Wissenskommunikation, maschinelles Lernen und Sprachmodelle
Wie KI das Wissensmanagement verändert
- 2024
- Buch
- Verfasst von
- Werner Bünnagel
- Verlag
- Springer Berlin Heidelberg
Über dieses Buch
Künstliche Intelligenz ist mehr als ein Trendthema. Maschinelles Lernen und Sprachmodelle sind regelrecht Dynamiktreiber in vielen Entwicklungen. Wer erkennt, dass Wissen zum Grundkapital der Unternehmen gehört und dass Wissenskommunikation somit ein Schlüssel zum Erfolg ist, der kommt um die KI nicht herum. Sie gibt die Möglichkeit, das Wissensmanagement neu zu gestalten und sogar neu zu denken. Um all die Möglichkeiten, aber genauso die Anforderungen der KI im Einsatz für das Managen von Wissen zu erkennen, müssen wir insbesondere die Wirkungsweise und das Funktionieren der Sprachmodelle sowie des maschinellen Lernens verstehen. Auf diese Weise werden wir den Nutzwert des maschinellen Lernens erfahren und eine Vorstellung zu Assistenzsystemen entwickeln. KI ist weder Selbstläufer noch Heilsbringer, aber das Wissen im Unternehmen ist es wert, die Dinge neu zu denken und ausgetretene Pfade zu verlassen. Dieses Buch gibt sowohl theoretisches Basiswissen, Impulse als auch Handreichungen dafür.
Der Inhalt
Wissen, Lernen und Kommunikation – Verbindungslinien und Schnittstellen Sprache zur Kodifizierung und Kommunikation zum Wissenstransfer Einsatzbereiche der KI im betrieblichen Wissensmanagement Sprachmodelle, Natural Language Processing und Wissen Vom WissenChat über die Personalisierung zur Simulation und zur Textsynthese
Anzeige
Inhaltsverzeichnis
-
Frontmatter
-
Von Möglichkeiten und Grenzen der Arbeit – der Blick nach vorn
-
Frontmatter
-
Kapitel 1. Neue Wege bereiten, neue Wege beschreiten
Werner BünnagelDer Beitrag untersucht die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in betriebliche Lernprozesse und -strukturen. Es wird betont, dass KI nicht nur Aufmerksamkeit von anderen Aufgaben ablenken darf, sondern dass eine gründliche Analyse der betrieblichen Eckpunkte und deren Wesen notwendig ist. Im Abschnitt zur Operativität wird erläutert, wie KI mit Wissensorganisation, Wissensmanagement und Qualifizierung zusammenhängt und welche operativen Bausteine beim Einsatz der KI relevant sind. Theoretische Einlassungen reichen nicht aus, daher werden praktische Beispiele vorgeführt, um zu zeigen, wie KI in der Praxis funktioniert. Handlungsvorgaben beschreiben, wie man KI am besten einsetzt. KI wird als Werkzeug betrachtet, das erlernt werden muss, um es effektiv zu nutzen. Das Verstehen von KI und deren Anwendung im betrieblichen Kontext wird als entscheidend hervorgehoben. Der Beitrag hebt hervor, dass KI nicht nur eine Datensammlung ist, sondern dass sie Wissen vernetzt und dynamisch weiterentwickelt. Die Bedeutung von Wissenskommunikation und die Notwendigkeit, KI-Wissen zu verbreiten, werden betont. Der Beitrag endet mit der Feststellung, dass KI die Arbeitswelt grundlegend verändert und dass Mitarbeiterqualifikation und -motivation entscheidend sind, um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungSoll 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. -
Kapitel 2. Wissen, Lernen und Kommunikation – Verbindungslinien und zugleich Schnittstellen
Werner BünnagelDas Kapitel behandelt die Verbindungen und Schnittstellen zwischen Wissen, Lernen und Kommunikation im Kontext der Projektwirtschaft und der digitalen Transformation. Es wird gezeigt, wie Künstliche Intelligenz genutzt werden kann, um Wissen zu managen und die Qualifizierung im Unternehmen zu verbessern. Dabei wird betont, dass Wissen, Lernen und Kommunikation nicht isoliert voneinander betrachtet werden sollten, sondern als ein zusammenhängendes System verstanden werden müssen. Die Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle dabei, dieses System zu optimieren und die Effizienz im Unternehmen zu steigern. Es werden verschiedene Anwendungen und Modelle vorgestellt, die zeigen, wie KI in der Praxis eingesetzt werden kann, um Wissen zu strukturieren, zu kommunizieren und zu nutzen. Besonders hervorhebenswert ist die detaillierte Darstellung der Schnittstellen zwischen Wissen, Lernen und Kommunikation sowie die praktischen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im Unternehmenskontext. Der Fachtext richtet sich an Experten mit tiefgehenden Kenntnissen in den Bereichen Projektmanagement, Wissensmanagement und IT.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungAm 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. -
Kapitel 3. KI –Vierte im Bunde
