Wissenskommunikation, maschinelles Lernen und Sprachmodelle

Table of Contents

1. Frontmatter

2. Von Möglichkeiten und Grenzen der Arbeit – der Blick nach vorn

   1. Frontmatter

   2. Kapitel 1. Neue Wege bereiten, neue Wege beschreiten

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Soll Künstliche Intelligenz in das betriebliche Lernen eingebracht werden, kommt man nicht umhin, vorab auf die Eckpunkte und deren Wesen zu schauen, um daraufhin die Künstliche Intelligenz (KI) einzubeziehen. Kommt KI ins Spiel, droht allem drumherum die Aufmerksamkeit entzogen zu werden. Daher wird auf dem Weg hin zum Einsatz der KI noch einmal genauer hingeschaut, wie alles zusammenwirkt und wie KI nützlich sein kann. Im Abschnitt zur Operativität wird erfasst, wie KI mit Wissensorganisation, Wissensmanagement sowie Qualifizierung in Zusammenhang gebracht werden kann und was operative Bausteine beim Einsatz der KI sind.

   3. Kapitel 2. Wissen, Lernen und Kommunikation – Verbindungslinien und zugleich Schnittstellen

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Am Anfang waren Projekte, heute sind es Projektwirtschaft und die Umsetzung Künstlicher Intelligenz, die das Tagesgeschäft der Projektierer bestimmen. Es gilt, die richtige Fährte zu den Potenzialen zu finden. Dazu gehört es, in Bewegung zu bleiben und die digitale Transformation als selbstverständlich zu verstehen. Kommunikation und erst recht Unternehmenskommunikation, das ist nicht Redekultur und schon gar keine Redekunst. Kommunikation im Team wird oft und ausschließlich als Miteinander-Reden verstanden. Kommunikation ist auch Reden, aber vom Ziel und Zweck her gehört in Unternehmen oder Organisationen noch dazu, einander zu verstehen und das gemeinsame Machen zu koordinieren. Das Miteinander-Reden begleitet das Tun und hilft, sich auf Haltung sowie Handeln anderer einzustellen, um das gemeinsame Handeln zu harmonisieren.

   4. Kapitel 3. KI –Vierte im Bunde

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Künstliche Intelligenz ist in Bezug auf die neue Arbeitswelt und den Arbeitsalltag kein isoliertes Phänomen Zumindest darf es das nicht sein, wenn KI Spuren in der Neuen Arbeit hinterlassen soll. Bei aller Euphorie für die bisher ungeahnten Möglichkeiten, die die neue Welt mit der KI zu bieten hat, verhilft der nüchterne Blick auf das Mögliche dabei, wirkungsvolle Veränderungen in Gang zu setzen. In direkter Anbindung zu Wissen, Lernen und Kommunikation sind die Stellen zu suchen, wie sich diese vier Stellgrößen einer erfolgreichen Unternehmensentwicklung zusammenfügen lassen.

   5. Kapitel 4. Wege zur Operativität

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Wissen mit KI zu managen, das hat einen strategische und/oder einen operativen Ansatz. Die Wirkung und den Nutzen von Künstlicher Intelligenz wird in diesem Zusammenhang am augenscheinlichsten, wenn die Stellen für den Praxiseinsatz sichtbar werden. Diese praxisbezogene Zielrichtung sowie die konkreten Anwendungsmöglichkeiten werden im Weiteren unter operativem Wissen subsumiert. Das muss für die Umsetzung in der Praxis aber weiter differenziert werden, was in der Folge bedeutet, dass Entscheider genau wissen, wo und wofür KI im Wissensmanagement zum Einsatz kommen soll.

3. KI in der Unternehmenspraxis heute – Wissen managen morgen

   1. Kapitel 5. Den Umbruch vorbereiten

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Wenn wir ans Werk gehen, die KI für die Praxis tauglich zu machen, gilt es, nicht nur Möglichkeiten zu sammeln und zu bestaunen, sondern das Brauchbare, Nutzbare bzw. Mehrwertige ins Auge zu fassen. Daraufhin steht dann das Machen an. Erst die Praxis und die Erfahrungen, die im Kleinen gemacht werden, bringen den Einsatz der Künstlichen Intelligenz voran. Um das Wissensmanagement in Verknüpfung mit der betrieblichen Kommunikation zu bringen, nutzen wir die Sprachmodelle. Auch hier stehen nicht die großen, beeindruckenden Modelle im Vordergrund. Der Pragmatismus zielt auf die Ergänzung und Erweiterung von Sprachmodellen, weil damit das domänenspezifische und aktuelle Wissen erfasst wird.

