von Redaktion IT-A…
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Verteiltes Wissen durch KI und Metadaten vernetzen
In der Arbeitswelt nach Corona wird es keine allgemeingültigen Arbeitsmodelle geben, sondern individuelle, flexible Strukturen. Es gilt, neue Kollaborationsformen zu etablieren und Wissen unabhängig von Ort und Zeit verfügbar zu machen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz oder internen Suchmaschinen wie Bubbleburster3000 lassen sich das verstreute Wissen auffindbar und Informationen für alle überall zugänglich machen. Wie dies die Vernetzung innerhalb der Organisation stärkt, verrät unser Fachartikel.
Für Unternehmen hat der Trend in Richtung flexibles, ortsunabhängiges Arbeiten mehrere Anforderungen mit sich gebracht. So müssen IT-Admins die technischen Grundlagen für "Work from Anywhere" und Remote-Arbeit schaffen. Dazu gehört beispielsweise das Einrichten einer Virtual Desktop Infrastructure (VDI) und die Integration der Endgeräte in ein Unified Endpoint Management.
Hinzu kommt eine Aufgabe, die auf den ersten Blick nur bedingt mit der IT-Abteilung zu tun hat: Durch Remote Work ist es schwieriger, Mitarbeitende und Projektbeteiligte auf demselben Wissensstand zu halten, denn Kollegen und Kolleginnen sind zu unterschiedlichen Zeiten im Büro, beim Kunden und im Home Office tätig. Hinzu kommt der Trend zum verteilten Unternehmen mit Standorten in unterschiedlichen Regionen. Dadurch entfallen Gespräche in der Teeküche oder zwischen Tür und Angel, in denen sich die Kollegenschaft über Projekte und neue Ideen austauscht.
Chat- und Kollaborationstools sind kein vollwertiger Ersatz für diesen informellen Informationsaustausch. Vor allem bei Teammitgliedern, die neu im Unternehmen sind, besteht die Gefahr, dass wichtige Informationen an ihnen vorbeilaufen, beispielsweise welche Kollegen und Kolleginnen über ein Fachwissen in bestimmten Bereichen verfügen.
Wissensmanagement auf neue Basis stellen
Datenbanken mit Empfehlungsfunktionen
Personen zusammenbringen und Unternehmenswissen allen Beteiligten zur Verfügung stellen – beide Aufgaben lassen sich mithilfe von Knowledge-Datenbanken mit Suchfunktionen meistern. Sie funktionieren ähnlich wie die Search- und Empfehlungs-Engines von Onlineplattformen wie Amazon und Google. Bei Futurice wurde mit BubbleBurster 3000 (BB3k) dafür eine eigene Software entwickelt. Wie bei vergleichbaren Lösungen besteht ihr Hauptzweck darin, für bestimmte Aufgaben den passenden Experten zu finden. BB3k basiert auf einer Datenbank-Plattform, die maschinelle Lernverfahren verwendet und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Prognosen und Empfehlungen erstellen kann.
Im Gegensatz zu Werkzeugen, die strukturierte Daten auswerten, etwa mit Angaben zur beruflichen Qualifikation und der Projekterfahrung, kann BB3k freien Text erfassen und analysieren. Das erhöht die Zahl der potenziellen Informationsquellen. In Betracht kommen öffentlich zugängliche Arbeitsberichte, Einträge in Gruppenkalendern, Projektunterlagen sowie Mitteilungen, die Mitarbeitende über Tools wie Slack oder Microsoft Teams versenden. Ebenfalls Berücksichtigung finden Informationen, die die Qualifikation der Angestellten widerspiegeln. Dazu zählen Daten über Ausbildungsgänge, Weiterbildungsmaßnahmen und Zertifizierungen.
Für Nutzer, aber auch IT-Admins, ist es wichtig, dass ein Werkzeug wie BB3k auf Datenquellen zurückgreift, die sich selbstständig aktualisieren – dynamische Datenquellen. Eine manuelle Eingabe neuer oder geänderter Daten ist nicht erforderlich. Das reduziert den Aufwand für User und Systemverwalter. Außerdem sinkt die Gefahr, dass bei der Dateneingabe Fehler auftreten oder veraltete Informationen zur Verfügung steht.
ln/Helmut Scherer, Managing Director bei Futurice
Hinzu kommt eine Aufgabe, die auf den ersten Blick nur bedingt mit der IT-Abteilung zu tun hat: Durch Remote Work ist es schwieriger, Mitarbeitende und Projektbeteiligte auf demselben Wissensstand zu halten, denn Kollegen und Kolleginnen sind zu unterschiedlichen Zeiten im Büro, beim Kunden und im Home Office tätig. Hinzu kommt der Trend zum verteilten Unternehmen mit Standorten in unterschiedlichen Regionen. Dadurch entfallen Gespräche in der Teeküche oder zwischen Tür und Angel, in denen sich die Kollegenschaft über Projekte und neue Ideen austauscht.