Werner BünnagelDer Fachbeitrag 'KI – Vierte im Bunde' untersucht die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in der modernen Arbeitswelt und deren Einfluss auf die Neue Arbeit. Es wird betont, dass KI nicht isoliert betrachtet werden sollte, sondern als integraler Bestandteil der Arbeitswelt verstanden werden muss. Die Feststellung von Nähe und die konzentrierte Betrachtung von Punkten, die Intelligenz und Lernen verbinden, sind zentrale Themen. KI zeigt sich als mächtiges Werkzeug, das jedoch nur dann effektiv ist, wenn es sinnvoll eingesetzt wird. Der Beitrag hebt hervor, dass KI nicht nur Daten organisiert und auswertet, sondern auch kreative und intuitive Kräfte besitzt, die jedoch noch nicht vollständig verstanden sind. Die Herausforderung besteht darin, diese Kräfte zu nutzen, ohne die menschliche Kreativität zu vernachlässigen. Der Text betont die Bedeutung von Emotionen und Humor in der KI-Entwicklung und diskutiert die ethischen und praktischen Implikationen der KI-Nutzung in Unternehmen. Besonders interessant ist die Betrachtung der Rolle von KI im Wissensmanagement und die Herausforderungen bei der Integration von KI in bestehende Systeme. Der Beitrag schließt mit der Feststellung, dass KI ein offenes System ist, das kontinuierlich weiterentwickelt wird und dessen Erfolg von der Fähigkeit abhängt, sinnvolle Anwendungen zu finden.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungKünstliche 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. -
Kapitel 4. Wege zur Operativität
Werner BünnagelDas Kapitel 'Wege zur Operativität' behandelt die strategische und operative Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Wissensmanagement. Es wird gezeigt, wie KI praxisbezogen eingesetzt werden kann, um Wissen zu managen und operative Ziele zu erreichen. Dabei werden verschiedene Anwendungsmöglichkeiten und Modelle der KI untersucht, die je nach Bedarf und Situation variieren können. Ein besonderer Fokus liegt auf der Kommunikation, Personalisierung und dem Lernen im Unternehmen. Der Text betont die Notwendigkeit, Wissen systematisch zu strukturieren und zu bewerten, um es effektiv nutzen zu können. Dabei wird auch die Rolle der Mitarbeiter und deren Weiterbildung berücksichtigt. Ein weiteres zentrales Thema ist die Integration von KI in bestehende Systeme und Prozesse, um die Wissensvernetzung und -vermittlung zu optimieren. Der Text bietet praktische Ansätze und Beispiele, wie KI in der Unternehmenspraxis eingesetzt werden kann, um Wissen effizient zu managen und die Unternehmensentwicklung zu fördern.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungWissen 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.
-
-
KI in der Unternehmenspraxis heute – Wissen managen morgen
-
Kapitel 5. Den Umbruch vorbereiten
Werner BünnagelDer Beitrag beleuchtet die Vorbereitung und den Umbruch der Künstlichen Intelligenz (KI) für die Praxis. Es wird dargelegt, wie KI das Wissensmanagement und die betriebliche Kommunikation durch die Nutzung von Sprachmodellen revolutioniert. Diese Modelle werden nicht nur zur Ergänzung und Erweiterung des domänenspezifischen Wissens eingesetzt, sondern auch zur Unterstützung von Lernprozessen und Personalentwicklung. Neue Lernformen wie selbstorganisiertes Lernen und KI-gesteuerte Ansätze rücken in den Mittelpunkt. Zudem wird die Rolle von KI in der Qualifizierung und Personalentwicklung beleuchtet, wobei Simulationen als Beispiel für die individuelle und bedarfsorientierte Weiterbildung dienen. Der Text betont die Notwendigkeit, sich frühzeitig mit den Entwicklungen der KI auseinanderzusetzen und die praktischen Anwendungen zu verstehen, um die Dynamik und Lebendigkeit des Lernens zu fördern.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungWenn 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. -
Kapitel 6. Wissensrecherche und WissenChat
Werner BünnagelDer Beitrag behandelt die Bedeutung und den Entwurf unternehmensspezifischer Sprachmodelle im Wissensmanagement. Es wird erläutert, wie Sprachmodelle und KI-Systeme Wissen effizient verarbeiten und wie sie durch Training und spezifische Algorithmen angepasst werden können. Besondere Aufmerksamkeit wird der Retrieval-Augmented Generation (RAG) gewidmet, die die Integration von externem Wissen in bestehende Sprachmodelle ermöglicht. Dies ermöglicht es, domänenspezifisches Wissen in die Modelle zu integrieren und die Leistungsfähigkeit der Systeme zu erhöhen. Der Text beschreibt auch die Herausforderungen und Möglichkeiten der KI im Wissensmanagement und wie diese in der Praxis umgesetzt werden können. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Diskussion über die Notwendigkeit von Training und Feinabstimmung der Modelle, um sicherzustellen, dass sie den spezifischen Anforderungen der Unternehmen gerecht werden. Der Beitrag bietet einen umfassenden Überblick über die technischen und praktischen Aspekte der Anwendung von KI im Wissensmanagement und zeigt auf, wie Unternehmen von den Vorteilen dieser Technologien profitieren können.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungRetrieval, 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. -
