{"id":21720,"date":"2022-08-30T11:02:00","date_gmt":"2022-08-30T09:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=21720"},"modified":"2022-08-22T10:06:12","modified_gmt":"2022-08-22T08:06:12","slug":"revolution-im-wissensmanagement-warum-unternehmen-jetzt-in-ki-basierte-systeme-investieren-sollten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=21720","title":{"rendered":"Revolution im Wissensmanagement: Warum Unternehmen jetzt in KI-basierte Systeme investieren sollten"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Daniel Fallmann, Gr\u00fcnder und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der Mindbreeze GmbH<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

KI-Systeme auf dem Vormarsch: Innovative KI-Ans\u00e4tze unterst\u00fctzen Unternehmen dabei, verf\u00fcgbares Wissen effizient zu nutzen. Betriebe die fr\u00fchzeitig den Grundstein legen, profitieren nachhaltig von den dadurch generierten Wettbewerbsvorteilen.<\/p>\n\n\n\n

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Grafik: Mindbreeze<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Informationen sind in Unternehmen praktisch \u00fcberall verf\u00fcgbar. Wie sie effektiv genutzt werden, k\u00f6nnte sich als entscheidend f\u00fcr die Zukunft der Arbeit herausstellen. Ein Blick auf die Basiseigenschaften von Informationen offenbart ihre zentrale Rolle f\u00fcr das moderne Wissensmanagement. Denn Informationen werden kontinuierlich neu erzeugt und der Kreislauf, in dem sie als verf\u00fcgbarer Wissensbestand Entscheidungen und Handlungen erm\u00f6glichen, hat keinen Anfang und kein Ende. Die Folge: Mitarbeiter m\u00fcssen st\u00e4ndig informiert sein und Zugriff auf relevantes Know-how haben \u2013 kaum zu schaffen ohne die richtigen Technologien.<\/p>\n\n\n\n

Genau hier spielen auf k\u00fcnstlicher Intelligenz basierte Wissensmanagementsysteme ihre St\u00e4rken aus. Sogenannte Insight Engines kombinieren leistungsstarke Enterprise Search Indizierungstechnologien und erweitern sie mit fortgeschrittenen Methoden der Spracherkennung und Machine-Learning-Algorithmen. Sie analysieren und interpretieren Unternehmensdaten aus den angebundenen Datenquellen und sind in der Lage konkrete Erkenntnisse und Antworten auf gestellte Fragen bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n

Unterschiedliche Entit\u00e4ten und ihre Beziehungen zu anderen Themen lassen sich dabei identifizieren, extrahieren und f\u00fcr den Benutzer in personalisierten Dashboards aufbereiten. Als besonders effizient haben sich derartige KI-basierte Systeme beispielsweise bereits in den Bereichen Customer Service, beim Erkennen von Betrugsf\u00e4llen oder beim Product Life Cycle Management erwiesen.<\/p>\n\n\n\n

1. Kunden- und Mitarbeitersupport optimieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Servicemanagement sind schnelles und effizientes Agieren angesichts dr\u00e4ngender Herausforderungen das A und O. Hierf\u00fcr schafft KI die Grundlage. Mithilfe von intelligenten Insight Engines sind Unternehmen in der Lage die riesigen Mengen an vorhandenen Daten und Informationen zu analysieren, zu verkn\u00fcpfen und entsprechend aufbereitet zur Verf\u00fcgung zu stellen. Die optimierte Informationsbereitstellung f\u00fchrt zu einer enormen Qualit\u00e4tssteigerung entlang der gesamten Servicekette und damit in weiterer Folge zu h\u00f6herer Zufriedenheit seitens Kunden und Mitarbeiter.<\/p>\n\n\n\n

Smarter Self-Service:<\/strong> Kunden k\u00f6nnen rasch und unkompliziert selbst ben\u00f6tigte Informationen finden, statt Kontakt mit dem Support aufzunehmen. Grundlage eines solchen Angebots bildet das Unternehmenswissen, genauer gesagt bereits vorhandene Informationen auf der Website, im Hilfeforum, FAQs etc. Die KI erkennt die Absicht der Kunden und nutzt Daten aus fr\u00fcheren Interaktionen um auf ihrer Basis L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge und Inhalte vorherzusagen (Case Defelction). Als Folge werden auf Seiten der Mitarbeiter Kapazit\u00e4ten f\u00fcr anspruchsvollere Aufgaben frei. Das Ergebnis spricht f\u00fcr sich: zufriedenere Mitarbeiter und mehr Zeit f\u00fcr das Kerngesch\u00e4ft.<\/p>\n\n\n\n

