Können große Sprachmodelle ein Lösungsweg für fragmentiertes Wissen und Wissensmanagement im Unternehmenskontext sein?

In mittleren und großen Unternehmen breitet sich still und heimlich ein Chaos aus, das tiefer liegt als die täglichen E-Mails und Meetings: das natürliche Chaos des Wissensmanagements und der Frage: Wer weiß was? 

Dokumente und wertvolles Wissen gehen in den unendlichen Tiefen verschiedener Tools wie Confluence, GSuite, Office365 (einschließlich OneDrive, SharePoint und Teams), in Chats wie Slack und Mattermost oder auf Plattformen wie GitLab verloren.Tools die einst von der IT-Abteilung zusammen mit betroffenen Mitarbeitern in guter Absicht ausgewählt und implementiert wurden, um Organisation und Kollaboration zu fördern, neigen dazu sich paradoxerweise in ein Labyrinth zu verwandeln, in denen wertvolle Informationen vergraben und schwer zu finden sind.

Überwindung von Informationschaos: Strategien für effektives Wissensmanagement in Unternehmen 

Der Unternehmergeist, der sich durch Flexibilität und Anpassungsfähigkeit auszeichnet, stößt hier an seine Grenzen. Jedes neue Tool, das eingeführt wird, soll eine Lösung sein, wird aber schnell Teil des Problems. Auch Großunternehmen sind davor nicht gefeit. Sie leiden unter der zusätzlichen Last veralteter Systeme und der Trägheit, die mit großen Veränderungen einhergeht. 

Die Fragmentierung des Wissens führt zu demotivierender Doppelarbeit, ineffizienter Kommunikation und letztlich zu einer erschreckenden Verschwendung von Ressourcen. Mitarbeiter verbringen Stunden mit der Suche nach Informationen, die bereits vorhanden sind. 

Wichtige Entscheidungen verzögern sich oder werden auf der Basis suboptimal verteilter Informationen getroffen. Das Ergebnis ist eine Unternehmenskultur, in der das Streben nach Innovation und Kreativität oft von den Hürden und Umwegen der Informationsbeschaffung überschattet wird. 

Das ist ein offenes Geheimnis, das angesprochen werden muss: Das heutige Wissensmanagement in vielen Unternehmen neigt dazu, die Kreativität durch steigende kognitive Arbeitsbelastung und Effizienz zu bremsen.  

Es ist an der Zeit, dieses Problem an der Wurzel zu packen und einen systematischen, strategischen Ansatz zu verfolgen, um eine zentralisierte und zugängliche Wissensbasis zu schaffen. 

Transformative Wissensverwaltung: Etablierung einer Single Source of Truth für Effizienz und Innovation 

In der Komplexität des internen Wissensmanagements mittlerer und großer Unternehmen gibt es eine Lösung mit einer scheinbar einfachen Idee: 

SSoT: Single Source of Truth  

Die Schaffung einer Single Source of Truth (SSoT) als zentrale Wissensquelle soll die Grundlage bilden, auf der alle Informationen und Daten eines Unternehmens sicher, konsistent und zugänglich ruhen. 

Der Aufbau einer SSoT ist jedoch kein leichtes Unterfangen. Sie erfordert eine gründliche Analyse bestehender Datenquellen, die Harmonisierung von Datenformaten und eine sorgfältige Planung der Informationsarchitektur. Die Ergebnisse sind jedoch enorm. 

Eine SSoT, die von einer klaren Prozessbeschreibung begleitet wird, kann eine kohärente und zuverlässige Informationsbasis bieten, die die Effizienz steigert, die Entscheidungsfindung verbessert und Innovationen fördert.  

Mit Large Language Models (LLMs) eröffnen sich hier neue Möglichkeiten, den Aufbau einer SSoT zu erleichtern, die notwendigen Prozesse rund um die Informationskonsolidierung wesentlich zu unterstützen und damit letztlich die Effizienz und Effektivität des Wissensmanagements zu verbessern. 

Wie genau können Large Language Models helfen? 

LLM-basierte Chatbots können Fragen von Kunden und Mitarbeitern beantworten und helfen, Informationen schneller zu finden. Sie können auch bei der Aufbereitung von Informationen und der Erstellung von Dokumentationen etc. helfen. 

Welche LLM-Ansätze gibt es und welche machen Sinn? 

Das Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs) ist die Anpassung eines zuvor trainierten Modells an die spezifischen Anforderungen oder Daten eines Unternehmens. Dabei werden die Modelle mit einem bestimmten, oft branchenspezifischen Datensatz weiter trainiert, um die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse für bestimmte Anwendungsfälle zu verbessern. Dieser Prozess ermöglicht es LLMs, genauer auf die einzigartigen sprachlichen Nuancen und Fachterminologien eines Unternehmens oder einer Branche zu reagieren.  

Dieser Ansatz kann jedoch problematisch sein, da das Training teuer ist und die Aufbereitung der Trainingsdaten relativ aufwendig sein kann. Außerdem erfordert die Integration neuer Dokumente oder sich ändernder Inhalte oft ein erneutes Training, was zusätzliche Kosten verursacht und den Prozess zeitaufwändig macht. Darüber hinaus sind Zugriffsbeschränkungen nur schwer zu realisieren.  

Hier kann Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Ansatz punkten, da es die Fähigkeiten eines LLM mit einer Vektordatenbank kombiniert, um Informationen abzurufen und in die Generierung von Antworten zu integrieren.

