Wissen ist kein Engpass, der Zugang dazu schon
Die meisten Industrieunternehmen haben kein Wissensproblem, sondern ein Zugangsproblem. Erfahrungen existieren: In Köpfen, in Systemen, in Dokumenten, die niemand mehr findet. KI kann diesen Zugang öffnen. Aber nur, wenn man vorher versteht, wo das Wissen steckt und warum es nicht fließt.
Mit Antworten auf die Frage nach KI-gestütztem Wissensmanagement hat sich das Service Performance Center (SPC) ein Jahr lang beschäftigt, gemeinsam mit Industrieunternehmen. Die Ergebnisse stellte Centerleiter Lukas Bruhns Ende April bei der vergangenen Ausgabe von F&E ONSITE! vor.
Servicemitarbeitende in Industrieunternehmen verbringen im Schnitt die Hälfte ihrer Arbeitszeit damit, Informationen zu suchen und nicht damit, Probleme zu lösen. Der Engpass liegt selten in fehlenden Daten, sondern darin, dass vorhandenes Wissen nicht strukturiert, nicht auffindbar oder schlicht nicht nutzbar ist. Eine Zahl aus dem Impulsvortrag macht das Potenzial deutlich: 93 Prozent der Fachkräfte, deren Organisationen in KI investiert haben, geben an, dass die Technologie ihnen Zeit im Job spart. Die Frage ist nicht mehr ob — sondern wie der Einstieg gelingt.
Fünf Anwendungsfelder, ein Grundmuster
Das SPC hat im Rahmen des Communityprojekts fünf typische Anwendungsfelder identifiziert, die quer durch den technischen Service auftreten: Fehleranalyse, Fehlerbehebung, Inbetriebnahme, Training und Service-Vertrieb. In allen fünf zeigt sich dasselbe Muster: Wissen ist vorhanden, aber nicht zugänglich. Das Ergebnis sind Suchzeiten, Rückfragen, Eskalationen und eine Abhängigkeit von Einzelpersonen, die sich kaum skalieren lässt. Lukas Bruhns und sein Team haben dafür 15 funktionale und fünf nicht-funktionale Anforderungen an ein KI-gestütztes Wissensmanagementsystem erarbeitet — eine Grundlage, die Unternehmen direkt auf die eigene Situation anwenden können.
Im Workshop-Teil, geleitet von Bruhns und Projekmanager Jan-Philip Nickel, arbeiteten die Teilnehmenden ihre eigenen Use Cases heraus und verorteten sich auf der Entscheidungsachse zwischen Eigenentwicklung und Standardlösung. Die entscheidenden Fragen bei der Einführung von KI-gestütztem Wissensmanagement sind selten technischer Natur: Welche Daten liegen wo? Für welche Arbeitsschritte macht KI-Unterstützung Sinn? Wie werden Mitarbeitende eingebunden, ohne dass das System als Fremdkörper wahrgenommen wird?
Wissensmanagement scheitert in der Praxis selten am fehlenden Willen. Es scheitert an unzureichender Dokumentation, fragmentierten Systemlandschaften und implizitem Wissen, das nirgendwo erfasst ist. KI kann dabei helfen, diese Engpässe zu überwinden, aber nur, wenn die Einführung als organisationale Veränderung verstanden wird, die Mensch, Technik und Organisation gleichzeitig adressiert. Das Communityprojekt des SPC liefert dafür keine fertigen Antworten, aber eine Methodik, um die richtigen Fragen zu stellen.