Künstliche Intelligenz als Hoffnung für erfolgreiches Knowledge Management?

Diese Woche haben wir hier schon über das Thema Suche beziehungsweise effizientes Finden von Informationen, die sich in verschiedenen Systemen und Informationssilos befinden, berichtet – eine Thematik die meist mehr schlecht als recht gelöst und wenig sexy ist. Und nun komme ich noch mit einem anderen Dauerbrenner, der uns schon und noch immer beschäftigt: Knowledge Management oder deutsch Wissensmanagement. Kristof Klöckner, ehemaliger CTO and General Manager, Technology, Innovation & Automation bei den IBM Global Technology Services, widmet sich auf Forbes dem Thema.

Die grundlegenden Herausforderungen haben sich nicht geändert, wie Klöckner feststellt:

  • Wissen ist vergänglich. Es muss ständig und konsistent aktualisiert werden.
  • Der Wissensfundus, der Korpus, verteilt sich über viele interne und externe Quellen, und es fällt selbst Experten schwer, auf dem Laufenden zu bleiben.
  • Experten sind oft auf enge Themenfelder spezialisiert. Will man ein breiteres Problem lösen, brauchen man meist ein Team von Fachleuten.
  • Meist sind Experten geographisch weit verstreut, in verschiedenen Ländern oder Zeitzonen. Trotz moderner Kommunikationsmittel kommt es zu Verzögerungen, wenn man Expertenmeinungen einholen will.
  • Und schließlich ein sehr menschliches Problem: Solche Experten sind sehr gefragt, meist ausgebucht und haben oft nicht die Zeit, ihr Wissen zu dokumentieren und weiterzugeben.
  • Wissen wird oft inkonsistent angewandt, verschiedene Praktiken und Ansichten verwendet.
  • Das so dringend benötigte Training, um Experten auf Flughöhe zu bringen, ist zeitaufwendig und erfordert es, wertvolle Ressourcen von ihrer Arbeit abzuziehen.
  • Experten verlassen Unternehmen und oft gibt es nicht schnell genug Nachweis. Wir haben hier auf dem CIOKurator ja das Thema Wissen über Mainframes und die Programmiersprache COBOL behandelt.

Klöckner, der auf viel Erfahrung in einer auf Experten angewiesenen Serviceeinheit der IBM zurückgreifen kann, fordert einen konsolidierten Ansatz, der systematisches Vorgehen und neue Technologien kombiniert. Es bedürfe eines systematischen Ansatzes, mit dem Wissen im gesamten Lebenszyklus erfasst werde. Lebendige Communities, in denen sich Experten regelmäßig und aktiv austauschen, sind hierbei ein wichtiges Element.

Darüber hinaus solle man im Unternehmen eine Kultur des Teilens von Wissen und Informationen kultivieren, etwas, was von der Unternehmensführung unterstützt, gelebt und auch anerkannt werden müsse. Idealerweise habe man eine Metrix, mit der man den Nutzen des Knowledge Managements fürs Geschäft nachweisen könne.

Ergänzt werden müsste eine solche Initiative durch entsprechende moderne Werkzeuge. Hier schließt sich auch die Lücke zu den beschriebenen, intelligenteren Such-Werkzeugen, die wir endlich benötigen. Intelligentes Finden ist unverzichtbarer Bestandteil von Wissensmanagement. Klöckner nennt weitere Technologien, die nützlich sein können: Erschließung von Texten mit entsprechender Anzeige der Struktur, Extraktion von Konzepten durch semantisches und textuelles Verstehen, Contraintprogrammierung, Anlernen der entsprechenden Systeme – aus meiner Sicht meist unterschätzt, aber derzeit unverzichtbar, um vernünftige Ergebnisse zu erzielen – sowie entsprechende Schnittstellen und Födertationstechniken, um auf Wissensdomänen zugreifen zu können.

