Die Grenzen von Chatbots, KI-Suche und Wikis in Unternehmen

FAQ-basierte Beschränkungen

• Die meisten Chatbots funktionieren wie glorifizierte Suchmaschinen, die vordefinierte Antworten liefern, anstatt Probleme zu lösen.
• Sie funktionieren bei einfachen Anfragen, versagen aber bei komplexen, mehrstufigen Arbeitsabläufen, die eine reale Ausführung erfordern.

Mangelndes Verständnis des Kontextes

• Viele Chatbots verlieren in mehrstufigen Konversationen den Kontext, was sie für technische, regulatorische und Fehlerbehebungsszenarien frustrierend macht.
• Die Benutzer müssen ihre Fragen oft umformulieren und neu eingeben, weil der Bot den Interaktionsverlauf nicht speichert.

Nicht für die Vollstreckung konzipiert

• Chatbots lösen keine Workflows aus, aktualisieren keine Datenbanken und führen keine Systemaktionen durch.
• Die Mitarbeiter müssen zwischen mehreren Anwendungen wechseln, um Aufgaben zu erledigen, was zu Ineffizienz führt.

Nicht geeignet für dynamisches und unstrukturiertes Wissen

• Chatbots haben Schwierigkeiten, komplexe Vorschriften, technische Spezifikationen oder Compliance-Dokumente zu interpretieren.
• Wenn die Antwort nicht in ihrer Datenbank enthalten ist, geben sie oft falsche oder unvollständige Hinweise.

RAG verbessert den Abruf, gewährleistet aber nicht die Ausführung

• Retrieval-augmented generation (RAG) verbessert die Suchgenauigkeit, aber letztendlich werden damit nur Informationen abgerufen, nicht aber ausgeführt.
• Die Mitarbeiter müssen die Suchergebnisse interpretieren und das Wissen manuell auf ihre Aufgaben anwenden, was die kognitive Belastung und die Ineffizienz erhöht.
• Die RAG-basierte Suche versagt in Umgebungen, in denen sofortiges Handeln erforderlich ist – das Auffinden eines Dokuments ist nicht dasselbe wie die Lösung des Problems.

RAG löst nicht das Problem des dynamischen Wissensmanagements

• Wissen ist nicht statisch – es entwickelt sich täglich weiter, wenn Teams neue Herausforderungen lösen, Prozesse geändert und Richtlinien aktualisiert werden.
• RAG stützt sich auf vorhandene Dokumente, was bedeutet, dass es zwar vergangenes Wissen abruft, aber kein neues Wissen in Echtzeit erfasst.
• Wenn es nicht aufgeschrieben ist, wird die RAG es nicht finden.
  • Beispiel: Ein Techniker findet eine Lösung für ein Maschinenproblem, dokumentiert sie aber nicht – die RAG wird dieses Wissen für künftige Teams nicht sichtbar machen.
• Die KI-gestützte Personalaufstockung hingegen erfasst, verfeinert und strukturiert neues Wissen automatisch und stellt sicher, dass es immer aktuell ist.

Komplexität der Pipeline: RAG erfordert kostspieligen, fortlaufenden technischen Aufwand

• Die Einrichtung einer RAG-Pipeline ist hochkomplex – es ist nicht so einfach, „nur KI hinzuzufügen“.
• Herausforderungen bei der Umsetzung der RAG:
  • Erfordert die Einbettung von Datenbanken, die Vektorindizierung und die Abstimmung des Abrufs, die ständig neu konfiguriert werden müssen, um effektiv zu bleiben.
  • Die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) für unternehmensspezifische Daten erfordert spezialisierte KI/ML-Ingenieure, was kostspielig und ressourcenintensiv ist.
  • Herausforderungen bei der Dateneingabe und Vorverarbeitung: Unterschiedliche Formate (PDFs, strukturierte Datenbanken, E-Mails, ERP-Daten) erschweren die Konsistenz der Pipeline.
  • Latenzprobleme: Echtzeitabrufe im großen Maßstab können langsam sein, wenn sie nicht richtig optimiert werden, was zu verzögerten Antworten in kritischen Arbeitsabläufen führt.

Grenzen des Modells: LLMs können halluzinieren und haben Probleme mit der Präzision

• RAG verbessert die KI-Genauigkeit, beseitigt aber nicht vollständig Halluzinationen (falsche oder irreführende Informationen).
• Das Extrahieren von tiefem, spezifischem oder kontextbezogenem Wissen (z. B. Compliance-Vorschriften oder Schritte zur technischen Fehlerbehebung) bleibt schwierig.
• Mangelndes Verständnis der Arbeitsabläufe:
  • Die KI findet verwandtes Wissen, weiß aber nicht, wie sie es in einem strukturierten Prozess anwenden soll.
  • Die Mitarbeiter müssen die Suchergebnisse immer noch manuell in Aktionen umsetzen.

