Kaizen 2 go 397 : KI-Einsatz im Wissensmanagement

 

Inhalt der Episode:

  • Über welche Art und Form von Wissen unterhalten wir uns?
  • Welche Rolle spielt dabei ein Wiki?
  • Welche Randbedingungen (Nachteile) muss man dabei beachten?
  • Welche Rolle kann jetzt eine KI übernehmen?
  • Was bedeutet das für die beteiligten und betroffenen Menschen?
  • Wo sind die Grenzen und was bleibt in der Verantwortung des Menschen?
  • Wie sieht der Einstieg in das Thema aus?
  • Was sollte man beachten/vermeiden?

Notizen zur Episode:

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Wenn Sie selbst ein interessantes Thema für eine Episode im Umfeld von Geschäftsprozessen haben, können Sie mir das auf dieser Seite mit Vorbereitungsfragen vorschlagen.

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(Teil)automatisiertes Transkript

Eine KI-generierte Zusammenfassung finden Sie am Ende des Transkript.

Episode 397 : KI-Einsatz im Wissensmanagement

Herzlich willkommen zu dem Podcast für Lean Interessierte, die in ihren Organisationen die kontinuierliche Verbesserung der Geschäftsprozesse und Abläufe anstreben, um Nutzen zu steigern, Ressourcen-Verbrauch zu reduzieren und damit Freiräume für echte Wertschöpfung zu schaffen. Für mehr Erfolg durch Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit, höhere Produktivität durch mehr Effektivität und Effizienz. An den Maschinen, im Außendienst, in den Büros bis zur Chefetage.

Götz Müller: Heute habe ich Oliver Ratajczak wieder bei mir im Podcast-Gespräch. Er ist Ratgeber für profitable Kundenbeziehungen. Hallo Oliver.

Oliver Ratajczak: Hallo Götz, freue mich, dass ich wieder da sein darf. Bei dir ist es immer schön spannend und die Gespräche sind einfach toll. Ich freue mich auf dieses.

Götz Müller: Ja, weil jetzt wahrscheinlich nicht jeder die letzten, ich glaube, durchaus drei, vier Episoden gehört hat, stelle dich nochmal selber in ein paar Worten, vielleicht auch Sätzen vor den Zuhörern.

Oliver Ratajczak: Gerne. Du hast ja gesagt, ich bin Ratgeber für profitable Kundenbeziehungen. Das ist das, was ich tue. Ich bin sozusagen Berater und sorge dafür, dass sich Kunden bei Unternehmen wohlfühlen, gerne lange bleiben, gerne kaufen. Das mache ich jetzt seit 25 Jahren, zwölf Jahre vorher angestellt in internationalen Unternehmensberatungen, seit 15 Jahren selbstständig. Und parallel dazu habe ich ja noch einen kleinen, in Anführungsstrichen, Nebenjob angenommen als Chief Innovation Officer bei einem Infrastrukturunternehmen und kümmere mich da um Innovationsprozesse und genau diese Mischung aus, wie macht man ein Unternehmen innovativ, wie geht man nach vorne, wie springt man nicht auf jeden Hype auf, sondern, wie sorgt man eigentlich dafür, dass das Unternehmen langfristig funktionieren kann mit Kunden, mit Mitarbeitern und mit der Geschäftsführung. Da bin ich sozusagen unterwegs.

Götz Müller: Genau, und heute haben wir uns, oder habe ich, aufgrund eines Impulses von dir, ein spannendes Thema rausgesucht. Da ist durchaus sowas drin, was gerade so ein bisschen ein Hype mitmacht, nämlich KI, KI-Einsatz. Und ich habe es einfach genannt, KI-Einsatz im Wissensmanagement. Und zum Einstieg, Wissen ist jetzt ein brutal breites Feld. Welche Art von Wissen und welche Form eventuell, über was unterhalten wir uns jetzt?

Oliver Ratajczak: Eigentlich geht es um Wikis. Ich glaube, wir hatten das schon in anderen Folgen immer mal wieder … man kann wahrscheinlich mit mir sich gar nicht unterhalten, ohne dass ich das Wiki-Thema einfließen lasse. Ich weiß nicht, wie weit wir da jetzt ausholen müssen, aber jeder kennt ja Wikipedia. Das ist supernützlich. Man kann einfach viel nachgucken, weil Leute sich hingesetzt haben und gemeinsam dieses Wissen da reingepackt haben. Mein Konzept, wenn ich mit meiner Seite unternehmenchemie.de unterwegs bin, ist eigentlich dafür zu sorgen, dass die Zusammenarbeit in Unternehmen klappt. Und ein großer Katalysator dafür ist, dass das Wissen zur rechten Zeit am richtigen Ort ist. Und da hilft halt oft so ein Wiki. Also man baut halt einen Informationstopf, sage ich mal, in der Mitte des Unternehmens auf, packt da die Informationen rein und pflegt die gemeinsam weiter. Und da geht es im Zweifelsfall um Text, Text-Informationen, Konzepte, Ideen, alles Mögliche. Technische Zeichnungen funktionieren nicht ganz so gut, kann man da ablegen, aber diese Magie, von der wir heute sprechen, die funktioniert halt auf Textbasis.

Götz Müller: Ja, jetzt würden wir wahrscheinlich über das ganze Thema gar nicht reden, wenn es nicht Randbedingungen gäbe, die manchmal eventuell schwierig sind, die vielleicht gewisse Wiki, möglicherweise gewisse Probleme, gewisse Nachteile mit sich bringen. Was sind so aus deiner Erfahrung die Punkte, die man beachten sollte, speziell eben, wenn man sich… über Wiki unterhält, wenn man ein Wiki nutzt, um das Wissen in irgendeiner Form zu managen.

