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Über GenKIWi

Humanzentrierte Generative KI für den qualitätsgesicherten Abruf von unternehmensinternem Wissen.

Hintergrund & Motivation

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen heute vor großen Herausforderungen im Umgang mit unternehmensinternem Wissen, die insbesondere vor dem Hintergrund von Fachkräftemangel, demografischem Wandel und digitaler Transformation an Relevanz gewinnen.

  • Unternehmen verfügen meist über unzählige, unstrukturierte Wissensbestände, die nur schwer auffindbar sind, sowie über schwer zugängliches implizites Wissen.
  • Fehlende Motivation und Zeit zur Wissensdokumentation führt zum Verlust geschäftskritischen Wissens, was durch Fachkräftemangel und den demografischen Wandel zusätzlich verschärft wird.
  • Fachkräftesicherung erweist sich besonders für KMU als herausfordernd (Schiedermair et al., 2023; Risius et al., 2018), weshalb effizientes Wissensmanagement für sie umso entscheidender ist.
  • Die Umsetzung von Wissensmanagement in Unternehmen bleibt weiterhin eine große Herausforderung. Dadurch bleiben potenzielle Wettbewerbsvorteile und Effizienzgewinne ungenutzt (Wielgórka, 2023).

Quellen:

  • Risius, P., Burstedde, A., Flake, R. (2018). Fachkräfteengpässe in Unternehmen: Kleine und mittlere Unternehmen finden immer schwerer Fachkräfte und Auszubildende (KOFA-Studie 2/2018). Institut der deutschen Wirtschaft Köln e. V.
  • Schiedermair, I., Kick, E., Baumgartner, M., Kopp, T., Kinkel, S. (2023). Wissensmanagement in KMU: Kriterien zur Identifikation von internen Schlüsselpersonen. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 118(6), 395–399. https://doi.org/10.1515/zwf-2023-1087
  • Wielgórka, D. (2023). Technological tools KM and innovation in SME enterprises. ECKM, 24(2), 1462–1470

Lösungsidee

GenKIWi setzt generative KI gezielt ein, um den Zugang zu Unternehmenswissen zu vereinfachen, organisationales Lernen zu stärken und klassische Suchsysteme durch einen intuitiven, natürlichsprachlichen Dialog zu ersetzen.

Nutzung von Generativer KI (GenKI) statt starrer Suchmasken

Natürlichsprachlicher Dialog für den direkten Zugriff auf Dokumente, Prozesse und Fachwissen

Demokratisierung des Wissens: auch fachfremde Mitarbeitende können komplexe Inhalte verstehen und nutzen

Ziele

Entwicklung eines KI-basierten Assistenzsystems für KMU

Wissenssicherung

  • Nachhaltige Sicherung von Erfahrungswissen ausscheidender Experten und Reduktion des Wissensverlusts durch demografischen Wandel.
  • Strukturierung und Nutzbarmachung bislang unerschlossener, impliziter Wissensbestände in KMU.

Schneller Zugriff

  • Bedarfsgerechtes Auffinden relevanter Informationen innerhalb von Sekunden durch einen natürlichsprachlichen Dialog mit Unternehmensdaten.
  • Kontextsensitives Bereitstellen von Wissen, das sich an realen Arbeitsaufgaben orientiert und so Lern-, Innovations- und KVP‑Prozesse unterstützt.

Qualitätssicherung

  • Einsatz von RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation), um Halluzinationen zu vermeiden und verlässliche, überprüfbare KI-Antworten sicherzustellen.
  • Integration sozio‑technischer und arbeitsorganisatorischer Maßnahmen, die den sicheren Umgang mit KI stärken und Transparenz über Quellen gewährleisten.

Nutzerzentrierung

  • Entwicklung eines human‑zentrierten Systems, das die Mitarbeitenden von Beginn an aktiv einbindet und deren Arbeitsrealitäten berücksichtigt.
  • Förderung von KI‑Kompetenzen, Lernfähigkeit und Akzeptanz, um das System nachhaltig in den Unternehmensalltag zu integrieren.