Wissensmanagement: Wie Sie das Know-how Ihrer Fachkräfte im Unternehmen halten

Wissensmanagement

Gutes Wissensmanagement ist für viele B2B-Unternehmen sehr wichtig, um Know-how im Unternehmen zu halten und weiterzugeben. Parallel zum Alltagsgeschäft ist diese Aufgabe aber oft schwer zu managen. Besonders wenn langjährige Mitarbeitende ausscheiden, fallen Defizite bei der Bewahrung des Fachwissens ins Gewicht. Doch es braucht nicht immer das klassische Beispiel des In-den-Ruhestand-Gehenden. Spontane Jobwechsel, plötzliche Krankheiten oder einfach die chronischen Zeit-Engpässe von Fachleuten bringen immer dasselbe Problem mit sich: Entscheidendes Fachwissen fehlt plötzlich oder ist anderen Mitarbeitenden nicht zugänglich, sodass deren Produktivität leidet.

Zum Thema Wissensmanagement wurde schon viel geschrieben und der Konsens ist unstrittig: Das Fachwissen darf nicht nur in den Köpfen einzelner Personen bleiben, es muss dokumentiert und für andere zugänglich gemacht werden. Nur: Im Alltagsgeschäft ist das leichter gesagt als getan. Zu aufwändig, zu schwer, keine Zeit – so lauten die klassischen Einwände. Wann soll denn der Fachexperte, der sowieso schon keine Zeit hat, kaum greifbar ist und nie krank werden darf, auch noch sein Wissen dokumentieren? Klassisches Wissensmanagement ist eine schöne Theorie, die der Realität des Arbeitsalltags leider oft nicht standhält.

In diesem Artikel möchte ich Ihnen daher Ideen mitgeben, wie Sie Standardisierung, Automatisierung und selbstlernende Systeme nutzen können, um das Know-how Ihrer Fachkräfte personenunabhängig zu halten.

Wissen einfach explizit machen

Wissensmanagement bedeutet, dass das Wissen und die menschliche Expertise im Unternehmen strukturiert und organisiert verwaltet und damit bewahrt werden. Damit das passieren kann, muss Wissen explizit gemacht – also aus den Köpfen der Menschen herausgeholt – und in ein digitales System gebracht werden. Hierbei auf Standardisierung zu setzen, liegt nahe. Aber was bedeutet das in der Praxis? Vielen Verantwortlichen in Unternehmen ist klar, dass sie zunächst Antworten finden müssen auf Fragen wie:

  • Welche Informationen werden gebraucht?
  • Wie müssen die Informationen verschriftlicht und aufbereitet werden?
  • Wo müssen die Informationen abgelegt werden?
  • In welcher Form werden die Informationen benötigt?

Nicht selten bleibt das Projekt Wissensmanagement irgendwo bei der Beantwortung dieser Fragen stecken oder es verläuft nach einem guten Start im Sande – weil es aufwändig ist, Wissen explizit zu machen.

Effektiver wäre es doch, wenn das Wissen von Fachleuten durch die Lösungen, die sie erarbeiten, sofort für alle nutzbar wäre. Ein erster Schritt dazu ist die Standardisierung der Anfragequellen und der Ablage von Antworten, zum Beispiel in einem Ticketsystem, anstatt sich lange mit Fragen der Form und Terminologie aufzureiben. Diese verhältnismäßig einfache Art der Standardisierung reduziert Inputwege und Beliebigkeit, was bereits einen großen Effekt auf die Zugänglichkeit von Informationen hat. Diese „low hanging fruits“-Strategie bringt schnelle, positive Ergebnisse und legt den Grundstein für eine weitergehende Standardisierung der Informationen in der Zukunft.

Ein klassisches Beispiel hierfür sind Frequently Asked Questions, kurz FAQs, in denen die häufigsten Fragen/Probleme zu einem Thema geklärt werden. Das könnte so aussehen:

ProblemAntwort
eps-Daten werden in Word nicht angezeigthttps://www.tanner.de/blog/technische-dokumentation/eps-dateien-in-word-anzeigen-einfuegen-und-konvertieren-das-sollten-sie-beachten/
Wie funktioniert NLP-Technologie im Service?https://www.tanner.de/blog/systeme-technologien/intelligente-b2b-informationsportale-so-unterstuetzt-nlp-technologie-den-service/
Farbmanagement im Distillerhttps://www.tanner.de/blog/technische-dokumentation/adobe-acrobat-distiller-farbmanagement-in-der-technischen-dokumentation/

Aber stellen Sie sich vor, diese Tabelle hätte tausend oder noch mehr Zeilen. Das Problem wird schnell klar: Dieses Format hat Grenzen, was den Umfang und die Möglichkeiten zum Einsortieren von Informationen angeht. Je umfangreicher und heterogener Informationen werden, desto schwieriger wird es, in einem solchen System relevante Antworten zu finden, selbst wenn es eine Volltextsuche gibt.

Unterstützung durch künstliche Intelligenz

Wenn viele heterogene Informationen vorliegen, müssen diese nach bestimmten Kriterien geclustert und geordnet werden, damit fachlich relevante Antworten auf Anwenderfragen effektiv gefunden werden können. Statt diese Aufgabe manuell auszuführen und damit viele Ressourcen aufzuwenden, kann dafür künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden. KIs können Informationen bedeutend schneller und nachhaltiger nach fachlichen Aspekten ordnen und je nach gewünschtem System bereitstellen, als Menschen dazu in der Lage sind.