Oliver Ratajczak: Ja, da gibt es natürlich auch zwei verschiedene Ansätze. Ich habe das bei einem Unternehmen mal begleiten dürfen, ein großer Konzern, die haben für dieses Konzept tatsächlich einen Innovationspreis bekommen, auch wenn ich finde, dass die Umsetzung nicht ganz so innovativ war. Die haben halt eine Redaktion in die Mitte gesetzt und die Redaktion hat die Inhalte gesammelt, daraus anständige Inhalte gemacht, die extrem schick aufbereitet und dann allen zur Verfügung gestellt. Hat aber den charmanten Vorteil, Nachteil meine ich, dass die selten aktuell sind, weil das wahre Wissen passiert ja am Mann. Irgendeiner in irgendeinem Team hat ein Problem, setzt sich mal hin und schreibt fünf Bullet-Points hin. Und der nächste Kollege sagt: Ah, den vierten Bullet-Point würde ich streichen, aber ich ergänze nochmal einen fünften, dann ist das Ding runder. Da passiert ja so die Magie, dass man halt aus allen Köpfen ein bisschen die Information rausbekommt und sie strukturiert erfasst. Und wenn man da eine Redaktion zwischensetzt, die das vielleicht schön aufbereitet, sage ich mal in Anführungsstrichen, und immer nach CI-konform und bunt, dann ist da halt immer so ein Hemmnis. Weil derjenige, der mal eben fünf Bullet-Points irgendwo hingeschrieben hat, auch ohne das Wissen, dass vielleicht die Geschäftsführung das mal sehen kann und sich deswegen keine zwei Wochen Zeit genommen hat und noch einen Rechtschreibfehler drin hat, diese Informationen gehen halt verloren, weil ja alles durch die Redaktion muss. Und deswegen bin ich halt ein Freund davon: Stell es in die Mitte und lass die Leute da Informationen einfach ablegen. Und wenn es ein bisschen durcheinander ist und ungepflegt und manche Informationen sind doppelt und redundant und manchmal widersprechen die sich, ja, kann passieren, aber besser ist es erstmal da als es nicht da.

Götz Müller: Ja, ist absolut nachvollziehbar. Aber du hast ja gerade schon angedeutet, bestimmte, ja, ob man jetzt das harte Wort Nachteile nehmen will, muss, weiß ich nicht, aber man muss halt damit umgehen können auch, oder?

Oliver Ratajczak: Genau, man muss damit umgehen können. Es gibt so ein Prinzip, das heißt so die Wiki-Gärtner, das sind halt Mitarbeiter, die sind abgestellt, sei es jetzt Vollzeit oder Teilzeit, hängt natürlich von der Unternehmensgröße ab, die einfach so das Gefühl haben: Ich kümmere mich mal hier um diesen Teilbereich des Wikis und ich gucke da einfach mal, was passiert da, wer hat was eingetragen, passt das alles noch, widerspricht das irgendwem? Aber wenn man halt viele Mitarbeiter hat und vielen Content und wir haben innerhalb von, ich überlege gerade, es sind 350 Mitarbeiter, ich glaube, wir hatten 10.000 Seiten innerhalb von einem Jahr. Das ist schon schwierig, mal immer aktuell zu halten. Und da wird man sich ja schon einen fleißigen Geist wünschen, der das für einen macht, manchmal.

Götz Müller: Ja, und ich glaube, da haben wir ja ein aktuelles Thema, nämlich eine KI, beziehungsweise konkreter zu einem gewissen Anteil oder zu einem relativ großen Anteil eben auch eine generative KI. Welche Rolle übernimmt jetzt die KI hier, um diesen abstrakten Begriff KI eben auch ein bisschen einzugrenzen?

Oliver Ratajczak: Ich sage mal, das Ganze beruht hier auf Andrej Kaparthy. Das ist ein KI-Mensch, der hat OpenAI mitgegründet, war dann Tesla-AI-Chef, jetzt ist er inzwischen Dozent an Stanford, hat einen sehr coolen Kurs zum Thema neuronale Netzwerke. Zero to Hero heißt der, wenn es jemand interessiert. Und der hat ein Konzept aufgestellt, das heißt LLM-Wiki. Also der hat sozusagen Wikis kombiniert mit großen Sprachmodellen. Und das ist eigentlich total spannend, weil er sagt, das, was an Wikis nervt, ist diese ganze Verwaltung. Erstmal muss man Inhalte erstellen, die strukturieren, die einstellen, die Seiten bauen. Dann macht das noch ein anderer. Dann widersprechen diese beiden Seiten sich in irgendwelchen Punkten. Dann muss man das finden, diese Widersprüche finden und so. Und das Konzept beruht halt darauf, dass man einfach die Kraft sozusagen von Sprachmodellen nimmt, die können nämlich extrem gut mit Sprache umgehen und inzwischen auch unglaublich schnell, die das einfach übernehmen zu lassen. Und das Prinzip ist relativ simpel. Also man nimmt ein Wiki-Modell, also zum Beispiel Obsidian. Wir nutzen das ja beide. Das ist ein Open-Source-Tool. Da kann man einfach Dokumente erstellen in reiner Textform. Nicht ganz reine Textform. Man kann auch ein paar Formatierungen reinpacken, Überschriften, Unterschriften, Fettung, Kursiv, Aufzählung und sowas, aber das ist es dann eigentlich auch. Aber die Form, in der es abgespeichert wird, ist halt einfach super generisch. Die gab es vor 30 Jahren schon. Die gibt es wahrscheinlich in den nächsten 30 Jahren auch noch. Man ist da also nicht an irgendeinem Tool gebunden. Also es sind einfach Texte, die da erstellt werden. Und das Grundprinzip von ihm ist, das ist ein Plugin, kann man zum Beispiel für Obsidian installieren, gibt es aber auch diverse andere Möglichkeiten, die inzwischen entwickelt wurden. Das Konzept ist vor vier Monaten erschienen und inzwischen gibt es dann schon Software-Umsetzung. Ich bin zwar an diesem Konzept interessiert, aber für mich ist immer wichtig, was habe ich konkret davon im Tagesgeschäft und das hat mich völlig überzeugt, weil es ist halt da, ich habe es ausprobiert, es funktioniert und es ist wirklich faszinierend. Es gibt also drei Eingabebereiche. Das eine heißt Raw, so nennt er das. Da packt man einfach sein Wissen rein, was man so hat. Im Zweifelsfall Konzepte. Ich habe zum Beispiel Transkriptionen meiner ganzen Podcasts da einfach mal reingeschmissen, plus meine letzten Bücher, einfach im Rottextformat reingeschmissen und habe gesagt: So liebes LLM-Wiki, schau dir das mal bitte an und guck mal, was du da so findest. Heute Morgen ist das tatsächlich durchgelaufen, nach ungefähr zwei Wochen Zeit. Ich habe eine KI genommen, die relativ schnell ist, auf meinem relativ großen Rechner, aber es ist halt mein Rechner, ich wollte das nicht alles in die Welt blasen, sondern habe es halt lokal gemacht. Und der hat 3.800 Seiten daraus erzeugt. 3.800 Seiten hat er gesagt, da ist ein Thema, das wird hier behandelt, da schreibe ich mal eine Seite zu, fängt dann an zu schreiben, hat dann irgendwann eine andere Podcast-Folge gehört, wo das Thema auch nochmal gestreift wurde und hat dann die alte Seite ergänzt. Das ist total faszinierend zu sehen, weil er sagt dann einfach, ah, hier in der Folge hat er das gesagt, in der Folge hat er das gesagt und ergänzt das und baut die Seite einfach weiter. Und 3.800 Seiten ist jetzt nicht so schlecht, das hätte ich nicht gemacht in zwei Wochen, also selbst wenn ich mir Mühe gegeben hätte und die Qualität der Texte, die da rauskommen, ist wirklich erstaunlich und das, was jetzt gerade läuft ist sozusagen nochmal ein Schritt on top, dass ich ihn heute Morgen gestartet habe und habe gesagt, jetzt nimm mal diese 3.800 Seiten, lies dir die mal durch und guck mal, ob irgendwas doppelt ist, ob sich was widerspricht und gib mir dieses Feedback. Korrigiere nicht rum, sondern sag mir einfach: Das hier widerspricht dem. Das kann tatsächlich sein, dass sich das widerspricht, dass es Absicht ist. Zum Beispiel das Erste, wo er bei mir gemeckert hat, war das Thema, ich sage ja, ich kümmere mich um Kundenbeziehungen. Ich spreche halt immer davon, dass viele Unternehmen einfach das Ende der Kundenbeziehung nicht auf dem Schirm haben, das aber sehr wertvoll sein kann, weil man muss nicht den Kunden immer begleiten bis zum mittleren Ende, sondern es kann im Zweifelsfall sein, dass es lukrativer ist, sich vorher zu trennen. Und das ist eben so mein Konzept, eine Änderung von einem normalen Kundenlebenslauf. Und da hat er gesagt, das hier ist aber inkonsistent, weil die Welt sagt das so und du sagst das so, das stimmt hier nicht. Da habe ich gesagt, doch, das stimmt, genau das habe ich absichtlich gemacht, aber immerhin hat er es gefunden.

