Wissensmanagement. Um aus einer Überfülle an Daten nutzbringendes und personalisiertes Wissen zu generieren, braucht es technologische Unterstützung. Software-Lösungen setzen auf künstliche Intelligenz.
Daten gelten als Rohstoff der Wirtschaft. Die gute Nachricht: Von einem Rohstoffmangel kann keine Rede sein. Im Gegenteil. Die Wachstumskurve des Datenvolumens, das Unternehmen zur Verfügung steht, ist exponentieller Natur. Mit der bloßen Verfügbarkeit von Daten ist es freilich nicht getan. Wollen Unternehmen in einer digitalisierten Ökonomie einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil generieren, müssen sie die Daten zu Wissen transformieren.
Wissen managen
Die lange Zeit gängige Strategie, Informationen explizit zu machen, sprich sie abzuspeichern, niederzuschreiben und lesbar aufzubewahren, reicht in der heutigen Zeit, in der Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen und in verschiedensten Formaten die Wirtschaft überfluten, nicht mehr aus. Wer die digitale Transformation ernst nimmt und digitalisierte Geschäftsprozesse vorantreiben will, muss neue Wege bei der Datensuche und Wissensgenerierung gehen. „Die Kunst ist es, Informationen nicht nur zu finden, sondern sie auch bestmöglich zu verstehen. Ansonsten wird man von der Datenmenge und -vielfalt erschlagen“, sagt Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze, einem Unternehmen, das sich auf die Entwicklung KI-gestützter Such- und Wissensmanagement-Lösungen spezialisiert hat.
Kennzeichnend für den Übergang zu einem State-of-the-Art-Such- und Wissensmanagement ist laut Fallmann der logische Schritt von herkömmlichen Methoden der Enterprise Search zu Insight Engines, also zu einer Software die das Suchen, Finden und Analysieren von Daten auf eine neue Qualitätsstufe hebt: „Dabei wird künstliche Intelligenz mit klassischen Enterprise-Search-Funktionen wie zum Beispiel die Eingabe eines Suchbegriffes kombiniert. Durch semantische Analyse und intelligente Verknüpfung der vorhandenen Informationen können so komplexe Zusammenhänge rasch sichtbar und nachvollziehbar gemacht werden.“ Es gehe darum, Informationen aus unterschiedlichsten Quellen – sowohl Daten aus unternehmensinternen Quellen als auch Daten aus Private-, Public- und Multi-Clouds – zusammenzufassen, zu analysieren und individuelle 360-Grad-Sichten als Antwort zu generieren.
Geschäftskritische Infos
Das Ziel lautet, Anwender zum benötigten Zeitpunkt mit den relevanten Informationen im richtigen Kontext zu versorgen. Die Rede ist also von der Personalisierung von Suchergebnissen, die durch Anwendungen der künstlichen Intelligenz heute bereits möglich ist. „Moderne Systeme lernen durch Training, welche Informationen für welche Nutzer:innen sinnvoll sind, und liefern individuell passende Ergebnisse“, so Fallmann. Relevant sei dies für jeden Bereich eines Unternehmens, in dem geschäftskritische Informationen rasch zur Verfügung stehen müssen.
In wissensintensiven Bereichen, wie Forschungs- und Entwicklungs-, Einkaufs- und Vertriebs- oder Kundenbetreuungs-Abteilungen, haben Insight Engines den deutlichsten und auch messbarsten Impact. Sinnhaft ist deren Einsatz laut Fallmann übrigens bei Unternehmen jeder Größenordnung: „In unserem Kundenportfolio befinden sich kleine Rechtsanwaltskanzleien mit zehn Mitarbeitenden ebenso wie internationale Konzerne mit 300.000 Mitarbeitenden.“
KI für Ausschreibungen
Was Generative AI im Bereich Wissensmanagement zu leisten in der Lage ist, davon kann auch Felix Breiteneder, Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze InTend, berichten. Das Unternehmen entwickelt Software-Lösungen, um Vertriebsteams bei der Bearbeitung von Ausschreibungen und formalen Anfrageprozessen wie „Request for Proposals (RFPs)“ zu unterstützen. „Bid-Manager:innen verlieren bei der manuellen Suche nach passenden Ausschreibungen heute viel Zeit. Wenn Zeit- und Geldressourcen aber knapp sind, muss selektiv vorgegangen werden. Was hierbei hilft, ist eine Software, die diese Suche über alle Ausschreibungsportale hinweg automatisiert durchführt und die relevantesten empfiehlt“, sagt Breiteneder. KI wird dabei dafür genutzt, relevante Fakten aus Ausschreibungen zu extrahieren, beispielsweise was die Vertragsdauer- und -summe oder die Voraussetzungen zur Angebotserstellung betrifft.
Zudem werden unternehmensinterne Daten automatisch durchforstet, um aufzuzeigen, an welchen ähnlichen Ausschreibungen bereits teilgenommen wurde. Auch Information über die potenzielle Ausschreibungskonkurrenz werden in die Suche miteinbezogen. Insgesamt ergeben sich daraus Relevanzfaktoren, die Unternehmen bei der Entscheidung zur Seite stehen, wo und wann es sich lohnt, Angebote zu erstellen, um den Unternehmen erfolgreich Aufträge zu verschaffen. Auch bei der Texterstellung eines Angebots erweisen sich Tools der generativen KI als zunehmend nützlich: Die Maschine erarbeitet einen Textvorschlag, der Mensch fokussiert auf die inhaltliche und sprachliche Verfeinerung.
Dass in Zukunft KI noch mehr Einfluss auf das Ausschreibungswesen haben wird, zeigt sich laut Breiteneder am Beispiel einer Entwicklung, die gerade am US-amerikanischen Markt stattfindet: „Es gibt den Trend, dass nicht nur Angebote mithilfe von KI erstellt werden, sondern auch die ausschreibende Stelle KI verwendet, um Angebote zu evaluieren.“ Das könnte laut Breiteneder Objektivität in einem Markt bringen, der aktuell noch darunter leidet, dass bei Ausschreibungen viel zu oft der Sieger schon vorab bestimmt wurde.
Personen & Unternehmen
Daniel Fallmann gründete 2005 Mindbreeze. Seit mehr als 19 Jahren widmet sich das Fabasoft-Tochterunternehmen der Entwicklung intelligenter Suchtechnologien und gilt heute als ein international führender Anbieter von KI-basierten Wissensmanagement-Lösungen.
Felix Breiteneder gründete 2023 Mindbreeze InTend. Die Mindbreeze-Tochtergesellschaft entwickelt Software-Lösungen für die Anforderungen im Ausschreibungsmanagement, indem es die Stärken der zugrunde liegenden Insight Engine mit erweiterten Funktionen für Bid-Management-Teams kombiniert.
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