Prompt Wissensabhängigkeit: RAG ist nicht universell für alle Mitarbeiter nutzbar

• Die meisten Mitarbeiter sind keine prompten Ingenieure – sie tun sich schwer damit, präzise Anfragen zu formulieren.
• Im Gegensatz zur Google-Suche, die sich auf Schlüsselwörter stützt, benötigen RAG-Modelle gut strukturierte Eingabeaufforderungen, um nützliche Antworten zu liefern.
• Wenn ein Mitarbeiter eine vage Frage stellt, kann die KI irrelevante, unvollständige oder irreführende Ergebnisse liefern.
  • Beispiel: Ein Außendiensttechniker fragt: „Warum fällt der Motor aus?“ → Ohne eine geeignete Strukturierung der Eingabeaufforderung kann die KI allgemeine Schritte zur Fehlerbehebung zurückgeben, anstatt spezifische Protokolle der Maschine zu analysieren.
• Die KI-gestützte Personalaufstockung beseitigt diese Belastung, indem sie kontextbezogene Interaktionen und die Ausführung von Aufgaben ermöglicht, anstatt sich auf die manuelle Suchoptimierung zu verlassen.

Unterm Strich:

• RAG verbessert das Auffinden von Wissen, löst aber nicht das Kernproblem der dynamischen Wissenserfassung, -pflege und -ausführung.
• Es erfordert kostspielige Technik, ständige Anpassungen und spezialisierte Benutzer, so dass es für technisch nicht versierte Mitarbeiter unzugänglich ist.
• Die KI-gestützte Personalaufstockung überbrückt diese Lücke, indem sie Wissen in Echtzeit erfasst, strukturiert und anwendet, ohne dass die Mitarbeiter als KI-Ingenieure fungieren müssen.

Die meisten Wissensbasen sind passiv

• Herkömmliche Wikis und Wissensspeicher sind auf manuelle Aktualisierungen angewiesen, was bedeutet, dass sie schnell veraltet sind, wenn sich Richtlinien, Produkte und Arbeitsabläufe ändern.
• Die Mitarbeiter verbringen zu viel Zeit mit der Suche, anstatt proaktive, kontextbezogene Informationen zu erhalten, die auf ihre Aufgaben zugeschnitten sind.

Nicht jeder ist ein guter Schreiber (und die meisten sind schlecht darin)

• Wissen zu dokumentieren ist für die meisten Mitarbeiter – vor allem für technische Experten – keine natürliche Fähigkeit.
• Wissen wird oft aus der Sicht einer Person geschrieben, die wichtige Zusammenhänge oder Annahmen ausklammert, die es für andere schwer verständlich machen.
• Die Mitarbeiter neigen dazu, für sich selbst zu schreiben, was zu einem uneinheitlichen Dokumentationsstil, terminologischen Unstimmigkeiten und fehlenden Informationen führt.

Sprach-, Erfahrungs- und Feldbarrieren verhindern einen effektiven Wissensaustausch

• Ein Servicetechniker dokumentiert ein Problem anders als ein Ingenieur, was zu einer Fehlanpassung zwischen den Teams führt.
• Mitarbeiter aus verschiedenen Regionen, Teams oder Fachbereichen verwenden möglicherweise unterschiedliche Terminologien, Akronyme oder Annahmen, so dass die Dokumentation abteilungsübergreifend schwer zu verstehen ist.
• Mehrsprachige Teams stehen vor einem noch größeren Hindernis, da das Wissen möglicherweise nur in einer Sprache verfügbar ist und Nicht-Muttersprachler ausgeschlossen werden.

Wikis brauchen „Gärtner“ – aber niemand hat Zeit, sie zu pflegen

• Wissenssysteme erfordern engagierte Kuratoren (oder „Gärtner“), die das Wissen überprüfen, aktualisieren und strukturieren, um die Richtigkeit und Nutzbarkeit zu gewährleisten.
• Ohne ständige Pflege werden Wikis mit veralteten, doppelten oder widersprüchlichen Informationen überfrachtet, was sie unzuverlässig macht.
• Der Aufwand für die Pflege von Wissenssystemen wird häufig unterschätzt, was dazu führt, dass die Qualität der Informationen im Laufe der Zeit langsam abnimmt.

Stammeswissen ist immer noch verloren

• Kritisches Fachwissen bleibt undokumentiert, in E-Mails, Slack-Konversationen oder nur in den Köpfen der leitenden Angestellten verschlossen.
• Wikis und Dokumentationswerkzeuge erfassen nicht automatisch reale Problemlösungsansätze, was den Wissenstransfer langsam und unvollständig macht.

Keine Workflow-Integration = Wissen ohne Ausführung

• Wikis und statische KM-Lösungen lassen sich nicht in Unternehmens-Tools integrieren, so dass die Mitarbeiter manuell nach Informationen suchen und sie selbst anwenden müssen.
• Wissen allein löst keine Probleme – es muss dynamisch in Arbeitsabläufen angewendet werden, um wirklich nützlich zu sein.