Götz Müller: Ja, vielleicht da gleich das Stichwort, wo ich mir vorstellen könnte, vielleicht dem einen oder anderen, der schon ein bisschen Erfahrung mit KI oder mit generativer KI hat, manchmal erfindet sie ja was. Da war eben nachgefragt, was ist da deine Erfahrung? Ich gehe mal davon aus, das, was du gerade so berichtet hast, du hast ihn schon mal nachgeschaut, wenn er behauptet hat, hier und da, so und so. Was ist dir da begegnet?

Oliver Ratajczak: Das ist genau eben das Problem bei generativer KI. Viele entdecken ja in den letzten Jahren irgendwas. Total toll, ChatGPT kann ich fragen. Und die Dinge haben ja ein Selbstbewusstsein. Das ist ja unfassbar, die erzählen einem ja, die lügen einem ja ins Gesicht, ohne rot zu werden. Und erfinden im Zweifelsfall, wenn sie was nicht finden. Deswegen hat man ja eine Technologie gebaut, RAG-Systeme, Retrieval, Augmented Generation heißt das. Das sind sozusagen so Wissensdatenbanken, die man an so ein Sprachmodell anschließt. Das sind Vektordatenbanken, egal. Also man schmeißt da seine Informationen rein, die werden zusortiert, sind dann da im Vektorraum. Und das Ganze funktioniert dann so: Ich stelle eine Frage an das LLM. Das LLM stellt eine Frage an diese Vektordatenbank und die sagt: Ja, zu dem Thema habe ich übrigens Informationen in diesen 20 Dokumenten gefunden. Ich gebe die jetzt mal mit und beantworte bitte auf Basis dieser 20 gefundenen Dokumente diese Frage. Damit drückt man halt die Halluzination ziemlich runter, weil er halt in dem Moment der Fragebeantwortung schon ganz viel Content kriegt, der genau dazu gehört. Das ist ein System, was die letzten zwei Jahre so ungefähr, so habe ich zumindest wahrgenommen, sehr durchgesetzt hat. Das Blöde ist, man fängt halt immer wieder von vorne an. Ich stelle dem LLM wieder eine Frage, der reicht die Anfrage an die Vektordatenbank, die antwortet wieder mit Dokumenten und daraufhin gibt es eine Antwort. Eigentlich wäre es ja viel sinnvoller, wenn dieses Ding die Antworten auch gleich wieder wegspeichern würde, Weil irgendjemand hat eine Frage gestellt und kriegt dazu eine dedizierte Antwort, ausgearbeitet auf Basis von 20 speziellen Dokumenten, die er gefunden hat. Und das war so der Nachteil von diesem RAG-System. Das heißt, die Halluzination kann man extrem runterdrücken, wenn man Kontext mitgibt. Und dafür ist das genau da. Also dieses Wiki-Konzept, der erstellt nicht nur die Seiten und schaut, ob er Inkonsistenzen findet und hilft einem damit sozusagen, das selber zu pflegen, sondern der benutzt dieses Wiki als Nachschlagewerk, wenn er Fragen beantwortet. Und da hat er halt Fleisch am Knochen. Da findet er halt zu irgendwas, kann darauf gleich Bezug nehmen und sagt, Oliver hat in der Folge 142 darüber gesprochen, bla bla bla. Und dann hat man halt gleich Kontext. Deswegen meine Beobachtung ist, dass die Halluzination deutlich zurückgegangen ist. Also ich habe noch eigentlich gar keinen Effekt gefunden, traue mich aber nicht zu sagen, dass ich gar keinen gesehen habe.

