EP_012 Grundlagen von KI-Modellen Erstellung von Custom GPTs 35 min

Wissensmanagement neu gedacht: ChatGPT und andere KI-Tools für die Arbeitswelt von morgen

Erschienen 11. Juni 2025

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// KI-Zusammenfassung

Diese Folge beleuchtet, wie KI das Wissensmanagement in Unternehmen revolutioniert. Du erfährst, wie Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken funktionieren, um die Informationssuche zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Die Episode richtet sich an alle, die ihr Wissensmanagement mit KI-Tools verbessern und den Onboarding-Prozess für neue Mitarbeitende erleichtern möchten.

Shownotes

20 % deiner Arbeitszeit verschwendest du mit Suchen. Warum? Weil Unternehmenswissen oft im Chaos versinkt. In dieser Folge erklären wir, wie KI-basiertes Wissensmanagement funktioniert – und warum das mehr ist als nur ein „Custom GPT“.

Du erfährst

- Warum klassische Dateiablagen wie Google Drive oder SharePoint versagen - Welche Tools wie TextCortex oder Gemini sich für Wissensmanagement eignen - Wie du in 4 Schritten ein funktionierendes Wissenssystem aufbaust - Was du beim Datenschutz beachten musst – gerade in Europa

Ideal für Teams, Startups oder Mittelständler, die Wissen nutzbar machen wollen – statt es in Ordnern zu vergraben.

Du willst wissen, wie du nicht nur GPTs baust, sondern echten Impact mit KI erzeugst? Dann ist das deine Folge.

#KI #Wissensmanagement #GPT #Vektordatenbank #KIPodcast #ArtificialIntelligence #TextCortex #GoogleGemini #ClaudeAI #CoIntelligence #KnowledgeManagement #ChatGPT #BusinessAI

Erkenntnisse

8:24
Mitarbeitende verbringen etwa 20% ihrer Arbeitszeit mit der Informationssuche, ein Problem, das KI-gestütztes Wissensmanagement lösen kann.
9:08
KI kann Dokumente intelligent organisieren und kontextbasierte Antworten liefern, selbst bei chaotischen Ablagen, was die Effizienz im Wissensmanagement steigert.
10:43
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert relevante Informationen aus einer Vektordatenbank mit Nutzeranfragen, um präzisere Antworten von Large Language Models zu erhalten.
19:04
KI-gestütztes Wissensmanagement senkt die Hemmschwelle für neue Mitarbeitende, Fragen zu stellen, da sie diese direkt an die KI richten können.
27:13
Die Implementierung von KI im Wissensmanagement umfasst vier Schritte: Analyse, Strukturierung, Migration und kontinuierliche Optimierung der Daten und Systeme.

Zitate

„Das schöne Wort heißt RAG, Retrieval Augmented Generation."

0:16
„Dass Leute ca. 20% ihrer Arbeitszeit damit verbringen, Informationen zu suchen."

0:28
„Den Fehler, den man nicht machen darf, ist heute zu sagen, wir haben es probiert, das funktioniert nicht, die KI kann das nicht."

0:39
„Bei fast allen Unternehmen es ist aktuell eine ziemliche Katastrophe, wie eine Pfeilablage so ja umgesetzt wird."

7:23
„Eine Vektordatenbank heißt eigentlich nichts anderes als eine sauber strukturierte und herausgearbeitete Datenbank, die die Zusammenhänge der Inhalte meiner Daten versteht."

11:54

Zahlen

20%

Mitarbeitende verbringen einen erheblichen Teil ihrer Arbeitszeit mit der Informationssuche.

8:24
50 Quellen

In Notebook LM können in der kostenlosen Variante bis zu 50 Quellen hochgeladen werden.

24:11
500 Quellen

In teureren Plänen von Notebook LM können bis zu 500 Quellen hochgeladen werden.

24:22

Häufige Fragen

Wie kann KI das Wissensmanagement in Unternehmen verbessern? ▾

KI kann das Wissensmanagement verbessern, indem sie kontextbasierte Antworten liefert und Dokumente intelligent organisiert, selbst bei chaotischen Ablagen. Dies reduziert die Zeit für die Informationssuche erheblich und steigert die Effizienz, da Mitarbeitende schneller die benötigten Informationen finden.

Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG) und wie funktioniert es? ▾

RAG kombiniert eine Nutzeranfrage mit relevanten Informationen aus einer Vektordatenbank. Diese Daten werden dann an ein Large Language Model (LLM) gesendet, welches daraufhin eine präzisere und kontextbezogenere Antwort generiert, anstatt nur auf seine ursprünglichen Trainingsdaten zurückzugreifen. So werden genauere Ergebnisse erzielt.

Welche Vorteile bietet KI-gestütztes Wissensmanagement für neue Mitarbeitende? ▾

Für neue Mitarbeitende senkt KI-gestütztes Wissensmanagement die Hemmschwelle, Fragen zu stellen, da sie diese direkt an die KI richten können, ohne sich unsicher zu fühlen. Dies beschleunigt das Onboarding und entlastet bestehende Mitarbeitende, die sonst viele Fragen beantworten müssten, wodurch Ressourcen effizienter genutzt werden.

Welche Schritte sind für die Implementierung von KI im Wissensmanagement notwendig? ▾

Die Implementierung erfolgt in vier Schritten: Zuerst die Analyse des Bedarfs und der relevanten Dokumente, dann die Strukturierung der Dokumente und Zugriffsrechte, gefolgt von der Migration der Daten in das KI-System und schließlich die kontinuierliche Optimierung und Anpassung des Systems, um bestmögliche Ergebnisse zu gewährleisten.