Klöckner betont, wie wichtig die Communities von Experten – mit entsprechend agilen Communty Managern – sind, um das Wissen aktuell und lebendig zu halten. Auch müsse man die derzeit oft übertriebene Erwartungshaltung an künstliche Intelligenz vernünftig setzen. Die Angst gerade auch von Experten, sie könnten durch Systeme der künstlichen Intelligenz ersetzt werden, sei übertrieben. Zur Zeit gehe es um Ergänzung und Unterstützung der Experten und man dürfe auch keine 100 Prozent Genauigkeit erwarten. Klöckner ist optimistisch, dass aufgrund der neuen technologischen Möglichkeiten – vielleicht auch aufgrund der nun vorhandenen Vernetzung von Systemen, Geräten und Personen – endlich Fortschritte im Wissensmanagement erzielt werden können. Ein durchdachter und systematischer Fokus auf den gesamten Lebenszyklus von Wissen, bei dem die neuen technischen Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz genutzt werden, sei der Pfad in die Zukunft.

Meine 2 Cents: Das Thema Wissensmanagement oder Knowledge Management treibt uns Jahren, ja Jahrzehnten um. Konnte man vor geraumer Zeit noch auf die beschränkten technischen Möglichkeiten und Fähigkeiten verweisen, so leben wir heute in einer wesentlich vernetzteren Welt mit deutlich höherer Rechenleistung. Doch scheinen mir eher die beschriebenen “menschlichen” Herausforderungen und täglichen Management-Routinen das wirkliche Hindernis zu sein. Welches Unternehmen gibt schon seinen Experten Zeit, ihr Wissen zu dokumentieren? Wie viele Experten haben Lust und keine Bedenken, Ihr Wissen weiter zu geben? Was ist mit der Angst um den eigenen Arbeitsplatz durch den scheinbar immer intelligenter werdenden Kollegen und Konkurrenten Computer?

Wissen ist gerade auch heute in der digitalen Transformation eine unverzichtbare Basis. Die menschliche Fähigkeit, Wissensbausteine zu kombinieren und kreativ Schlüsse zu ziehen, scheint auf absehbare Zeit der Wettbewerbsvorteil des Menschen gegenüber der Maschine zu sein. Lebendige Communities, in denen sich ausgetauscht wird, in denen kontrovers diskutiert wird und Wissen quasi nebenbei dokumentiert und generiert wird, scheinen mir noch immer der erfolgversprechendste und auch pragmatischste Weg für erfolgreiches Knowledge Management zu sein. Alle anderen Ansätze sind im täglichen Geschäftsbetrieb, in dem andere Prioritäten gesetzt werden, doch meist zum Scheitern verurteilt.

(Stefan Pfeiffer)

One comment

  • Mit dem Thema “Wissensmanagement” ist es immer wieder schwierig, weil man Wissen genau genommen gar nicht managen kann. In den meisten Publikationen wird nicht scharf genug zwischen Wissen – eher eine Fähigkeit – und Informationen – interpretierte Daten – unterschieden, was oft zu einer totalen Verwirrung führt. Da ist auch Kollege Klöckner nicht präzise genug.
    Derjenige, der den Begriff “Knowledge Worker” (Wissensarbeiter) zum ersten Mal benutzte (Peter Drucker in den 1950-ern) benutzte den Begriff Wissensmanagement etwas verkürzt um Wissensarbeit strukturiert zu managen – und nicht Wissen. So sagte auch Larry Prusak, Co-Autor des Erfolgsbuchs “Knowledge at Work”, dass man Wissen nicht managen könne, sondern nur ein Umfeld schaffen, in dem es gedeihen würde, ähnlich wie bei Liebe, Patriotismus und der Erziehung von Kindern.
    Künstliche Intelligenz wird es einfacher machen die richtigen Daten zu beschaffen und wird Unterstützung bei deren Interpretation bieten, indem potenziell sinnvolle Vernetzungen von Daten aufgezeigt werden. Letztlich bedarf es weiterhin der Fähigkeit die Daten zu interpretieren (Wissen) und das können Roboter wegen ihres jeweilig sehr begrenzten Wissensfeldes auf absehbare Zeit nicht wirklich. Und die allgemeinwissende KI-Maschine, die dann einem menschlichen Gehirn in der Wissensbreite nahe käme, ist doch zumindest heute noch sehr weit weg.

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