Götz Müller: Gut, jetzt haben wir natürlich viel über KI gesprochen, aber ich denke, das ist ja nicht das Einzige in der Geschichte, sondern es sitzt da immer jemand in Anführungszeichen vor dem Bildschirm oder real vor dem Bildschirm, also ein Mensch, der ja auch in der Vergangenheit irgendwann mal eben für das Wissen zuständig war. Ich glaube, man kann noch nicht so weit gehen, dass eine KI wirklich neues Wissen schafft, wozu Menschen in der Lage sind. Was bedeutet das für die einerseits vielleicht die Beteiligten im Sinne von die, die Wissen schaffen, dann aber vielleicht auch die sogenannten Betroffenen, die halt jetzt Wissen abrufen wollen?

Oliver Ratajczak: Ja, okay. Da teilen wir die Frage mal in zwei Punkte. Also die, die sozusagen Wissen schaffen… Die haben ja auch nur acht Stunden am Tag im Zweifelsfall, wenn sie Überstunden machen, ein bisschen mehr. Was gucke ich mir alles an? Welches Wissen schaffe ich denn jetzt gerade? Was schreibe ich denn mal auf? Ich habe jetzt irgendwie einen alten Meister in der Werkstatt mal, der in zwei Jahren in Rente geht, mal interviewt, dann schreibe ich das irgendwie auf. Dann kann er das noch mal Korrektur lesen. Das ist ja alles Arbeit und mühselig. Davon kann man sich vielleicht schon ein bisschen helfen lassen. Vielleicht hat der einfach im Laufe seiner Arbeitszeit mal 17 interne Dokumente geschrieben, wo er festgehalten hat, so wenn ein neuer Stift kommt, gebe ich ihm die, kann er die durchlesen. Dann kann man doch der KI das mal geben und sagen: Schau dir das mal an, was findest du da drin? Und die Dinger sind einfach superschnell, weil im Zweifelsfall erstellen die dann vielleicht daraus ein großes Dokument zu dem Thema. Und das kann der Mensch dann sich genau angucken und nochmal abgleichen und vergleichen. Das schafft einfach eine ziemliche Geschwindigkeit, glaube ich. Weil die Kaparthy hat das Verwaltung genannt. Das finde ich eigentlich auch ein passendes Wort. Also so ein System muss ja verwaltet werden. Also Index aufbauen und gucken, ob sich was widerspricht. Und das ist halt alles total mühselig. Und das kann das Sprachmodell wirklich großartig. Aber dann damit zu arbeiten und im Zweifelsfall das Wissen einfach deutlich besser zu machen, was abgelegt ist, das ist Menschenarbeit. Sehe ich auch noch auf längere Zeit, sage ich mal.

Götz Müller: Ich glaube, von dem Aspekt, von dem Begriff der Vollständigkeit muss man sich, was Wissen angeht, ja sowieso verabschieden. Egal, ob das jetzt Menschen schaffen oder ob da eine KI mit umgeht. Vollständigkeit wäre ja fast so krass wie dieses Beispiel Anfang des 20. Jahrhunderts, glaube ich, wo es gerüchteweise heißt, dass der Chef des amerikanischen Patentamtes, glaube ich, so gesagt hat, alles, was zu erfinden ist, haben wir erfunden.

Oliver Ratajczak: Dazu habe ich mich auch mal hinreißen lassen und habe gesagt, warum lernen wir eigentlich programmieren? Es ist ja wirklich jetzt schon mal alles programmiert worden, das würde ich jetzt nicht mehr behaupten, aber, ich komme ja aus der Wissenschaft, da hatten wir glaube ich mal darüber gesprochen, bin ja von Haus aus Chemiker, und in der Wissenschaft umso tiefer man gräbt, umso mehr Fragen hat man ja. Also es gibt ja nicht das absolute Wissen, aber alles dahin auf dem Weg hilft einem ja schon, und alles, was im Zweifelsfall einmal strukturiert niedergeschrieben ist, kann im Zweifelsfall der neue Azubi, der gerade mal reinkommt, sich einmal durchlesen und sagen: Ah, jetzt habe ich zumindest ein Grundverständnis und dann geht es halt weiter mit dem Lernen. Also wenn man immer wieder von vorne anfängt und dann klemmt irgendwas an der Maschine und dann fragt man den Meister und dann sagt er: Da musst du das machen. Und beim nächsten Mal klingt es an einer anderen Stelle. Das ist halt dann so, das Wissen ist dann so zerfasert und auf Zeit verteilt und, ja, wenn ich mir manche in der neuen Generation angucke, ist es schwierig, wenn ich das gestern schon mal erklärt habe. Das haben sie dann heute wieder vergessen gefühlt. Deswegen ist es vielleicht gar nicht schlecht, wenn man es mal konsolidiert. Nicht mit dem Anspruch, das ist das absolute Wissen der Welt, das ist Quatsch, aber es geht ja im Zweifelsfall um das Wissen des Unternehmens. Und das ist ja, da entsteht auch jeden Tag was Neues, geschenkt, aber man muss ja irgendwie eine Möglichkeit haben, das langfristig aufzubauen, davon zu lernen.

Götz Müller: Ja, und wenn ich halt, das geht mir jetzt gerade noch durch den Kopf, wenn ich halt irgendeine Form von, nennen wir es mal, allgemein Automatismus installiert habe, wie ich eben Wissen sammle, dann kann ich, glaube ich, ein Stück weit zumindest vermeiden, dass halt Wissen verloren geht, das bei der einzelnen Person dann schon dieses Unbewusste, diese unbewusste Ebene erreicht hat, weil das ist, glaube ich, auch einer der großen Vorteile von Maschinen, dass das Gedächtnis halt eher digital ist im Vergleich zum analogen menschlichen Wissen oder Gedächtnis.

