KI-Wissensmanagement (Company Knowledge AI)

KI-Wissensmanagement (Company Knowledge AI) ist der Einsatz von KI, um internes Unternehmenswissen schnell auffindbar und nutzbar zu machen – z. B. Richtlinien, Handbücher, FAQs, Projektwissen, E-Mails oder Vorlagen. Mitarbeitende können Fragen in Alltagssprache stellen („Wie läuft unsere Reisekostenabrechnung?“) und erhalten eine passende Antwort – idealerweise mit Quellen aus Ihren internen Dokumenten.

Was bedeutet KI-Wissensmanagement konkret?

In vielen KMU steckt Wissen verteilt in Ordnern, E-Mail-Postfächern, Tools wie Teams/SharePoint/Google Drive oder in den Köpfen einzelner Personen. KI-Wissensmanagement bündelt dieses Wissen in einer nutzerfreundlichen Suche oder einem Chat-Interface (ähnlich wie ChatGPT), damit neue und bestehende Mitarbeitende schneller arbeitsfähig sind und weniger Rückfragen entstehen.

Wie funktioniert KI-Wissensmanagement?

Technische Details sind nicht entscheidend – wichtig ist das Prinzip:

• 1) Quellen anbinden: z. B. Ordner, Wiki, Ticketsystem, CRM-Dokumente, Prozessbeschreibungen.
• 2) Inhalte strukturieren: Dokumente werden in sinnvolle Abschnitte zerlegt (siehe Chunking (Text-Chunking)) und suchbar gemacht.
• 3) Semantische Suche: Die KI findet passende Textstellen auch dann, wenn die Frage andere Wörter nutzt (siehe Vector Search (Vektorsuche) / Semantic Search und Embeddings).
• 4) Antworten generieren: Ein Large Language Model (LLM) formuliert eine verständliche Antwort und bezieht sich auf gefundene Inhalte – häufig über RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• 5) Qualität absichern: Quellenangaben (siehe Citations (Quellenangaben) in LLMs), klare Regeln und Freigaben reduzieren Fehler und Halluzinationen (Hallucinations).

Warum ist KI-Wissensmanagement für KMU wichtig?

• Weniger Unterbrechungen: Standardfragen („Wo ist die Vorlage?“, „Was gilt bei Krankheit?“) landen nicht ständig bei der Geschäftsführung oder einzelnen Schlüsselpersonen.
• Schnelleres Onboarding: Neue Mitarbeitende finden Prozesse, Checklisten und Projektkontext ohne lange Einarbeitungsgespräche.
• Weniger Risiko durch Wissensinseln: Wenn jemand ausfällt oder kündigt, bleibt Wissen verfügbar.
• Einheitliche Antworten: Statt fünf Versionen einer Regel gibt es „eine Quelle der Wahrheit“ – oder zumindest einen klaren Hinweis, welches Dokument gültig ist.

Typische Anwendungsbeispiele

• HR & interne Regeln: Urlaubsprozess, Reisekosten, Homeoffice-Regeln, Zeiterfassung.
• Vertrieb: Produkt-FAQs, Angebotsbausteine, Einwandbehandlung, Preislogik (ohne vertrauliche Details offenzulegen).
• Projektgeschäft: „Was wurde beim Kunden X entschieden?“ oder „Welche Lessons Learned hatten wir bei Projekt Y?“
• Operations: SOPs/Checklisten, Qualitätsrichtlinien, Lieferanteninfos.

Was kostet KI-Wissensmanagement?

Die Kosten hängen stark davon ab, wie Sie starten: Einfache Lösungen (z. B. KI-Suche/Chat über eine bestehende Knowledge Base (Wissensdatenbank)) starten oft im niedrigen dreistelligen Bereich pro Monat. Individuellere Setups (mehr Datenquellen, Rollen/Rechte, Freigabe-Workflows, Automatisierung) liegen typischerweise höher, weil Einrichtung, Datenaufbereitung und Governance den größten Anteil ausmachen.

Worauf sollten Geschäftsführer besonders achten?

• Rechte & Datenschutz: Zugriff muss wie im Dateisystem funktionieren (Stichwort Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und Datenklassifizierung).
• Aktualität: Wissen altert. Klären Sie Verantwortlichkeiten: Wer pflegt welche Inhalte?
• Transparenz: Beste Systeme zeigen Quellen und sagen auch „Ich finde dazu nichts“ statt zu raten.
• Start klein: Beginnen Sie mit 1–2 Bereichen (z. B. HR + interne Prozesse) und erweitern Sie nach messbarem Nutzen.