Warum die KI-Suche im Unternehmenswissen nicht ausreicht

Bei der Vorbereitung eines Angebots müssen Sie vielleicht herausfinden, was einem ähnlichen Kunden im vergangenen Jahr zugesagt wurde. Sie finden die Datei, aber darin steht nicht, warum die Lieferfrist akzeptiert wurde oder an welche Bedingung der Rabatt geknüpft war. Das richtige Dokument liegt vor Ihnen. Für die Entscheidung müssen Sie trotzdem eine Kollegin oder einen Kollegen fragen, die oder der diese Arbeit kennt.

Ein KI-Assistent mit Zugriff auf Unternehmensdokumente kann die Suche erleichtern. Er findet alte Angebote, fasst Korrespondenz zusammen und führt zusammengehörige Informationen zusammen. Das ist nützlich. Ein richtiges Angebot hängt aber auch davon ab, wie weit das frühere Beispiel auf den heutigen Kunden übertragbar ist.

Deshalb sollte ein Wissensmanagementprojekt damit beginnen festzustellen, welche Arbeit wegen fehlender Informationen langsamer wird. Das gesamte Archiv durchsuchbar zu machen, beantwortet diese Frage noch nicht.

Wo liegt das Wissen, und wo wird es gebraucht?

In ihrem Beitrag über Wissensmanagement in der Harvard Data Science Review unterscheiden Faisal Hoque, Thomas Davenport und Paul Scade zwischen angesammeltem Wissen und Wissensfluss. Zum ersten gehören Dokumente und Aufzeichnungen. Der zweite beschreibt, wie dieses Wissen die Arbeit erreicht, in der es gebraucht wird. Die Autoren empfehlen, das Ziel eines besseren Zugangs an ein konkretes Geschäftsproblem zu binden.

Im Beispiel des Angebots könnte ein solches System mehr leisten, als alte Dateien zu sortieren. Es könnte der Person, die das Angebot erstellt, frühere Zusagen, ihre Bedingungen und die Probleme aus der Umsetzung gemeinsam anzeigen. Dafür müssen die Gründe früherer Entscheidungen festgehalten, aktuelle Informationen kenntlich gemacht und Ansprechpartner für fehlende Angaben benannt werden.

Fehlt diese Vorbereitung, kann ein Modell aus unvollständigen Informationen eine plausibel klingende Antwort erzeugen. Die Mitarbeiterin oder der Mitarbeiter muss dann erneut Dateien und Kollegen befragen, um die Grundlage zu prüfen. Eine leichtere Suche senkt den Aufwand für die Entscheidung möglicherweise nicht im gleichen Maß.

Die menschliche Seite dieses Wissens habe ich in meinem Beitrag zum Schutz der Mitarbeiter, die das Unternehmenswissen tragen behandelt. Die anschließende Frage lautet, wie diese Erfahrung in alltägliche Entscheidungen gelangt.

Zwischen Zeitgewinn und besserer Arbeit

In der Evaluierung von Microsoft 365 Copilot im australischen öffentlichen Dienst aus dem Jahr 2024 berichteten die Teilnehmenden von Zeitgewinnen beim Zusammenfassen, bei ersten Entwürfen und bei der Informationssuche. Die Prüfung der Antworten und ihre Anpassung an den jeweiligen Arbeitskontext nahm einen Teil dieses Gewinns wieder zurück. Es handelt sich um Einschätzungen der Teilnehmenden, nicht um ein direkt gemessenes Ergebnis für die Produktivität eines Unternehmens.

Das zeigt auch ein wichtiges Messproblem im Wissensmanagement. Dateien schneller zu finden, bedeutet nicht automatisch, dass der nächste Schritt schneller wird. Wartet das Angebot weiterhin auf dieselbe Freigabe oder muss ein anderes Team die Informationen von Grund auf prüfen, muss die Wirkung der kürzeren Suche gesondert gemessen werden.

Mit einer Aufgabe beginnen

Beginnen Sie mit einer wiederkehrenden Aufgabe, bei der Verzögerungen oder Fehler Kosten verursachen. Kundenangebote sind ein Beispiel. Die beteiligten Mitarbeiter sollten mitbestimmen, welche Informationen gebraucht werden, wo sie fehlen und wer für die Prüfung zuständig ist.

Anschließend kann das benötigte Wissen dorthin gebracht werden, wo die Entscheidung getroffen wird. Manchmal ist dafür ein KI-Assistent sinnvoll. Manchmal reichen eine aktuelle Angebotsvorlage, klare Rabattregeln und ein gepflegter Datensatz mit eindeutigem Verantwortlichen. Die gewählte Lösung muss neben der Informationsbeschaffung auch den Aufwand für Prüfung und Korrektur berücksichtigen.

Bei der Auswertung des Versuchs sollten Sie sich nicht darauf beschränken, wie viele Dateien in das System übernommen wurden. Bearbeitungszeit, nachträgliche Korrekturen und die Häufigkeit, mit der dasselbe Thema erneut recherchiert werden muss, zeigen besser, ob sich die Arbeit verändert hat. Das Feedback erfahrener Mitarbeiter macht außerdem sichtbar, welche Informationen weiterhin fehlen.

Nach einem solchen Versuch gibt es eine konkrete Grundlage für die Erweiterung: Für jede weitere Informationsquelle lässt sich erklären, welche Entscheidung sie verbessern soll und warum sie benötigt wird.