Oliver Ratajczak: Ja, man darf aber auch nicht vergessen, beim Menschen sind ja verschiedene Beweggründe, das Wissen auch gar nicht rauszurücken. Ich meine, es gab lange Zeit, gab es in vielen Unternehmen, in Konzernen habe ich es oft beobachtet, so Herrschaftswissen, was ich weiß, sorgt dafür, dass ich hier unkündbar bin, ich sage das keinem. Und dann machen die immer einmal im Monat irgendeine Magie, von der keiner weiß, wie es funktioniert, aber es geht dann weiter. Ja, aber wie soll man denn da besser werden? Also eigentlich bin ich ja ein Freund davon, jeder darf alles sehen, jeder darf alles ändern, es sei denn, es spricht ein guter Grund dagegen. Also packt es ins Wiki und, guckt mal, was mit dem Wissen passiert, weil ich habe halt oft festgestellt, man schreibt irgendwas mal hin und irgendwann bearbeitet einer den Text. Vielleicht ein Mitarbeiter an einem anderen Standort, den man gar nicht kennt. Der bearbeitet plötzlich meinen Text zu irgendeinem Thema. Das hatte ich mal in einem Projekt, wo ich echt gedacht habe, diese Sophie aus Frankfurt, was macht denn die da? Wieso fummelt die an meinen Texten rum? Da habe ich sie angerufen. Wir kamen ins Gespräch und dann hat sie mir gesagt, ja, du schreibst immer Intranet falsch. Ich habe immer Internet geschrieben, weil ich immer mit den Fingern zu schnell war. Dann hat sie das korrigiert. Dadurch sind wir ins Gespräch gekommen, war nachher meine beste Projektmitarbeiterin. Weil ich habe mir festgestellt: Hey, genau, genau, du trägst was dazu bei, dass der Text besser wird. Das war jetzt nur ein Schreibfehler am Anfang, nachher die hat das ganze Projekt gerettet. Aber darum geht es halt. Also im Zweifelsfall Leute im Unternehmen zu finden, die sich mit demselben Thema beschäftigen. Man glaubt ja immer, ich kenne ja die drei, aber ich sage dir, an irgendeinem Standort gibt es einen, der macht das auch und vielleicht als Hobby und noch ganz anders und bringt Impulse rein, die man sich nicht ausdenken kann.

Götz Müller: Ja, ich glaube, das hat die Anwendung oder wie auch immer man es genau ausdrücken will, ziemlich gut umrissen. Jetzt frage ich natürlich immer auch bei solchen Themen, um es mal ganz allgemein auszudrücken, wo sind die Grenzen? Und dann eben ganz konkret nochmal, wo bleibt im Zweifelsfall die Verantwortung eben beim Menschen?

Oliver Ratajczak: Ja, die Verantwortung bleibt beim Menschen. Wenn wir es jetzt sagen, das ist ein internes Wissensmanagement und der Geschäftsführer unterschreibt dann mit Blut, dass alles, was da drinsteht, stimmt, dann wäre er ja bekloppt. Aber der wäre er ja auch bekloppt, wenn er das tun würde, wenn das Ding nur vom Menschen gepflegt wird, weil das ist ja auch fehlerbehaftet. Da arbeiten ja nicht nur alles Päpste im Unternehmen. Deswegen sind da ja auch Fehler drin. Die Frage ist halt nur, findet man diese Fehler, kann man sie ausmerzen oder lässt man so eine KI drüber laufen und der macht oben eine Warnbox drüber und sagt, hier gibt es ein bisschen Widersprüche, redet nochmal miteinander. Finde ich besser.

Götz Müller: Also das Miteinanderreden, das ist letzten Endes die Verantwortung, die zentral beim Menschen bleibt.

Oliver Ratajczak: Ja, hoffe ich mal inständig. Das ist ja auch das, was uns auszeichnet. Und ich stelle ja immer fest, egal mit wem ich rede, da nimmt man ja immer was von mit, wo man denkt: Oh Mist, das habe ich noch gar nicht so gesehen. Oder… Oder, warum zur Hölle wendest du das nicht so an, wie wir es gedacht haben? Und dann kommen die halt um die Ecke und sagen: Ja, weil hier. Und man denkt: Ah, Mist, hatten wir nicht auf dem Schirm. Also man muss ja immer reden. Und alles, was sozusagen Kommunikation katalysiert und dafür sorgt, dass Kommunikation anspringt, ist ja bei mir herzlich willkommen.

Götz Müller: Ja, und da kann man sich ja durchaus eben von der Maschine helfen lassen. Warum auch nicht?

Oliver Ratajczak: Genau. Also wenn man dann vor allen Dingen noch denkt, dass dieses Wiki, man muss es ja gar nicht aufmachen und in den siebten Unterordner gehen und sich ein Kapitel raussuchen und das durchlesen, sondern man kann ja durchaus dem Sprachmodell einfach eine Frage stellen. Der geht dann für einen in das Wiki, sucht das raus und beantwortet die Frage. Das geht ja, also mit Bordmitteln auf meinem Lokalen, zugegebenermaßen recht großem Mac, aber das läuft halt einfach hier so lokal. Da habe ich kein amerikanisches Rechenzentrum zwischen und meine Daten gehen nicht irgendwo hin und flöten. Du bist ja auch ziemlich im Mittelstand unterwegs, soweit ich weiß. Und der lebt ja davon, dass er im Zweifelsfall sein Know-how im Griff hat und das nicht abfließen kann. Und dafür ist das prädestiniert. Also mein erster Anwendungsfall war eigentlich so ein Due-Diligence-Prozess. Irgendein Unternehmen will ein anderes Unternehmen kaufen. Es gibt Informationen, die man da bekommt, die muss man in kurzer Zeit sichten, auf Inkonsistenzen überprüfen. Das ist prädestiniert. Die Daten landen da drin, werden durchgearbeitet sozusagen und am Ende gibt es Statements mit Widersprüchen und Zusammenfassung. Also ja, ohne dass es irgendwohin abdriften kann. Das finde ich total faszinierend.

Götz Müller: Ja, eine Frage, die ich auch immer ganz gern stelle und ich glaube, die ist hier auch relevant. Wenn jetzt der eine oder andere sagt: Boah, coole Sache, generell bräuchte ich sowas. Ich habe vielleicht noch gar kein Wiki, wo ich mein Wissen organisiere, eben traditionell. Was ist deine Empfehlung, wenn ich mit dem Thema anfangen will? Sollte ich jetzt erst, so wie man es zum Beispiel bei Shopfloor-Management, digitalem Shopfloor-Management, da ist so ein bisschen die Empfehlung, baut erstmal Routine auf und digitalisiert als zweites. Kann man das so eins zu eins auf das Thema übertragen? Oder ist eher die Empfehlung, hey, wenn ihr noch gar nichts habt, dann fangt doch gleich richtig an, in so Anführungszeichen.