Informierter Support \u2013 vorbereiteter Experte:<\/strong> Auch wenn KI Unternehmen dabei unterst\u00fctzen kann ihre Self-Service-Angebote fortw\u00e4hrend zu verbessern, ben\u00f6tigt es nach wie vor top ausgebildete Mitarbeiter, die die Interaktion mit dem Kunden \u00fcbernehmen, wenn sich das Anliegen nicht direkt l\u00f6sen l\u00e4sst \u2013 auch hier bieten Insight Engines wertvolle Unterst\u00fctzung.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Zus\u00e4tzlich zu Website, Forum und FAQs beziehen sie auch s\u00e4mtliche andere Unternehmensdatenquellen mit in die Suche ein. Der Support-Mitarbeiter erh\u00e4lt dadurch als Ergebnis eine individuelle, konsolidierte Sicht (360-Grad-Sicht) auf die Suchabfrage und damit einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die relevanten Informationen.<\/p>\n\n\n\n

2. Betrugsversuche fr\u00fchzeitig erkennen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Betrugsversuche geh\u00f6ren zu den Risiken, denen viele Unternehmen permanent ausgesetzt sind. Effektiv eingrenzen l\u00e4sst sich die Gefahr durch KI-basierte Wissensmanagementsysteme. Insight Engines sind in der Lage Informationen vorausschauend zu analysieren und wiederkehrende Muster innerhalb gro\u00dfer Datens\u00e4tze zu identifizieren. Verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten lassen sich dadurch fr\u00fchzeitig erkennen, proaktiv kommunizieren und unverz\u00fcglich unterbinden.<\/p>\n\n\n\n

Mit ihrer Schnelligkeit punktet die Technologie gegen\u00fcber zumeist zeitintensiven und fehleranf\u00e4lligen manuellen Analyseans\u00e4tzen und greift ein, bevor ein Schadensereignis tiefgreifenden Folgen nach sich zieht. Demgegen\u00fcber haben Kriminelle dort leichteres Spiel, wo es kein KI-basiertes System f\u00fcr die Betrugserkennung gibt.<\/p>\n\n\n\n

3. Durch Product Life Cycle Management Kosten reduzieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Unternehmen sind einem immer st\u00e4rker werden Innovations- und Kostendruck ausgesetzt. Endanwender erwarten schnellere, g\u00fcnstiger Produkte mit h\u00f6herer Qualit\u00e4t. Insight Engines schaffen enormes Optimierungspotenzial im gesamten Wertsch\u00f6pfungsprozess.<\/p>\n\n\n\n

So lassen sich durch ihren Einsatz beispielsweise Produktionsfehler fr\u00fchzeitig erkennen oder Anomalien in Unternehmensprozessen aufdecken. Ebenso k\u00f6nnen im Rahmen von Predictive Maintenance ungeplante Ausfallzeiten reduziert und Wartungszyklen der Produktionsanlagen optimiert werden. Die eingesetzte KI lernt, die Zeitreihendaten der Vibrationen und des Stromverbrauchs einer Maschine zu deuten, um den Zustand einer Komponente, eines Bauteils richtig anzugeben. So l\u00e4sst sich Materialverschwendung und au\u00dferplanm\u00e4\u00dfigem Stillstand systematisch vorbeugen.<\/p>\n\n\n\n

Die genannten Einsatzzwecke f\u00fcr KI-basierte Wissensmanagementsysteme bilden eine kleine Auswahl ab in einem stark wachsenden und sich kontinuierlich weiterentwickelnden Segment. Aber daran l\u00e4sst sich ablesen: K\u00fcnstliche Intelligenz ist l\u00e4ngst in der Praxis moderner Unternehmen angekommen und eine Revolution des Wissensmanagements wird zum Treiber der Entwicklungen von morgen. Hier gilt es f\u00fcr Entscheider, angesichts der beschleunigten digitalen Transformation die Augen und Ohren offenzuhalten, verf\u00fcgbare Optionen wie Insight Engines zu nutzen und technologisch auf der H\u00f6he der Zeit zu agieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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