufwand zum Beispiel durch automatische Übersetzung, Schnellanweisungen und eigene Prompts aufbereiten.

Chatbot und Kontaktformular

Bots, die auf LLM basieren, können die Wissensdatenbank nicht nur durchforsten, sondern das vorhandene Wissen und die daraus abzuleitenden Schlüsse dem Nutzer auch in sprachlicher Form präsentieren. Ähnliches gilt für das Kontaktformular, welches, unter der Voraussetzung des Einsatzes eines funktionsfähigen LLMs, eigentlich zum Chatbot transformiert wird. Denn der Kunde muss nun über das Formular keinen Kontakt mehr zum Servicemitarbeiter aufnehmen, sondern bekommt die Antwort ohne zeitliche Verzögerung direkt zur Verfügung gestellt. Das erhöht die Kundenzufriedenheit und reduziert zugleich das Kontaktvolumen im Service-Center.

E-Mail-Verkehr

Auch der Nutzen von LLMs bei der Beantwortung von Emails ist offensichtlich. Diese können von der KI in kürzester Zeit ausgelesen werden, um anschließend auf Grundlage der Wissensinhalte eine Antwort als Vorschlag für den Agenten zu formulieren.

Fazit

Der aktuelle Stand, den KI basierte Wissensmanagementsysteme mitbringen, bietet alles um sowohl operatives als auch strategisches Wissensmanagement zielführend zu etablieren. Dies sorgt für zufriedene Mitarbeiter, zufriedene Kunde und effiziente Prozesse, „denn Wissen ist die einzige Ressource, die sich bei Gebrauch vermehrt“ (Zitat Probst, 1997).

Tabea Henrich – Senior Consultant

 junokai

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