Oliver Ratajczak: Ja, die Frage, was ist richtig? Also die Software, die hier benutzt wird, sind zwei Komponenten. Die kosten einfach 0 Euro. Da freut sich das Schwabenherz. Die kann man einfach mal installieren. Und dann hat man wahrscheinlich 23 Konzepte noch irgendwo rumliegen in Word-Format. Die muss man einmal umspeichern in Textformat und lädt die da rein und lässt sich überraschen. Und wenn man dann nicht lichterloh brennt vor Begeisterung und das weitermachen will, dann weiß ich auch nicht. Also das kann man einfach mal machen nebenbei. Das kann im Zweifelsfall der Praktikant oder der Azubi mal laufen lassen. Dann kann man mal schauen, was da rauskommt. Ich bin da ja eher so, wie soll ich sagen, pragmatisch veranlagt. Also bevor man da sieben Jahre Konzept macht, um jemanden zu zitieren, der immer sehr weise Sachen sagt: Die Schnellen fressen die Langsamen. Also manchmal muss man auch einfach mal mit 80 Prozent aber vorangehen und nicht erstmal warten, bis das Konzept fertig ist.

Götz Müller: Ja, unterm Strich weiß man sowieso erst, wenn man es ausprobiert hat, was denn vielleicht richtig gewesen wäre. Und andererseits, das sage ich auch immer, irgendwann wird der Punkt kommen, wo man sich dann sprichwörtlich in den Hintern beißen will, weil man gesagt hat: Hätte ich es doch anders gemacht. Aber egal, wie man es vielleicht macht.

Oliver Ratajczak: Ja, hinterher ist man ja immer klüger, das weiß man ja alles einfach nicht. Und ich kann jedem nur anbieten, wenn ihr Lust habt, euch mit dem Thema auszutauschen, gerne bei mir im Coffee Talk, du warst ja auch schon ein paar Mal da, unternehmenschemie.de/coffee-talk, da kann man sich einfach anmelden und da treffen sich dann mittelständische Geschäftsführer und wir unterhalten uns einfach zu den Themen, die die Leute mitbringen. Einmal im Monat, anstelle der Mittagspause, das hilft ja schon. Und wenn ihr einfach Fragen dazu habt, kontaktiert mich doch einfach mal. Unter unternehmenschemie.de, da findet ihr den Rest.

Götz Müller: Das nehme ich auf jeden Fall in die Notizen rein. Eine Frage, die ich auch immer stelle, du hast es zum Teil schon beantwortet, ich bohre nochmal ein bisschen nach, was sollte man beachten, wenn man mit dem Thema anfängt, was sollte man im Extremfall vielleicht auch vermeiden, kann man da schon was nennen?

Oliver Ratajczak: Ja, man muss sich halt vorher überlegen: Für wen ist das Wissen, was da zusammenkommt? Also nicht, dass ich plötzlich irgendwie sage, wir haben hier so zehn Sharepoints in den letzten 20 Jahren angesammelt, die sind randvoll mit irgendwelchen Dokumenten, niemand blickt mehr durch in den ganzen Ordnerstrukturen, wir nehmen jetzt mal alles und schmeißen das da rein. Ich weiß nicht, ob da personenbezogenen da sind, Daten drin sind, vielleicht sind auch irgendwelche Gehaltszettel drin, vielleicht ist noch irgendwas Geheimnis drin, was keiner so wissen sollte, da muss man halt ein bisschen aufpassen. Oder bevor man die Meute drauflässt, vorher nochmal gucken, was da überhaupt zusammengefasst wurde. Deswegen lieber mal klein anfangen. Mit Sachen, wo man weiß, die 20 Konzepte, da könnte man ruhig mal einer drüber gucken. Allein das, wo man einfach mal sagt, ach, da müsste man jetzt mal Zeit zu haben, da mal durchzugucken. Dann lass das die Maschine machen.

Götz Müller: Ja, absolut nachvollziehbar gut noch eine weitere Frage, die ich manchmal stelle und jetzt zu dem Zeitpunkt fällt dir noch irgendwas ein, was wir auch noch adressieren sollten, was ich vielleicht noch nicht gefragt habe.

Oliver Ratajczak: Also, an der Stelle der Hörer, stellt euch da mal die Frage, wie sorge ich dafür, dass mein Wissen hier im Unternehmen nicht abhandenkommt? Oder wo ist denn das Wissen überhaupt? Naja, in den Köpfen der Leute. Okay, manchmal gibt es auch Vorschriften, die hingeschrieben sind. Manchmal gibt es auch so Arbeitsanweisungen oder noch schlimmer, bei irgendeiner Zertifizierung wurden mal Prozesse dokumentiert, die oft leider nichts mit der Realität zu tun haben, sondern irgendwie für die Zertifizierung gemacht wurden. Und manchmal sind die auch so formuliert, wie, als hätte es ein Anwalt geschrieben für Anwälte, also auch weit weg von der Praxis. Habe ich sowas? Und wo ist mein Wissen wirklich? Wenn ich weiß, der Klaus geht in zwei Jahren in Rente, aber der ist jetzt seit 30 Jahren hier und der kann wirklich alles und egal, wer ein Problem hat im Unternehmen, der greift zum Hörer und ruft den an, dann überleg dir doch mal genau, wie kriegst du das aus dem raus, dass das in zwei Jahren nicht einfach weg ist. Der kann ja auch noch unterschreiben, ich bleibe noch als Berater dabei, zwei Jahre, kein Problem. Aber das wird ja auch nicht reichen. Weil im Zweifelsfall, die Fragen passieren ja immer, wenn er nicht mehr da ist. Deswegen müsste man sich vorher mal Gedanken darum machen, was der so alles weiß. Und dem einfach sozusagen zu sagen, so, du hast hier ein weißes Blatt Papier, setz dich doch mal hin und schreib mal auf, was du in 30 Jahren gelernt hast hier. Da bin ich relativ sicher, dass das Papier lange weiß bleibt, weil das ist halt so ein typisches Wiki-Phänomen, weiße Seite, wo fange ich an? Aber lass doch mal die KI anfangen mit dem, was du hast und dann lass ihn drüber gucken. Das ist total effizient.