   2. Kapitel 6. Wissensrecherche und WissenChat

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Retrieval, Indizierung, eine umspannende Tokenisierung u.Ä. zeigen, wie wichtig es ist, ein unternehmensspezifisches Sprachmodell zu entwerfen. Datenbasis und Sprachmodell legen an dieser Stelle die Grundlage dafür, einen zielführenden Wissensdialog zu ermöglichen, der domänenspezifisches Wissen einbezieht. Das Large Language Model, das dann über all das gelegt wird, ist multifunktional (siehe Abb. 6.1). Ein Sprachmodell ist keine Maschine mit stereotypen Reaktionsmustern. Die Maschine ist immerhin lernfähig, wodurch sich ein Sprachmodell als KI-System anpasst sowie weiterentwickelt.

   3. Kapitel 7. Vom WissenChat über die Personalisierung zur Simulation

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Das Generative am WissenChat ist, dass das System vorher gelernt hat, Wissensfragen zu beantworten und etwa mit der Unterstützung durch Retrieval-Augmented Generation aktuelles sowie unternehmensspezifisches Wissen einzubeziehen. Allein durch diese Kombinatorik von trainiertem Sprachmodell und dem Zugriff auf aktualisierte Wissensbestände werden anwenderspezifische Wissensdaten bzw. Wissensinstanzen zusammengeführt. Noch mehr Unterstützung erhalten die Anwender darüber hinaus entweder durch passende Dokumente oder es werden sogar Gebrauchstexte erstellt. Das kann von einfacher Korrespondenz bis zu komplexen Fachtexten reichen. Derartige Fachtexte sind z. B. Projektberichte, juristische Schriftsätze oder sprachlicher Auswertungen statistischer Daten.

   4. Kapitel 8. Modellbereiche: Kompetenzmanagement, Fachkräftebildung, Assistenzsysteme, Textsynthese und disruptive Modelle

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      KI kann mit der Zeit und nach dem Training neuronaler Netze die Auswertung von Daten und die Nachverfolgung übernehmen. So ist die KI ferner in der Lage, Beziehungen zwischen all den zum Teil heterogenen Daten/Datenformaten aktiv herzustellen. Das ist für die Verantwortlichen des Personalmanagements mehr als eine Entlastung bzw. Arbeitserleichterung, da die zunehmende Komplexität der Daten die Beherrschung des gesamten Informationsmaterials fast unmöglich macht. Das reine Management dieser Daten ist dann noch lange keine Künstliche Intelligenz.

   5. Kapitel 9. Alles auf einen Blick

      Werner Bünnagel

      Zusammenfassung

      Es ist an der Zeit, dass sich das betriebliche Wissensmanagement mit der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzt. Und das bedeutet, dass das Feld der Diskussion verlassen wird und die Verantwortlichen konkret werden. Der Einsatz von KI muss nicht als Wunderwaffe verstanden werden, vielmehr müssen Stärken und Schwächen konkretisiert werden. Dabei geht es dann wiederum nicht um die Prüfung und Darstellung von Möglichkeiten, sondern um den Einsatz der KI in der Praxis des Wissensmanagements und vor allem um die Umsetzung. Diesbezüglich gehört es dazu, sich einen Einblick in die Mechanismen, Verfahren und Methoden der KI zu verschaffen. Aber im Rahmen dieser Annäherung steht ja nicht im Vordergrund, das Programmieren zu erlernen, sondern zu verstehen, wie KI Daten managt, Beziehungen zwischen Daten herstellt und wie maschinelles Lernen funktioniert. Das alles hat auch einen Fokus, nämlich auf die Sprachmodelle und die Verarbeitung natürlicher Sprache.

4. Backmatter