Wenn internes Wissen zur Last wird: Ein GenAI-Anwendungsfall für besseres internes Wissensmanagement
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In vielen Unternehmen sind interne Systeme wie Confluence voller wertvoller Informationen. Doch je mehr Daten sich ansammeln, desto schwerer wird der Zugriff auf die Informationen. Mehr Informationen bedeuten nicht automatisch bessere Ergebnisse – oft ist genau das Gegenteil der Fall.
Das Problem ist nicht nur Ineffizienz, sondern auch ein hoher Opportunitätsverlust. Wenn zum Beispiel Support-Teams Informationen nicht schnell finden, verzögern sich Antworten. Das führt zu sinkender Kundenzufriedenheit und schwindendem Vertrauen. Der Punkt ist: Die meisten Unternehmen benötigen nicht mehr Informationen – sie brauchen bessere Wege, um vorhandenes Wissen nutzbar zu machen.
Das Kernproblem: Wissen, das schwer zugänglich ist
Das Kernproblem: Wissen, das schwer zugänglich ist
Der Fokus liegt oft darauf, immer größere Wissensdatenbanken aufzubauen. Doch die eigentliche Herausforderung ist:
Unordnung statt Übersicht: Redundante, veraltete oder irrelevante Inhalte erschweren den Zugriff auf wichtige Informationen.
Fragmentierte Systeme: Informationen, die über verschiedene Tools und Plattformen verteilt sind, erschweren es Teams Informationen zu finden und verbringen so viel Zeit mit Suchen anstatt Probleme zu lösen.
Doppelter Aufwand: Wenn wichtige Informationen schwer auffindbar oder unzugänglich sind, investieren Teams Zeit in die erneute Erstellung bereits vorhandener Arbeit, anstatt auf bestehenden Informationen aufzubauen.
Das Ergebnis? Wissen bleibt ungenutzt, und kundenorientierte Teams können zum Beispiel nicht die schnellen, konsistenten Antworten liefern, die heute erwartet werden.
Der Lösungsansatz: Wissensmanagement neu denken
Die Antwort liegt nicht in noch mehr Daten, sondern darin, bestehendes Wissen besser zugänglich und nutzbar zu machen. Drei Punkte stehen dabei im Mittelpunkt:
Effizientere Suche: Relevante Informationen sollten dann zur Verfügung stehen, wenn es gebraucht wird – nicht erst nach einer langen Suche.
Komplexität reduzieren: Tags, Kategorien und intelligente Algorithmen übernehmen die Organisation von Informationen.
Kontinuierliche Weiterentwicklung: Systeme müssen sich mit dem Unternehmen weiterentwickeln, um Wissen langfristig aktuell und anwendbar zu halten.
Es geht also nicht darum, bestehende Systeme zu ersetzen. Vielmehr sollten sie so optimiert werden, dass die richtigen Informationen zur richtigen Zeit verfügbar sind.
Ein Praxisbeispiel: Wissenszugriff optimiert
Ein globales Unternehmen in der Automobilbranche hatte Schwierigkeiten, internes Wissen effizient zu nutzen. Dies war besonders im Support-Team zu erkennen, denn das Team verbrachte zu viel Zeit damit, in Confluence und alten Tickets nach Antworten zu suchen. Das frustrierte das Team und sorgte für längere Wartezeiten für die Kunden.
Unser Team hat in der vollständig cloudbasierten Infrastruktur des Unternehmens GenAI-Technologien mit AWS-Tools kombiniert, um den Zugriff auf Informationen zu optimieren. Die Lösung generiert automatisch Antworten auf einfache, wiederkehrende Kundenanfragen, die von den Mitarbeitenden nur noch geprüft werden müssen. Gleichzeitig ermöglicht sie einen schnelleren und zielgerichteten Zugriff auf wichtige Informationen bei komplexeren Anliegen, sodass Kunden effizienter unterstützt werden können.
Das hat sich verändert:
Schnellerer Zugriff auf Wissen: GenAI-Tools identifizierten und priorisierten relevante Informationen. Smarte Tags stellten sicher, dass das Support-Team Antworten in Sekunden statt Minuten fand.
Mehr Fokus für die Teams: Befreit von zeitraubenden Suchprozessen konnten sich die Mitarbeiter auf komplexe, wertvolle Kundenanliegen konzentrieren.
Höhere Kundenzufriedenheit: Schnellere und präzisere Antworten stärkten das Vertrauen und verbesserten die Kundenbeziehungen nachhaltig.
Indem der Zugang zu Wissen erleichtert wurde, konnte das Unternehmen nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Mitarbeiterzufriedenheit und die Servicequalität deutlich verbessern – und das, ohne bestehende Systeme auszutauschen.
Besseres Wissensmanagement als Wettbewerbsvorteil
Die Herausforderung liegt nicht im Mangel an Daten, sondern darin, Systeme zu entwickeln, die Wissen leicht zugänglich, anwendbar und skalierbar machen. Mit Technologien wie GenAI können bestehende Systeme ergänzt werden, um:
Die Zeit für die Informationssuche deutlich zu verkürzen,
Teams dabei zu unterstützen, schneller und präziser Ergebnisse zu erzielen,
Ein skalierbares Wissenssystem aufzubauen, das mit dem Unternehmen mitwächst.
Nutzen Sie Ihr internes Wissen optimal
Wenn Teams problemlos auf Wissen zugreifen und damit arbeiten können, sind sie besser in der Lage, Probleme zu lösen, exzellente Kundenerlebnisse zu liefern und sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die echten Mehrwert schaffen.
Sind Ihre aktuellen Systeme eher ein Hindernis als eine Unterstützung? Dann könnte es Zeit sein, Ihr Wissensmanagement neu zu denken. Gerne stehen wir Ihnen zur Seite, um Ideen zu besprechen und passende Lösungen zu finden.