Siloartige Systeme führen zu fragmentiertem Wissen

• Die Informationen sind über CRM, ERP, SharePoint, Slack und technische Datenbanken verstreut, sodass die Mitarbeiter gezwungen sind, über mehrere Plattformen zu suchen.
• Die Mitarbeiter verschwenden Zeit damit, in verschiedenen Wissenssilos zu navigieren, anstatt auf einheitliches, KI-gestütztes Wissen zuzugreifen, das sich in Echtzeit an ihre Bedürfnisse anpasst.

Unterm Strich:

• Traditionelles KM scheitert, weil es zu viel menschlichen Aufwand erfordert, Wissen zu dokumentieren, zu pflegen und effektiv anzuwenden.
• Die KI-gestützte Erweiterung des Personalbestands löst dieses Problem, indem sie Wissen dynamisch erfasst, strukturiert und ausführt, ohne dass die Mitarbeiter Experten für das Schreiben oder die Pflege von Wikis sein müssen.

✅ Von der Wissensbeschaffung zur Wissensumsetzung

• KI-gestützte Assistenten sollten nicht nur Wissen abrufen, sondern auch Aktionen auf der Grundlage von Erkenntnissen durchführen.
• Beispiel: Anstatt nur die Schritte zur Fehlerbehebung anzuzeigen, kann KI Diagnoseprüfungen automatisieren und Reparaturen einleiten.

✅ KI, die lernt und sich weiterentwickelt

• Im Gegensatz zur statischen KM aktualisiert die KI-Workforce-Augmentation ihr Wissen kontinuierlich auf der Grundlage von Interaktionen in der realen Welt, Prozessänderungen und menschlichem Fachwissen.
• KI-Assistenten können Muster in Service-Tickets, Dokumentationen und Echtzeit-Betriebsdaten erkennen.

✅ Prozessbewusste KI, die über Unternehmenssysteme hinweg funktioniert

• KI kann Workflows auslösen, Probleme eskalieren und in ERP-, CRM- und Ticketingsysteme sowie in IoT-Live-Daten integriert werden.
• Beispiele:
  • Ein Techniker bittet KI um Schritte zur Fehlerbehebung → KI ruft automatisch Protokolle ab, führt Diagnosen durch und schlägt nächste Schritte vor.
  • Ein Kundendienstmitarbeiter erkundigt sich nach einem Produktproblem → KI ruft historische Fälle ab, schlägt eine Lösung vor und aktualisiert das CRM.

✅ Handlungsfähige KI-Assistenten, die die kognitive Belastung verringern

• Die KI-Ergänzung der Belegschaft nimmt manuelle Arbeit ab und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf hochwertige Entscheidungen zu konzentrieren, anstatt durch Systeme zu navigieren.
• Anstatt dass Benutzer Daten aus Suchergebnissen kopieren und einfügen müssen, automatisiert KI die Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende.

Die globale Erwerbsbevölkerung schrumpft

• Wenn Arbeitnehmer in den Ruhestand gehen und Arbeitskräfte knapp werden, können sich Unternehmen nicht mehr auf manuelle Prozesse und langsamen Wissenstransfer verlassen.
• KI muss Fachwissen erfassen, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Mitarbeiter in Echtzeit unterstützen.

Die Zukunft der Arbeit ist KI-erweitert, nicht KI-ersetzt

• KI wird keine Arbeitskräfte ersetzen, sondern die Wissenslücken schließen, die durch den Mangel an qualifizierten Arbeitskräften entstehen.
• Es geht nicht nur um schnellere Suchergebnisse, sondern auchdarum, Wissen verwertbar zu machen, interaktiv zu gestalten und kontinuierlich zu verbessern.

Unternehmen, die KI zur Arbeitskräfteerweiterung nutzen, werden die nächste Ära der industriellen Innovation anführen

• Unternehmen, die über herkömmliche Chatbots, RAG-Suche und passive KM-Systeme hinausgehen, werden einen Wettbewerbsvorteil in Bezug auf Effizienz, Produktivität und Talentbindung erlangen.

Wenn der Arbeitskräftemangel anhält, wird Deutschland bis 2060 alle drei Jahre 1,2 Millionen ausländische Arbeitskräfte benötigen, um seinen Personalbestand zu halten. Aber das allein wird nicht ausreichen. Unternehmen müssen auch in die KI-Wissenserweiterung investieren, um das Fachwissen ihrer Mitarbeiter zu erfassen, zu automatisieren und in großem Umfang einzusetzen, bevor es verloren geht.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Chatbots und FAQ-ähnliche KI-Assistenten scheitern bei der Ausführung von Aufgaben.
• Die RAG-basierte Unternehmenssuche verbessert die Suche, erfordert aber immer noch menschliche Interpretation.
• KI muss in Arbeitsabläufe integriert werden und darf nicht nur Informationen liefern.
• KI-gestützte Arbeitskräfteerweiterung überbrückt die Lücke zwischen Wissen und Handeln.

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