SUCHEN IST 2018: KI-WISSENSMANAGEMENT

Ein mittelständisches Unternehmen mit komplexen internen Prozessen und einer Vielzahl an Dokumenten und Programmen stand vor der Herausforderung, die Effizienz seiner Wissensrecherche zu steigern. Mitarbeiter:innen verbrachten bis zu 30 % ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen, da Speicherstrukturen und Zugriffsrechte fragmentiert und wenig benutzerfreundlich waren.

HERAUSORDERUNG

  • Unübersichtliche Speicherstrukturen: Dokumente waren über mehrere Systeme verteilt, ohne zentrale Zugriffsmöglichkeit.
  • Langwierige Informationssuche: Hoher manueller Aufwand bei der Recherche in verschiedenen Tools und Datenbanken.
  • Berechtigungsmanagement: Sensible Daten erforderten komplexe Zugriffskontrollen, die oft den Workflow behinderten.
  • Nutzerakzeptanz: Bestehende Systeme waren wenig intuitiv und führten zu Frustration bei den Mitarbeitenden.

LÖSUNG

Wir entwickelten und implementierten eine skalierbare und leistungsstarke KI-Lösung, die auf der Azure-Plattform basiert und die Wissensverwaltung revolutionierte.

  1. Architektur und Technologieauswahl:
    • Die Lösung wurde auf Microsoft Azure aufgesetzt, wobei Azure Cognitive Search als zentrales Modul für die Dokumentensuche diente.
    • Azure OpenAI Service wurde genutzt, um einen intelligenten Chatbot mit NLP-Funktionen (Natural Language Processing) zu entwickeln.
  2. Datenintegration und Modelltraining:
    • Alle Dokumentenquellen (SharePoint, OneDrive, lokale Dateisysteme, CRM-Systeme) wurden über Azure Data Factory integriert.
    • Bereinigte Daten wurden in einem Azure Data Lake gespeichert, um eine zentrale Quelle für die Verarbeitung zu schaffen.
    • Trainingsdaten für die KI wurden durch eine Kombination aus historischen Anfragen, Metadaten und vorhandenen Dokumentenstrukturen generiert.
  3. Modellauswahl und Optimierung:
    • Ein vortrainiertes GPT-Modell wurde angepasst und optimiert, um spezifische Fragen zu Prozessen, Meetings und organisatorischen Themen präzise zu beantworten.
    • Fine-Tuning: Das Modell wurde mit unternehmensspezifischen Inhalten erweitert, um kontextbasierte Antworten zu ermöglichen.
    • Relevanzoptimierung: Ranking-Algorithmen wurden eingesetzt, um die wichtigsten Informationen priorisiert bereitzustellen.
  4. Implementierung eines Berechtigungssystems:
    • Mit Azure Active Directory wurde ein rollenbasiertes Zugriffskontrollsystem integriert, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Mitarbeitende Zugriff auf sensible Dokumente erhalten.
  5. Benutzerfreundliche Schnittstelle:
    • Entwicklung eines interaktiven Chatbots, der über Microsoft Teams integriert wurde, um Anfragen direkt im Arbeitsumfeld zu beantworten.
    • Der Chatbot liefert Antworten mit direktem Link zur Quelle und kontextbasierte Empfehlungen, z. B. zu verwandten Dokumenten oder Prozessen.
  6. Roll-out und Schulung:
    • Die Einführung der Lösung erfolgte schrittweise, um Nutzungsfeedback zu sammeln und kontinuierlich Verbesserungen einzuführen.
    • Mitarbeitende wurden durch Workshops und Tutorials geschult

ERGEBNISSE UND NUTZEN

  • Effizienz und Wachstum durch KI-gestütztes Wissensmanagement:
    • Reduktion des Suchaufwands: Die Zeit für Dokumentenrecherche wurde um 75 % reduziert, was direkte Produktivitätsgewinne ermöglichte.
    • Höhere Nutzerzufriedenheit: Die intuitive Nutzung des Chatbots und die zuverlässige Bereitstellung relevanter Informationen verbesserten die Akzeptanz der Lösung erheblich.
    • Sicheres Wissensmanagement: Die Integration eines robusten Berechtigungssystems gewährleistet den Schutz sensibler Daten.
    • Wachstum durch Effizienz: Die freigesetzten Ressourcen konnten in strategische Projekte und Wachstumsinitiativen investiert werden.

Visualisierung:


      • Architekturdiagramm: Darstellung der Azure-Komponenten (Cognitive Search, OpenAI Service, Data Factory, Data Lake, Active Directory).
      • Zeiterfolgsdiagramm: Vergleich des durchschnittlichen Rechercheaufwands vor und nach der Einführung.
      • Beispiel-Interaktion: Screenshot eines Chatbot-Dialogs mit Verweis auf eine Meeting-Dokumentation.

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