Götz Müller: Ja, also da hast du jetzt gerade auch ein Stück weit ein Herzensthema von mir adressiert, selber, weil ich ja selber auch ein Boomer bin, wenn die halt weg sind, ich werde es erst hinterher merken. Das hast du ganz richtig betont.

Oliver Ratajczak: Ja, ja. Ja, ja, genau. Das ist immer das Ding. Also wie oft habe ich das erlebt? Ah, wir müssen noch was machen, der geht in zwei Jahren. Ah, jetzt ist es nur noch ein Jahr, wir müssen, aber bald sitzen wir mit dem zusammen und dann sitzen die letzten zwei Wochen zusammen und sagen, sag doch mal schnell, was wir hier nicht vergessen sollen, wo ich denke, wie Naiv kann man sein. Das fällt denen in dem Moment doch im Leben nicht ein. Und es geht ja immer um die ganz feinen Details, an die man selber nicht denkt. Und da kommt halt wieder dieses, die Domain habe ich damals glaube ich auch registriert, Kommunikationskatalyse. Also alles, was dazu anregt, miteinander zu kommunizieren, ist Gold wert. Und wenn da im Zweifelsfall, weiß ich nicht, der schreibt da seine Arbeitsanweisung, die er geschrieben hat in den letzten 20 Jahren, einfach mal rein, lässt das einmal durcharbeiten von der Maschine und liest sich das Ergebnis nachher durch. Wenn der bei jeder zweiten Seite sagt, ja, das stimmt ja so gar nicht, das ist ja so toll, dann kann er nämlich genau hinschreiben, wie es so ist und dann kommt man ein Stückchen weiter. Wenn das nur dabei hilft, dem darüber nachzudenken, warum ist die Maschine so doof und warum hat die das so blöd geschrieben? Ich formuliere es anders, dann ist es doch toll. Dann wird es halt besser. Und damit kriegt man definitiv, sag ich mal, andere Wissensebenen erreicht, als wenn man einfach sagt, hier ist ein Blog, schreib mal auf.

Götz Müller: Ja, da geht mir gerade der Gedanke durch den Kopf, auch da könnte ich eventuell die Maschine, ganz allgemein gesagt, nutzen, weil sie mit ziemlich großer Wahrscheinlichkeit bei dummen Fragen deutlich schmerzfreier ist wie ein Mensch, der dann sagt: Ich kann doch jetzt nicht so eine blöde Frage stellen. Oder der dann schon vielleicht im Extremfall zurückhaltend wird, weil vielleicht der andere Gesicht hinzieht. Da könnte man sich vorstellen, die Maschine ist schmerzfrei und bohrt nach.

Oliver Ratajczak: Die ist total schmerzfrei. Aber ist ja auch gut. Im Zweifelsfall ist es einfach ein neutraler Helferling, der da mal so durchflöhnt. Und dann ist natürlich, dann darf man halt nicht sagen, oh, wir haben jetzt das Wissen von dem abgezapft. Nee, dann beginnt eigentlich die Arbeit. Dann muss der mal gucken, was steht denn da eigentlich? Und dann seinen Senf dazugeben. Und dann kommt man einfach viel, viel weiter. Ich glaube, also du kennst mich, ich bin kein Freund von so amerikanischen Superlativen und die Welt wird sich verändern und jetzt ist das ultimative Konzept. Aber dieses Konzept, Kombination aus einem Sprachmodell mit einem Wiki, halte ich für das großartige Konzept, das ich in den letzten 15 Jahren kennengelernt habe. Für mich ist das echt weltbewegend. Wikis waren schon großartig, aber das jetzt noch mit KI-Unterstützung ist so Wiki auf Speed. Also meine Podcast-Folgen, 150 Stück, habe ich da reingepackt und er hat daraus 3.800 Seiten mit Themen gemacht, wo ich wirklich gestaunt habe, was er für Themen gefunden hat. Da war mir teilweise gar nicht bewusst, dass ich da mal drüber gesprochen habe. Ich habe dann das Thema aufgemacht, habe mir das durchgelesen und dachte, ja, kann man so sehen, war mir nicht bewusst. Mein eigener Content war mir nicht bewusst, dass das da drinsteckt. Das ist unfassbar.

Götz Müller: Kann ich absolut nachvollziehen. Und an der Stelle, Oliver, ich bin dankbar, dass mir über dich dieses Thema begegnet ist und danke dir jetzt für deine Zeit für unsere Episode.

Oliver Ratajczak: Gerne jederzeit wieder. Ich freue mich.

Götz Müller: Das war die heutige Episode im Gespräch mit Oliver Ratajczak zum Thema KI-Einsatz im Wissensmanagement. Notizen und Links zur Episode finden Sie auf meiner Website unter dem Stichwort 397.

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Ich bin Götz Müller und das war Kaizen to go. Vielen Dank fürs Zuhören und Ihr Interesse. Ich wünsche Ihnen eine gute Zeit bis zur nächsten Episode. Und denken Sie immer daran, bei allem was Sie tun oder lassen, das Leben ist viel zu kurz, um es mit Verschwendung zu verbringen.

KI-generierte Zusammenfassung

In dieser Episode spricht Götz Müller mit Oliver Ratajczak über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Wissensmanagement und insbesondere über die Verbindung von Wikis mit großen Sprachmodellen. Oliver Ratajczak ist seit vielen Jahren als Berater für profitable Kundenbeziehungen tätig und beschäftigt sich parallel als Chief Innovation Officer mit Innovationsprozessen. Ausgangspunkt des Gesprächs ist die Frage, wie Wissen in Unternehmen so verfügbar gemacht werden kann, dass es zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung steht.

