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KI im Wissensmanagement: Automatisierte Wissensverarbeitung

Eine künstliche Intelligenz findet in vielen Gebieten Anwendung, doch ist dies auch in Bereichen des Wissensmanagement so?


Quelle: Bild von kjpargeter


Künstliche Intelligenz ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf den Computer zu übertragen und ihm damit Intelligenz zu verleihen. Statt für jeden Zweck programmiert zu werden, kann eine KI eigenständig Antworten finden und selbstständig Probleme lösen.


KI kann in vielen Bereichen des Wissensmanagements eine wertvolle Unterstützung biesten, insbesondere bei der automatisierten Wissensverarbeitung.


 

Wir haben die KI selbst gefragt, wie sie im Wissensmanagement eingesetzt werden kann.

Folgende Punkte hat uns ChatGPT genannt:


  • Wissensabbildung: KI-Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen können dazu beitragen, Wissen aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und zu strukturieren. Durch die Wissensabbildung können Zusammenhänge und Verbindungen leichter erkannt werden

  • Wissenssuche: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Suchalgorithmen können dazu beitragen, Wissen und Informationen schneller und effektiver zu finden. Durch die Wissenssuche können Zusammenhänge und Verbindungen leichter erkannt werden.

  • Wissensverteilung: KI-Technologien wie Chatbots und virtuelle Assistenten können dazu beitragen, Wissen und Informationen schneller und effektiver an diejenigen zu verteilen, die es benötigen

  • Wissensanalyse: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining können dazu beitragen, große Mengen an Wissen und Informationen zu analysieren und Zusammenhänge und Verbindungen zu erkennen.

  • Wissensprognose: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining können dazu beitragen, zukünftige Entwicklungen und Trends vorherzusagen und Wissen und Informationen entsprechend aufzubereiten

  • Wissensvisualisierung: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining können dazu beitragen, Wissen und Informationen in Form von Diagrammen, Karten oder Visualisierung aufzubereiten, um Zusammenhänge und Verbindungen leicht erkennen zu können

  • Wissensvalidierung: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining können dazu beitragen, Wissen und Informationen auf ihre Korrektheit und Aktualität zu überprüfen und gegebenenfalls zu aktualisieren

  • Wissenskuratierung: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining können dazu beitragen, Wissen und Informationen auszuwählen, zu ordnen und zu strukturieren, um es für die Nutzer leichter zugänglich zu machen

  • Wissensgenerierung: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning können dazu beitrage, neues Wissen und neue Informationen zu generieren, indem sie bestehende Daten und Wissen analysieren und Muster erkennen

  • Wissenspersonalisierung: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining können dazu beitragen, Wissen und Informationen individuell auf die Bedürfnisse und Präferenzen der Nutzer abzustimmen

  • Wissensintegration: KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Data Integration können dazu beitragen, Wissen und Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und in einem gemeinsamen Wissensbestand zu integrieren


 

Wir waren begeistert, wie die Antworten von ChatGPT mit unseren eigenen Gedanken übereinstimmen.

Das verdeutlicht die Möglichkeiten, die uns fortschreitende Digitalisierung und der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Zukunft bieten werden.

Wir wissen, dass diese Faktoren auch im Wissensmanagement von großer Bedeutung sind und viele Chancen ermöglicht: Wissen kann effizienter und zielgerichteter recherchiert, strukturiert, zusammengefasst und intentional für Projektmitarbeiter zugänglich gemacht werden und Informationen werden automatisch auf Qualität und Relevanz geprüft.

Jeder im Projektteam kann seine persönliche Arbeitsweise beibehalten und gleichzeitig wertvolles Wissen für alle generieren. Und das ohne zusätzlichen Aufwand während der täglichen Arbeit.


Ebenso wie ChatGPT nutzen auch wir die voranschreitende Digitalisierung und integrieren die künstliche Intelligenz immer mehr in unsere Arbeitsprozesse, um diese zu optimieren.

 

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