Expertenwissen: 5 Schritte um analoges Wissen zu digitalisieren: Unsere Best Practices

Seit Jahren wächst das Know-How in den Unternehmen. Doch gerade im Mittelstand ist vieles in den Köpfen der Mitarbeiter – oder im Papierarchiv im Keller in hunderten von Ordnern. Bevor man sich mit „KI“ beschäftigen kann, muss das Wissen erstmal digitalisiert werden. Doch wie macht man das am besten?

Zunächst stellen wir immer wieder fest, dass deutlich mehr wissen bereits digitalisiert ist, als man denkt. Nur weil es vielleicht nicht strukturiert bzw. redaktionell abgelegt wurde, bedeutet das nicht, dass das Wissen nicht bereits digitalisiert „zwischen den Zeilen“ nutzbar ist.

Des Weiteren gibt es verschiedene Arten des digitalisierten Wissens: Wissen, welches strukturiert (bspw. in SQL-Tabellen), komplett unstrukturiert (Irgendwelche Dokumente, Ordner, Nachrichten, …) oder semistrukturiert (bspw. redaktionell gepflegte Intranets) abliegt.

Warum analoges Wissen digitalisieren?

Die Gründe, Wissen zu digitalisieren, sind vielfältig. Einige der Gründe sind die folgenden:

• Demografischer Wandel: Gerade in der jungen Generation der Mitarbeiter ist jeder gewöhnt, über sein Handy Informationen direkt zu haben. Man wird daher nicht erst ins Archiv gehen oder fünf Kollegen nach einer Information fragen wollen. Wer Wissen und Informationen nicht digitalisiert oder in guten Prozessen hat, der wird nicht als attraktiver Arbeitgeber angesehen werden.
• Fachkräftemangel: Die Babyboomergeneration geht in Rente und nehmen ihr Wissen mit. Damit geht Unternehmen das wertvolle Know-How verloren und bleibt für junge/neue Mitarbeiter unerreichbar.
• Wandel der Arbeitskräfte: Früher war es besonders wichtig, mit Wissen aus der Ausbildung zu kommen. Heutzutage geht es viel stärker um die Transferleistung. Eine Person muss auf Basis der richtigen Informationen Entscheidungen treffen und braucht dafür eine möglichst umfassende Informationsgrundlage. Das erfordert andere Tools, aber auch ein Umdenken in der Arbeitsweise des Unternehmens.
• Effizienzsteigerung: Skalierungseffekte können nur mit digitalen Tools eintreten. Je effizienter ich werden möchte, desto besser muss ich durchdigitalisiert und automatisiert sein. Das schaffe ich nur, wenn das Know-How entsprechend verfügbar ist, denn in Zukunft geht es darum, mit weniger Personal mehr zu schaffen.

Das Wissen aus den Köpfen der Mitarbeiter ist also mit das wichtigste Wissen eines Unternehmens, denn es ist das Wissen, welches einen Hidden-Champion zum Hidden-Champion macht. Dazu zählt z. B.: Wie werden Maschinen eingestellt, Wie laufen die Prozesse ab, Welche Erfahrungen wurden aus welchen Projekten mitgenommen usw…

Oft hören wir, wenn wir mit gewachsenen mittelständischen Unternehmen sprechen, die Aussage: „Wir brauchen noch nicht über KI sprechen, wir haben noch nicht genug Know-How digitalisiert“ – und das in 2024. Darum möchten wir all diesen Unternehmen mit diesem Beitrag ein Best Practice geben, wie analoges Wissen möglichst einfach digitalisiert werden kann. Idealerweise ist ein solches Projekt im Rahmen einer Digitalstrategie eingeordnet.

So digitalisierst du das Wissen aus den Köpfen der Mitarbeitenden

Die meisten digitalen Tools bauen auf bereits bestehenden digitalen Tools auf oder verarbeiten digitale Informationen besser. Damit man das machen kann, muss das Wissen jedoch zunächst digitalisiert werden. Für die meisten Maschinen ist es einfacher mit strukturierten Daten umzugehen, aber in diesem Fall geht es primär um das unstrukturierte Wissen – welches auch nicht so einfach zu digitalisieren ist. Denn: Die wenigsten Mitarbeiter setzen sich einfach hin und schreiben alles, was sie so wissen, einfach hin. Daher möchten wir den folgenden Prozess empfehlen, der mit verschiedenen Tools auch leicht „ausprobiert“ werden kann.

Zunächst sollte natürlich definiert werden, worüber gesprochen werden soll und welche Themen angeschnitten werden sollen. Es kann durchaus sein, dass man sich mit einem Mitarbeiter 2-3 Tage „einschließen“ muss, um das gesamte Know-How aus X-Jahren Berufserfahrung in Interviews zu erfassen.