Für Oliver Ratajczak sind Wikis dafür ein besonders geeignetes Werkzeug. Anders als zentral redaktionell gepflegte Wissenssammlungen ermöglichen sie, dass Mitarbeiter Wissen unmittelbar eintragen, ergänzen und verändern. Dabei darf ein Wiki durchaus unvollständig, redundant oder gelegentlich widersprüchlich sein. Entscheidend ist zunächst, dass Wissen überhaupt festgehalten wird. Eine zentrale Redaktion kann zwar für eine ansprechende und einheitliche Darstellung sorgen, wird aber schnell zum Flaschenhals. Informationen, die gerade spontan und aus der praktischen Arbeit heraus entstehen, erreichen eine solche Redaktion häufig gar nicht.

Mit zunehmender Größe eines Wikis entsteht allerdings ein neues Problem: die Pflege. Oliver Ratajczak beschreibt dafür das Konzept der Wiki-Gärtner. Diese Mitarbeiter kümmern sich darum, Inhalte zu beobachten, Widersprüche aufzuspüren, Redundanzen zu erkennen und die Wissensbasis weiterzuentwickeln. Bei mehreren hundert Mitarbeitern und tausenden Seiten wird diese Aufgabe jedoch schnell umfangreich. Genau hier sieht Oliver Ratajczak einen besonders interessanten Anwendungsfall für generative KI.

Als Ausgangspunkt dient ein Konzept von Andrej Karpathy, das Wikis mit Large Language Models verbindet. Statt Wissen ausschließlich manuell zu strukturieren und zu pflegen, kann ein Sprachmodell vorhandene Inhalte analysieren, thematisch zusammenführen und daraus neue Wissensseiten erzeugen. Oliver Ratajczak hat dieses Vorgehen praktisch ausprobiert und dafür unter anderem Podcast-Transkriptionen und eigene Bücher verwendet. Aus dem Material entstanden innerhalb von etwa zwei Wochen rund 3.800 thematisch strukturierte Seiten. Besonders interessant ist dabei, dass das System neue Fundstellen zu bereits behandelten Themen erkennt und bestehende Seiten entsprechend ergänzt.

Eine weitere Stärke liegt in der automatisierten Suche nach Widersprüchen und Redundanzen. Die KI soll dabei nicht eigenmächtig entscheiden, welche Aussage richtig ist, sondern auf mögliche Konflikte hinweisen. Die inhaltliche Bewertung bleibt beim Menschen. Gerade dieses Vorgehen reduziert das Risiko, dass vermeintlich widersprüchliche Aussagen vorschnell vereinheitlicht werden, obwohl sie möglicherweise unterschiedliche Situationen oder bewusst unterschiedliche Perspektiven beschreiben.

Damit verbunden ist die Frage nach den bekannten Halluzinationen generativer KI. Oliver Ratajczak erläutert das Prinzip von Retrieval-Augmented Generation, bei dem ein Sprachmodell für eine Antwort gezielt Informationen aus einer Wissensbasis erhält. Dadurch steht der KI relevanter Kontext zur Verfügung und die Wahrscheinlichkeit frei erfundener Antworten lässt sich deutlich reduzieren. Die Kombination aus Wiki und Sprachmodell geht dabei noch einen Schritt weiter, weil die Wissensbasis dauerhaft aufgebaut und für spätere Fragen wiederverwendet werden kann.

Eine zentrale Rolle bleibt trotzdem beim Menschen. KI kann die aufwendige Verwaltung, Strukturierung und Analyse von Wissen erheblich beschleunigen. Neues Wissen zu entwickeln, Aussagen zu bewerten, Erfahrungen einzuordnen und Widersprüche aufzulösen, bleibt jedoch menschliche Arbeit. Vollständigkeit ist dabei kein sinnvolles Ziel. Es geht vielmehr darum, das vorhandene Unternehmenswissen systematisch aufzubauen und für andere zugänglich zu machen.

Besonders relevant wird das bei Erfahrungswissen, das häufig in den Köpfen einzelner Mitarbeiter steckt. Gerade bei langjährigen Mitarbeitern besteht die Gefahr, dass dieses Wissen beim Ausscheiden verloren geht. Die klassische Aufforderung, einen Mitarbeiter kurz vor dem Ruhestand aufzufordern, sein gesamtes Wissen aufzuschreiben, greift zu kurz. Viele Details sind implizit und werden erst sichtbar, wenn konkrete Fragen gestellt werden. Eine KI kann hier als neutraler Gesprächspartner dienen, der vorhandene Dokumente analysiert, Fragen stellt und damit auch Wissen sichtbar macht, das dem Wissensträger selbst gar nicht mehr bewusst ist.

Interessant ist zudem der kommunikative Effekt. Wenn Mitarbeiter Inhalte gegenseitig bearbeiten, entstehen Verbindungen und neue Zusammenarbeit. Wissen wird dadurch nicht nur konserviert, sondern kann sich weiterentwickeln. KI wirkt in diesem Zusammenhang weniger als Ersatz für Kommunikation, sondern vielmehr als deren Katalysator.

Für den Einstieg empfehlen beide einen pragmatischen Ansatz. Unternehmen sollten nicht erst jahrelang ein umfassendes Wissensmanagement-Konzept entwickeln. Stattdessen können sie mit einer überschaubaren Menge vorhandener Dokumente beginnen, diese in ein geeignetes Wiki überführen und ausprobieren, welche Erkenntnisse die KI daraus gewinnt. Gleichzeitig sollten sensible oder personenbezogene Daten nicht unkontrolliert in eine solche Wissensbasis übernommen werden. Gerade für mittelständische Unternehmen kann eine lokale Verarbeitung interessant sein, wenn das eigene Know-how das Unternehmen nicht verlassen soll.

Als besonders geeignete Anwendung nennt Oliver Ratajczak beispielsweise Due-Diligence-Prozesse, bei denen große Mengen von Informationen schnell analysiert und auf Widersprüche geprüft werden müssen. Letztlich geht es aber um eine grundlegendere Frage: Wo befindet sich das Wissen eines Unternehmens tatsächlich und wie kann verhindert werden, dass es mit einzelnen Menschen verschwindet? Die Verbindung von Wiki und KI bietet dafür einen pragmatischen Ansatz, der Wissensmanagement beschleunigt, Wissen sichtbar macht und gleichzeitig die notwendige menschliche Auseinandersetzung mit diesem Wissen fördert.

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