Im Vergleich zu herkömmlichen LLM-Lösungen bietet RAG den Vorteil, dass es direkte Quellenverweise bereitstellt und damit die Glaubwürdigkeit und Genauigkeit der generierten Inhalte erhöht. Es reduziert das Risiko von „Halluzinationen“ oder Fehlinformationen, da es auf konkreten, abgerufenen Daten basiert, was besonders in Anwendungen, in denen Genauigkeit und Zuverlässigkeit von entscheidender Bedeutung sind, von Vorteil ist. 

Warum keine Lösungen von der Big-Five-Stange nutzen? 

Die meisten Unternehmen verlassen sich auf vorgefertigte Lösungen (z.B. von Microsoft / Azure, AWS), um ihre Aufgaben zu erledigen. Diese Lösungen sind oft kostengünstig und einfach zu implementieren, haben aber auch entscheidende Nachteile: 

• Vorgefertigte Lösungen haben oft nicht die Flexibilität, die Unternehmen benötigen. Sie können nicht an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden und sind nicht in der Lage, auf Veränderungen in der Geschäftswelt zu reagieren. 

• Vorgefertigte Lösungen können die Kontrolle über die Daten beeinträchtigen. Wenn sensible Daten auf einem Server eines Drittanbieters gespeichert werden, hat das Unternehmen keine vollständige Kontrolle über die Datensicherheit. Oder 

• Manche Unternehmen möchten aus guten Gründen sogar ihr geistiges Eigentum nicht mit Dritten teilen. 

Natürlich kommt es auf den Anwendungsfall des Unternehmens an. Tendenziell scheinen jedoch in vielen Fällen die Nachteile von vorgefertigten Lösungen die Vorteile zu überwiegen. Unternehmen sollten daher erwägen, eigene Lösungen zu entwickeln. Dies mag zunächst mehr Arbeit bedeuten, kann sich aber langfristig auszahlen. 

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten von LLM-RAG im Unternehmenswissensmanagement: Innovation und Effizienzsteigerung 

1. Ein mit LLM-RAG angereichertes betriebliches Wissensmanagement kann eine Vielzahl innovativer und effizienter Anwendungsfälle in einem Unternehmen ermöglichen: 
2. Automatisierte Beantwortung von Kundenanfragen: Durch die Kombination des LLM mit einer umfassenden Wissensdatenbank können Kundenanfragen automatisch und präzise beantwortet werden. Das System kann aus früheren Interaktionen, Produktdokumentationen und FAQs lernen und so detaillierte, kontextbezogene Antworten generieren, aber vor allem auch Fragen an Mitarbeiter delegieren, wenn diese nicht direkt beantwortet werden können. 
3. Interne Wissenssuche und -abruf: Mitarbeiter können schnell und effizient auf benötigte Informationen zugreifen, indem sie komplexe Anfragen stellen, die das System durchsucht und relevante Informationen aus verschiedenen internen Dokumenten und Datensätzen extrahiert. 
4. Verbesserung der Produktentwicklung: Durch die Analyse von Kundendaten, Marktberichten und internen Forschungsdaten kann das System Erkenntnisse generieren, die zur Verbesserung bestehender Produkte oder zur Entwicklung neuer Ideen beitragen. 
5. Risikomanagement und Compliance-Überwachung: LLM-RAG kann dabei helfen, relevante regulatorische Dokumente und interne Richtlinien zu analysieren, um Compliance-Risiken zu identifizieren und zu minimieren. 
6. Personalisierte Aus- und Weiterbildungsprogramme: Durch die Analyse von Mitarbeiterprofilen und -bedürfnissen können maßgeschneiderte Trainingsprogramme erstellt werden, die auf den individuellen Lernfortschritt und die Interessen der Mitarbeiter zugeschnitten sind. 
7. Trendanalyse und Marktforschung: Durch die Auswertung externer Quellen wie Nachrichtenartikel, Fachliteratur und Social Media kann das System aktuelle Trends und Entwicklungen in der Branche identifizieren, um strategische Entscheidungen zu unterstützen. 
8. Verbessertes Dokumentenmanagement und Archivierung: Das System kann dabei helfen, Dokumente zu kategorisieren, zu verschlagworten und zu archivieren, um die Auffindbarkeit und Organisation von Informationen zu verbessern. 

Transformieren Sie Ihr Wissensmanagement mit unserer Single Source of Truth und LLM-Technologie 

Für zukunftsorientierte IT-Entscheider kann die Etablierung einer Single Source of Truth in Verbindung mit fortschrittlichen LLM-Technologien der Schlüssel zu einem effizienten Wissensmanagement sein. Unsere spezialisierten Lösungen bieten eine solide Plattform für die Konsolidierung und Optimierung Ihres Unternehmenswissens. Dieser Ansatz sorgt nicht nur für höhere Produktivität und bessere Entscheidungsfindung, sondern positioniert Ihr Unternehmen auch an der Spitze der Innovationsfähigkeit.  

Setzen Sie auf die Expertise von SEVEN PRINCIPLES, um Ihre Wissensprozesse zu transformieren und echte Wettbewerbsvorteile zu erzielen. 

Literatur 

1. Blumenthal, F. et al.: KI-basiertes Wissens- management in der Industrie. November 2023, https://www.d-fine.com/fileadmin/user_upload/pdf/insights/whitepapers/d-fine_KI-basiertes_Wissensmanagement_in_der_Industrie.pdf, abgerufen am 29.04.2024

2. Chui, M. et al.: The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. 14.06.2023,https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction, abgerufen am 29.04.2024

3. Arora, K. & Kaushal H.: Reshaping the Future of Knowledge Management with Large Language Models. 23.05.2023, https://www.searchunify.com/blog/reshaping-the-future-of-knowledge-management-with-large-language-models/, abgerufen am 29.04.2024