Welche Arten von Daten sollten bei der Nutzung von KI-Tools besonders beachtet werden? ▾

Es gibt unkritische, interne und sensitive Daten. Unkritische Daten können bedenkenlos verwendet werden. Bei internen Daten ist Vorsicht geboten, während sensitive Daten wie Finanz- oder personenbezogene Informationen nur in DSGVO-konformen oder lokal gehosteten Systemen verarbeitet werden sollten, um Datenschutzrisiken zu minimieren.

Anleitungen

So reduzierst du Zeitverschwendung bei der Informationssuche mit KI

Erfahre, wie du mit KI-gestütztem Wissensmanagement den hohen Zeitaufwand für die Informationssuche in deinem Unternehmen deutlich senken kannst.

01

Erkenne das Problem der Zeitverschwendung

Identifiziere, wie viel Zeit dein Team mit der Suche nach Informationen verbringt, um das Potenzial für KI-gestütztes Wissensmanagement zu erkennen.

13:24
02

Nutze KI für kontextbasierte Antworten

Setze KI-Systeme ein, die sofort kontextbasierte Antworten auf Suchanfragen liefern, anstatt nur eine Liste von Dokumenten.

9:08
03

Ermögliche intelligente Dokumentenorganisation

Nutze KI, um Dokumente intelligent zu organisieren, auch wenn die Ablage chaotisch ist, um die Effizienz zu steigern.

9:19

Erleichtere das Onboarding neuer Mitarbeitender mit KI

Entdecke, wie KI-gestütztes Wissensmanagement die Einarbeitung neuer Teammitglieder beschleunigt und die Hemmschwelle für Fragen senkt.

01

Stelle KI als Wissensquelle bereit

Biete neuen Mitarbeitenden ein KI-gestütztes Wissensmanagement-System als zentrale und leicht zugängliche Anlaufstelle für alle Fragen an.

18:53
02

Ermögliche direkte Fragen

Fördere, dass neue Mitarbeitende ihre Fragen direkt an die KI richten, ohne Bedenken, sich „dumm“ vorzukommen oder andere zu stören.

19:15
03

Reduziere Hemmschwellen

Nutze die Anonymität der KI, um die Berührungsängste bei der Informationssuche zu minimieren und eine offene Lernumgebung zu schaffen.

19:35
04

Entlaste bestehende Mitarbeitende

Reduziere den Aufwand für erfahrene Mitarbeitende, indem die KI grundlegende und wiederkehrende Fragen beantwortet.

19:03

Weitere Fragen

Wie viel Arbeitszeit geht im Unternehmen durch die Informationssuche verloren? ▾

Mitarbeitende verbringen etwa 20 Prozent ihrer Arbeitszeit nur mit der Suche nach Informationen. Ein KI-gestütztes Wissensmanagement löst dieses Problem, indem es direkte, kontextbasierte Antworten liefert, anstatt dich durch chaotische Ordnerstrukturen klicken zu lassen.

„Dass Leute ca. 20% ihrer Arbeitszeit damit ver verbringen, Informationen zu suchen." · 8:24

In welchen Schritten führe ich ein KI-Wissensmanagement im Team ein? ▾

Die Einführung lässt sich pragmatisch in vier Phasen unterteilen: Zuerst analysierst du den Bedarf und die relevanten Dokumente. Danach strukturierst du die Daten, migrierst sie in das KI-System und optimierst die Ergebnisse anschließend kontinuierlich im laufenden Betrieb.

„Gibt's eigentlich vier Schritte, die ihr befolgen könnt. Schritt 1, Analyse, Schritt 2, die Strukturierung, Schritt 3, die Migration und Schritt 4, die Optimierung." · 27:21

Welchen konkreten Nutzen hat KI-Wissensmanagement beim Onboarding? ▾

Neue Teammitglieder können all ihre Fragen direkt der KI stellen, ohne Hemmungen zu haben oder dumme Fragen zu fürchten. Das beschleunigt die Einarbeitung massiv und entlastet die bestehenden Mitarbeitenden, die sonst diese Fragen manuell beantworten müssten.

„Wenn ich neue Mitarbeitenden viel schneller onboarden kann und auf den Wissensstand bringen kann, weil die alle ihre Fragen der KI stellen können, dann binde ich natürlich auch viel weniger Ressourcen von meinen bestehenden Mitarbeitenden" · 19:03

Wie funktioniert Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Praxis? ▾

Bei RAG greift das System auf eine Vektordatenbank zu, in der deine Unternehmensdaten liegen. Es sucht dort die passenden Informationspakete zu deiner Frage zusammen und schickt diese an ein Sprachmodell, das dir daraus eine konkrete Antwort formuliert.

„Dass es auf eine sogenannte Vektordatenbank zugreift. Was es ist, erklären wir gleich und dort erstmal die relevanten in Informationen aus meinem Unternehmen zusammensucht." · 11:21

Dürfen sensible Unternehmensdaten in externe KI-Tools geladen werden? ▾

Nein, bei sensiblen Daten wie Finanzinformationen oder kundenbezogenen Daten solltest du keine extern gehosteten Standard-Tools nutzen. Für solche Fälle musst du auf DSGVO-konforme Systeme setzen oder Open-Source-Modelle lokal auf eigenen Servern hosten.

„Natürlich keine unter Mitarbeiterbezogene Daten oder kundenbezogene Daten, personene Daten. Da würde ich mir dann eher ein DSGV auf jeden Fall ein DSGVOform System eben nutzen." · 32:14

Diese Folge wird zitiert in

In anderen Folgen erwähnt

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