1. Podcast/Interview aufnehmen

• Ziel: Mitarbeiter teilen ihre Herausforderungen, Aufgaben und Erfahrungen.
• Zweck: Diewenigsten Personen werden ihr Know-How in angemessener Zeit einfach runterschreiben können – weil sie nicht gerne schreiben, weil es zu lange dauert, weil sie einfach nicht gerne am Computer arbeiten, … . In einem (moderierten) Interview können diese Personen jedoch in einem Gespräch genau über die Themen sprechen, die digitalisiert werden müssen. Wo notwendig, kann noch tiefer auf das bestehende Erfahrungs- oder Prozess Wissen eingegangen werden.
• Maßnahmen: Sicherstellen eines angemessenen technischen Setups (Hochwertige Mikrofone, Software zur Aufzeichnung von separaten Tonspuren).
• Tipps: Zeichne die Tonspuren der Interviewpartner separat auf, damit du diese im Notfall auch als einzelne Tonpfade transskribieren kannst. Achte darauf, dass ein angemessener Detailgrad aufgezeichnet wird.

2. Transkribieren der digitalen Tonspur

• Ziel: Die Audiospur in einen digitalen Text umwandeln
• Zweck: Keiner hat Lust, sich ewig lange Interviews anzuhören, um auf das Know-How zuzugreifen. Mit Hilfe von einem Transskriptionstool kannst du die Informationen lesbar machen.
• Maßnahmen: Verwendung von hochwertigen Tools wie Whisper & Co (es gibt diverse Anbieter), die deutsche Sprache verstehen. Eventuell ist hier Hilfe von der IT/extern notwendig, um die Transskription in entsprechender Qualität hinzubekommen
• Tipp: Hier gibt es bereits gute Open-Source Modelle, die teilweise in der Lage sind, verschiedene Sprecher oder Namen zu identifizieren, dass kaum Nacharbeit geleistet werden muss. Bei Open-Source Modellen muss nur die Serverkapazität bezahlt werden.

3. Generierung von Wissensartikeln

• Ziel: Aus einemInterview einen Fließtext bzw. Wissensartikel machen
• Zweck: Ein sauber strukturierter Wissensartikel lässt sich deutlich leichter lesen als ein Interview, in dem u. U. zwischen Themen gesprungen oder nachgefragt wird.
• Maßnahmen: Nutze Tools wie ChatGPT (besser die bezahlte Version) oder vergleichbare Tools, die generative KI nutzen, um die Informationen zusammenfassen zu lassen. ChatGPT hat jedoch die Challenge, dass es nicht in jeder Form DSGVO-konform ist. Mit amberAI bieten wir eine Alternative an, die Unternehmen nutzen können, um unternehmensinternes Know-How DSGVO-konform mit KI verwalten zu können – und das über verschiedene interne Systeme hinweg.
• Tipp: Probiere dich vorher im sogenannten „prompten“ aus. Je spezifischer der KI du sagst, aus welcher Perspektive oder worüber sie in welchem Tonfall schreiben soll, desto besser wird dein Ergebnis.

4. Korrektur

• Ziel: Keine KI ist perfekt – du wirst also manuell nacharbeiten müssen.
• Zweck: Überprüfe die generierten Texte auf inhaltliche Richtigkeit oder ergänze sie wo notwendig, damit diese vollständig sind. Idealerweise machen dies auch die Experten, die ihr Know-How mit dem Team teilen wollen/sollen.

5. Ablage des digitalen Wissens

• Ziel: Wissen muss zugänglich sein
• Zweck: Derganze Prozess macht nur Sinn, wenn das Wissen im Nachgang auch allen Mitarbeitern zur Verfügung gestellt wird. Man sollte sicherstellen, dass das Wissen so abgespeichert ist, dass Mitarbeiter problemlos darauf zugreifen können.
• Maßnahmen: Lege Informationen in dafür vorgesehenen Tools – Intranets, DMS- oder anderen Dateiablagesystemen ab.
• Tipp: Wenn du hinterher dutzende, hunderte oder sogar vielleicht tausende solcher Artikel hast, dann wird im Nachgang keiner genau wissen, wo was steht. Darum gibt es Tools wie amberSearch, die dich mit Hilfe von KI unterstützen, auf genau die richtigen Informationen zuzugreifen.

Analoges Wissen aus Papierakten digitalisieren

Dieser Blogartikel behandelte primär die Digitalisierung des Wissens aus den Köpfen der Mitarbeiter. Aber: Ein großer Teil liegt natürlich auch noch digitalisiert in Archiven, welches oftmals deutlich besser digital aufbewahrt (und nutzbar) gemacht werden kann.

Dazu gibt es diverse Scandienstleister, die das Archiv digitalisieren und dabei auch eine sogenannte Optical-Character-Recognition (OCR) verwenden, um die digitalisierten Dokumente auch Computerlesbar zu machen. Und darauf aufbauend können dann natürlich auch Technologien wie generative KI Ihre Stärke für den Mittelstand ausspielen. Falls du erste Erfahrungen sammeln möchtest, was möglich ist, dann probiere gerne unsere Onlinedemo aus. Dort haben wir in unserer Lösung amberSearch über 10 verschiedene digitale Datensilos angebunden und unsere KI drauf losgelassen:

Fazit

Um wissen aus den Köpfen zu digitalisieren gibt es (auf absehbare Zeit) kein Tool, aber es gibt Prozesse und Best Practices, um mit Hilfe von KI das Wissen möglichst einfach zu digitalisieren. Wer Interesse hat, KI in seinem Unternehmen einzusetzen, der kann sich gerne durch unsere weiteren Blogartikel lesen.

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