LLM – der neue Impfstoff gegen organisatorische Demenz
LLM – der neue Impfstoff gegen organisatorische Demenz
Wissen ist Macht, lautet ein berühmtes Sprichwort und dieses hat durchaus einen wahren Kern. Mehr denn je, wird heutzutage nämlich das Wissensmanagement zum Erfolgsfaktor in Unternehmen. Das Wissen hat mittlerweile den Status als vierten Produktionsfaktor neben Boden, Arbeit und Kapital erlangt. Es wird demnach als jene Ressource betrachtet, welche einen Anteil von mindestens 60 Prozent an der gesamten Wertschöpfung eines Unternehmens hat.
Die Bedeutung des „intellektuellen Kapitals“ sollte also von keinem Unternehmen unterschätzt werden. Und damit wird auch das Management dieser wichtigen Ressource zukünftig zu einer der zentralen Aufgaben in Unternehmen werden. Viele Unternehmen leiden aber bereits heute schon an einer Form der organisatorischen Demenz. Das bedeutet, dass das Wissen grundsätzlich eigentlich im Unternehmen vorhanden ist, sich aber nicht mehr – oder zumindest nicht mit einem vertretbaren Aufwand und in erforderlicher Qualität – abrufen lässt.
Diese „organisatorische Demenz“ wird für viele Unternehmen zunehmend zu einem existenziellen Problem. Denn selbst das produzierende Gewerbe verschiebt immer mehr handwerkliche Arbeit in Länder mit geringeren Lohnkosten und konzentriert sich stärker auf die intellektuelle Arbeit. Die Problematik ist dabei nicht neu, denn schon lange Zeit wird versucht, unstrukturiertes Wissen zu strukturieren und das Wissen darüber abrufbar zu machen. Dabei hat das Wort „Wissensmanagement“ in vielen Unternehmen in der Vergangenheit allerdings viel verbrannte Erde hinterlassen. Viel zu komplex und aufwendig erschien vielerorts die Wissensstrukturierung und -formatierung. Hier haben die Unternehmen in den vergangenen Jahren sehr viel Lehrgeld zahlen müssen.
KI-basiertes Wissensmanagement
Doch nun scheint neues Licht am Horizont. Denn Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Lösung des Problems zu schaffen und somit quasi zum Impfstoff gegen die organisatorische Demenz zu avancieren. In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz enorme Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der Generativen KI und der Large Language Models (LLM). Diese Technologien haben nicht nur unser Verständnis von Maschinellem Lernen revolutioniert, sondern auch tiefgreifende Auswirkungen auf verschiedene Arbeitsthemen, darunter eben auch das Wissensmanagement.
Der Wissensschwund in den Unternehmen, sei es durch Fluktuation oder unorganisierte Datenablage, lässt sich nur dann nachhaltig therapieren, wenn es gelingt das vorhandene Wissen in seiner meist unstrukturierten und zum Teil auch impliziten Form durchsuchbar und kombinierbar zu machen. Und genau hier zeigt sich das ganze Potenzial der Generativen KI. Diese Systeme sind in der Lage, eine Metasuche über verschiedenste Datenquellen und -formate und dabei neue Inhalte zu erstellen, die menschenähnlich sind. Sie basieren auf Deep-Learning-Modellen, wie den sogenannten LLM, die auf sogenannten Generative Pretrained Transformer (GPT) Modellen basieren, die unter anderem auch dem bekannten ChatGPT zugrunde liegen. Diese Modelle können aufgrund ihrer umfangreichen Daten und ihrer Architektur menschenähnliche Texte, Bilder, Audios und vieles mehr generieren.
Damit wird es Unternehmen in der Zukunft möglich sein, verlorenes oder vergessenes Wissen schnell und unkompliziert zu reaktivieren und der Organisation wieder verfügbar zu machen. Ein Szenario, dem Unternehmen schon viele Jahre entgegenfiebern. Denn hiermit lassen sich ganz schnell und unkompliziert Antworten finden auf Fragen wie z.B. „Haben wir denn schon mal ein Projekt mit Anforderung X umgesetzt?“ oder „Wer kennt sich bei uns zum Thema Y aus oder hat sich schon mal Gedanken dazu gemacht?“. Im Kontext des KI-basierten Wissensmanagements können LLM’s dann verschiedenste Anwendungsfälle lösen:
Semantische Suche: Durch ihr Verständnis natürlicher Sprache können LLM’s eine fortschrittliche semantische Suche ermöglichen. Das heißt, sie können nicht nur nach Schlüsselwörtern suchen, sondern auch den semantischen Kontext verstehen und relevante Ergebnisse liefern.
Frage-Antwort-Systeme: Sie können als Grundlage für Frage-Antwort-Systeme dienen, indem sie natürlichsprachliche Fragen verstehen und präzise Antworten generieren. Dies ermöglicht eine effiziente Informationsabfrage und unterstützt Mitarbeiter bei der schnellen Beschaffung von Informationen.
Informationsextraktion und Zusammenfassung: LLM’s können große Textmengen analysieren, wichtige Informationen extrahieren und diese zu prägnanten Zusammenfassungen kondensieren. Das hilft dabei, große Datenmengen zu verarbeiten und relevante Erkenntnisse herauszufiltern.
Personalisierte Empfehlungen: Basierend auf den Interaktionen und Präferenzen der Benutzer:innen können LLM’s personalisierte Empfehlungen für Inhalte oder Informationen geben, indem sie Muster in den Daten erkennen und entsprechende Vorschläge machen. Auch solche Funktionen stecken in amberAI.
Textgenerierung und Dokumenterstellung: LLM’s können dazu verwendet werden, automatisch Berichte, Dokumente oder Artikel zu generieren, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen synthetisieren und in verständlicher Sprache präsentieren.
Vorteile von LLM’s im Wissensmanagement
Sprachverständnis und Interpretation: LLM’s können Informationen in natürlicher Sprache verstehen und interpretieren, was die Interaktion mit Wissensressourcen intuitiver und benutzerfreundlicher macht.
Aktualität: Durch die Kombination mit Techniken wie Retrieval Augmented Generation oder Multi-Hop-Question Anwering haben LLM’s immer Zugriff auf das aktuellste Wissen, ohne dass dieses vorher antrainiert werden muss.
Out-of-the-Box Systeme: Richtig eingesetzt funktionieren Large Language Modelle Out-of-the-Box und bedürfen keinem individuellen Training oder Tagging.
Fazit
Generative KI und LLM haben zweifellos einen enormen Einfluss auf das zukünftige Wissensmanagement in Unternehmen. Die Automatisierung von Content-Erstellung, verbesserte Suchfunktionen, personalisierte Benutzererfahrung und automatisierte Übersetzungen sind nur einige der Vorteile, die diese Technologien bieten. Dennoch müssen Organisationen auch Sorge für die Qualität der generierten Inhalte tragen, indem die Wissensbasis auf einem aktuellen und konsistenten Stand gehalten wird. Wird das gewährleistet, dann können wir das volle Potenzial der Generativen KI für eine effektive Wissensverwaltung nutzen und so einen echten Mehrwert für Unternehmen schaffen.