Kapitel 7. Vom WissenChat über die Personalisierung zur Simulation
Werner BünnagelDas Kapitel beschäftigt sich mit der Entwicklung von Wissensmanagementsystemen, die auf Generative AI basieren. Es wird erläutert, wie diese Systeme durch die Kombination von trainierten Sprachmodellen und aktuellen Wissensbeständen anwenderspezifische Wissensdaten zusammenführen. Die Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht es, aktuelles und unternehmensspezifisches Wissen einzubeziehen. Darüber hinaus werden verschiedene Ansätze zur Personalisierung und Individualisierung des Wissensmanagements diskutiert, um die Effizienz und Relevanz der Wissensvermittlung zu erhöhen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Simulation von Wissensprozessen, die es ermöglicht, prozedurales Wissen und Wissensvernetzung zu trainieren. Die Herausforderungen und Möglichkeiten der Personalisierung und Simulation werden detailliert beleuchtet, um die Leistungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit von Mitarbeitern zu steigern. Besondere Aufmerksamkeit wird der Bedeutung von Datenstrukturen und der Qualität der Wissensbasis geschenkt, um eine präzise und effektive Wissensvermittlung zu gewährleisten.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungDas 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. -
Kapitel 8. Modellbereiche: Kompetenzmanagement, Fachkräftebildung, Assistenzsysteme, Textsynthese und disruptive Modelle
Werner BünnagelDas Kapitel untersucht die vielfältigen Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz (KI) im Kompetenzmanagement, der Fachkräftebildung, Assistenzsystemen, Textsynthese und disruptiven Modellen. Es wird dargelegt, wie KI in der Lage ist, komplexe Daten zu analysieren und Beziehungen zwischen heterogenen Daten zu erkennen, was insbesondere im Personalmanagement eine Entlastung darstellt. Die KI kann auch generative KI-Modelle zum Leben erwecken, die in der Lage sind, tiefgehende Analysen und Prognosen zu erstellen. Das Kapitel betont die Bedeutung der Individualisierung und Personalisierung im Wissensmanagement und hebt hervor, dass KI-gestützte Systeme effektiver sind, wenn sie auf einer soliden Datenbasis aufbauen. Es wird auch auf die Herausforderungen und Potenziale der KI-Anwendung in der Bildung und Qualifizierung eingegangen und die Notwendigkeit einer kritischen Auseinandersetzung mit den ethischen und datenschutzrechtlichen Implikationen betont. Schließlich werden disruptive Modelle und neue Ansätze im Wissensmanagement diskutiert, die die traditionellen Methoden in Frage stellen und neue Wege der Wissensvermittlung und -verarbeitung eröffnen.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungKI 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. -
Kapitel 9. Alles auf einen Blick
Werner BünnagelDas Kapitel behandelt die Integration von Künstlicher Intelligenz im betrieblichen Wissensmanagement und die praktischen Anwendungen der KI in der Wissensverwaltung und -kommunikation. Es betont die Notwendigkeit eines fundierten Verständnisses der KI-Mechanismen und -Algorithmen und diskutiert die Herausforderungen und Vorteile der KI-Nutzung im Wissensmanagement. Besonders hervorzuheben ist die detaillierte Analyse der praktischen Anwendungen der KI und die Betonung der Bedeutung eines ganzheitlichen Verständnisses der KI-Technologien für den erfolgreichen Einsatz im betrieblichen Kontext.KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
ZusammenfassungEs 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.
-
-
Backmatter
- Titel
- Wissenskommunikation, maschinelles Lernen und Sprachmodelle
- Verfasst von
-
Werner Bünnagel
- Copyright-Jahr
- 2024
- Verlag
- Springer Berlin Heidelberg
- Electronic ISBN
- 978-3-662-69913-3
- Print ISBN
- 978-3-662-69912-6
- DOI
- https://doi.org/10.1007/978-3-662-69913-3
Informationen zur Barrierefreiheit für dieses Buch folgen in Kürze. Wir arbeiten daran, sie so schnell wie möglich verfügbar zu machen. Vielen Dank für Ihre Geduld.
