Wissensmanagement mit KI: Informationen intelligent erfassen, strukturieren und nutzen

Wissensmanagement mit KI: Informationen intelligent erfassen, strukturieren und nutzen.

MODUL 01: EINFÜHRUNG IN KI UND WISSENSMANAGEMENT

• Begriffe & Grundlagen: Wissensmanagement im digitalen Wandel
• Rolle von KI: Klassifikation, Informationsextraktion, semantische Vernetzung
• Technologien: GPT, Vektorsuche, LLMs, Embeddings
• Anwendungsfälle: KI für Helpdesks, Expertensuche, Wissensportale

MODUL 02: WISSENSQUELLEN AUTOMATISIERT ERFASSEN

• Unstrukturierte vs. strukturierte Datenquellen identifizieren
• Klassifikation mit NLP (Named Entity Recognition, Topic Modeling)
• Informationsextraktion aus PDFs, E-Mails, Chatprotokollen mittels OCR & ASR
• Anwendungsfälle: automatisches Protokollieren von Meetings, Dokumentenanalyse im Vertragsmanagement
• Übung: Textklassifikation mit KI-Werkzeugen

MODUL 03: INHALTE ORGANISIEREN UND VERFÜGBAR MACHEN

• Indexierung & semantische Suche mit Vektordatenbanken (z. B. FAISS, Weaviate)
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur dynamischen Antworterzeugung
• Aufbau dynamischer Wissensmodelle statt starrer Taxonomien
• Anwendungsfälle: Intranet-Suchsysteme, intelligente FAQs
• Übung: Strukturierung einer Wissensdatenbank mit Beispieldaten

MODUL 04: KI-GESTÜTZTE WISSENSBEREITSTELLUNG IM ALLTAG

• Einsatz von GPT-basierten Assistenten zur Wissensabfrage (z. B. Chatbots)
• Q&A-Systeme zur internen Unterstützung von Mitarbeitenden
• Integration in bestehende Tools (z. B. Confluence, SharePoint, Slack)
• Anwendungsfälle: Onboarding-Prozesse, Support-Automatisierung
• Übung: GPT als interner Wissensassistent (Prompts & Workflow)

MODUL 05: QUALITÄT, SICHERHEIT UND GOVERNANCE

• Verlässlichkeit: Quellenverknüpfung, Relevanzbewertung, Confidence Scores
• Umgang mit veralteten, redundanten oder widersprüchlichen Informationen
• DSGVO & Zugriffsschutz bei sensiblen Unternehmensinformationen
• Anwendungsfälle: Audit-Protokollierung, Zugriffsbeschränkung nach Rollen
• Checkliste: Governance und Qualitätssicherung im Wissensmanagement

MODUL 06: ROADMAP FÜR DEN KI-EINSATZ IM WISSENSMANAGEMENT

• Erfolgsfaktoren: Zieldefinition, Use-Case-Validierung, Stakeholder-Einbindung
• Typischer Projektablauf: PoC – Pilot – Rollout
• Rollen: Data Owner, Knowledge Architect, Prompt Engineer
• Anwendungsfälle: Aufbau eines Wissens-Hubs, Integration in ITSM-Prozesse
• Abschlussübung: Entwicklung eines eigenen Projektvorschlags