Chat- und Kollaborationstools sind kein vollwertiger Ersatz für diesen informellen Informationsaustausch. Vor allem bei Teammitgliedern, die neu im Unternehmen sind, besteht die Gefahr, dass wichtige Informationen an ihnen vorbeilaufen, beispielsweise welche Kollegen und Kolleginnen über ein Fachwissen in bestimmten Bereichen verfügen.
Wissensmanagement auf neue Basis stellen
Die IT-Abteilungen stehen daher vor der Herausforderung, das Wissensmanagement im Unternehmen auf eine neue Grundlage zu stellen. Das gilt für zwei Bereiche:
- Menschen miteinander verbinden: Wer kennt sich mit Programmiertechniken wie Node.js, React oder Typescript aus? Wo sitzen die Spezialisten für Projektmanagement oder Agile-Themen? Gibt es im Unternehmen Experten für Hybrid-Cloud-Infrastrukturen oder Software-defined-Storage-Umgebungen? Mitarbeitende benötigen Tools, mit denen sie Teammitglieder finden können, die über ein spezielles Wissen oder über Erfahrung mit bestimmten Projekten verfügen. Vor allem für Neue, die noch nicht im Unternehmen vernetzt sind, ist ein solches Werkzeug hilfreich, um die richtigen Ansprechpersonen zu finden.
- Wissen zentral bereitstellen: Es ist eine zentrale Plattform nötig, die Dokumente, Manuals, Daten über Kunden und Projekte und Details zu Ansprechpartnern zugänglich macht. Dadurch wird transparent, welche Aufgaben und Projekte aktuell anstehen, welche bereits abgeschlossen wurden und in welchen Unternehmensbereichen ein spezielles Know-how angesiedelt ist, etwa zum Thema KI und Machine Learning.
Datenbanken mit Empfehlungsfunktionen
Personen zusammenbringen und Unternehmenswissen allen Beteiligten zur Verfügung stellen – beide Aufgaben lassen sich mithilfe von Knowledge-Datenbanken mit Suchfunktionen meistern. Sie funktionieren ähnlich wie die Search- und Empfehlungs-Engines von Onlineplattformen wie Amazon und Google. Bei Futurice wurde mit BubbleBurster 3000 (BB3k) dafür eine eigene Software entwickelt. Wie bei vergleichbaren Lösungen besteht ihr Hauptzweck darin, für bestimmte Aufgaben den passenden Experten zu finden. BB3k basiert auf einer Datenbank-Plattform, die maschinelle Lernverfahren verwendet und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Prognosen und Empfehlungen erstellen kann.
Im Gegensatz zu Werkzeugen, die strukturierte Daten auswerten, etwa mit Angaben zur beruflichen Qualifikation und der Projekterfahrung, kann BB3k freien Text erfassen und analysieren. Das erhöht die Zahl der potenziellen Informationsquellen. In Betracht kommen öffentlich zugängliche Arbeitsberichte, Einträge in Gruppenkalendern, Projektunterlagen sowie Mitteilungen, die Mitarbeitende über Tools wie Slack oder Microsoft Teams versenden. Ebenfalls Berücksichtigung finden Informationen, die die Qualifikation der Angestellten widerspiegeln. Dazu zählen Daten über Ausbildungsgänge, Weiterbildungsmaßnahmen und Zertifizierungen.
Bild 1: Mit KI-basierten, internen Suchmaschinen wie BB3k können IT-Abteilungen und Fachbereiche Experten mit
speziellen Kenntnissen aufspüren.
speziellen Kenntnissen aufspüren.
Für Nutzer, aber auch IT-Admins, ist es wichtig, dass ein Werkzeug wie BB3k auf Datenquellen zurückgreift, die sich selbstständig aktualisieren – dynamische Datenquellen. Eine manuelle Eingabe neuer oder geänderter Daten ist nicht erforderlich. Das reduziert den Aufwand für User und Systemverwalter. Außerdem sinkt die Gefahr, dass bei der Dateneingabe Fehler auftreten oder veraltete Informationen zur Verfügung steht.
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ln/Helmut Scherer, Managing Director bei Futurice