In der Regel müssen einer KI dafür nur wenige Beispiele vorgegeben werden. In unserem Fall könnte man etwa ein paar Fragen/Probleme bestimmten Kategorien (Intention des Fragenden, Kontext der Frage, eigentliches Objekt des Problems) zuordnen. Dies reicht meist aus, um den Rest der vorhandenen Informationen mithilfe des Algorithmus der KI automatisiert zuzuordnen.

Beispiel:

Problem/FrageIntentionKontextProblemobjekt
eps-Daten werden in Word nicht angezeigtWie muss ich vorgehen? Was muss ich beachten?DTP-Tool / MS WordVektorgrafik/eps
Wie funktioniert NLP-Technologie im Service?Verständnis schaffenKünstliche Intelligenz / Content-Delivery-PlattformKeine Suchergebnisse
Farbmanagement im DistillerVerständnis schaffenDTP-Tool / Adobe DistillerFarbmodelle CMYK/rgb

Sind beispielsweise auch die Kategorien unklar, können wiederum Algorithmen vorgelagert werden, um diese grundlegend zu klassifizieren.

Darüber hinaus bewertet eine KI auch, wie sicher die automatisierte Einordnung ist. Zeigt das Ergebnis beispielsweise sehr viele unsichere Fälle, benötigt die KI vermutlich weitere Beispiele für eine sichere Zuordnung. Aus meiner Erfahrung mit verschiedenen Kundenprojekten kann ich allerdings sagen, dass der KI-Einsatz meist sehr gute Ergebnisse liefert und sich der Aufwand für Nachbearbeitungen auf wenige Fälle beschränkt.

Bereitstellung in Wissensmanagementsystemen

Das wertvolle Wissen liegt nun bestenfalls extrahiert und geclustert vor. Abhängig von der Art und Menge der Informationen kann das manuell oder mit KI-Unterstützung geschehen sein. Um Anwenderinnen und Anwendern relevante Informationen zur Verfügung zu stellen, braucht es letztendlich einen zentralen Ort, eine Wissensdatenbank, in der diese abliegen. Hierfür gibt es verschiedene Systeme. Drei davon möchte ich hier mit ihren Besonderheiten kurz vorstellen.

UnternehmenswikiIntranetEnterprise Search Systems
BeschreibungEigene Wikipedia für Unternehmen, die i. d. R. nur im Intranet verfügbar istBetriebsinternes Computernetzwerk, das nicht öffentlich zugänglich istComputergestützte inhaltsorientierte Suche mithilfe einer unternehmensinternen Suchmaschine
Besonderheiten• Inhalte i. d. R von allen Benutzern direkt pflegbar
• Vom Grundansatz her sehr flexibel
• Für sinnvolle Navigation ist eine Klassifikation der Inhalte vorab nötig
• Zentral gepflegt, daher weitgehend flexibel
• Für sinnvolle Navigation ist eine Klassifikation der Inhalte vorab nötig
• Nur Quellinformationen sind zugänglich
• Keine manuelle Pflege der Inhalte
• Automatische Klassifikation (durch KI-Technologie) möglich
SoftwarebeispieleWiki-Softwares wie Mediawiki/BlueSpice, ConfluenceWeb-CMS wie WordPress, Typo3, DrupalC42, ElasticSearch

Von den tief hängenden Früchten zum umfassenden Wissensmanagement

Wie oben beschrieben, können sich Standardisierung und intelligente Technologien sehr positive auf das Wissensmanagement im Unternehmen auswirken. Damit ist in gewissem Maße abgesichert, dass die erarbeitete Expertise unabhängig vom Menschen im Unternehmen bleibt. Darüber hinaus ist es in vielen Unternehmensbereichen sinnvoll, übergeordnete Informationen für kritische Aspekte und Themen zu erarbeiten – beispielsweise erklärende Informationen, die neuen Mitarbeitenden bei der Einarbeitung und Orientierung helfen. Häufig findet in dieser Situation der Wissenstransfer nur mündlich statt. Eine schriftliche Fixierung, z. B. in einem Unternehmenswiki, ist nicht nur hilfreich für neue, sondern auch für langjährige Mitarbeitende, die neuen Aufgaben gegenüberstehen oder andere ad hoc vertreten müssen.

Die Aufgaben, die rund um das Thema Wissensmanagement anfallen, sind im laufenden Betrieb oft schwierig oder gar unmöglich zu bewältigen. Um die eigenen Aufwände zu minimieren und die Ressourcen der Fachkräfte zu schonen, kann die Expertise von Dienstleistungsunternehmen wie TANNER in Anspruch genommen werden. Mit unserem Know-how von der redaktionellen und automatisierten Informationsaufbereitung bis hin zur technischen Realisierung im unternehmenseigenen Wissensportal unterstützen wir Sie gern.

Alexander Witzigmann ist seit Beginn des Jahrtausends bei TANNER und bekleidet aktuell die Position des Chief Technology Officer (CTO). Als solcher trägt er dazu bei, dass aus Technik echte Mehrwerte für die Kunden von TANNER entstehen. Das heißt, er hilft Kunden, die beinahe unüberschaubare Vielfalt an IT so einzuordnen und zu nutzen, dass daraus einfache und machbare Unterstützung für die Herausforderungen der Zukunft entsteht.

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