Wenige Abteilungen in Unternehmen sind so wissensintensiv wie der Entwicklungsbereich. Und im Gegensatz zu anderen Abteilungen läuft das Wissen im Bereich R&D nicht aus, sondern muss immer wieder verwendet werden.
Dies gilt insbesondere für Unternehmen, deren Know-How das wichtigste Asset ist.
Inhaltsverzeichnis
Dabei haben R&D Abteilungen zumeist die gleichen Probleme. Auch sie machen die digitale Transformation durch, haben Informationen auf Netzwerklaufwerken, M365, dem Intranet oder im DMS abgelegt und müssen sicherstellen, dass alle Kollegen stets auf die aktuellsten Erkenntnisse Zugriff haben.
Nun stehen R&D-Abteilungen vor 2 großen Challenges:
- Wie kann man dezentrales Wissen für alle Mitarbeiter zugänglich machen – möglichst ohne ein neues Datensilo einzuführen?
- Wie können Lehren aus vergangenen Experimenten gezogen werden, auch wenn die Informationen aus verschiedenen Dokumenten stammen?
In den letzten Monaten hat sich in diesen Bereichen viel getan. Einerseits entwickeln sich Softwarelösungen dahin, offener zu werden und über sogenannte Schnittstellen Zugriff sich stärker zu vernetzen, andererseits ermöglichen die aktuellen Entwicklungen im Bereich KI noch ganz andere Anwendungsfälle.
Wie können Datensilos aufgebrochen werden?
Das Problem von Datensilos ist, dass Mitarbeiter – sobald Sie eine Information suchen – meistens vor den folgenden Fragen stehen:
- Wo muss ich suchen?
- Wonach muss ich suchen?
- Wen kann ich um Hilfe fragen?
In den meisten Unternehmen gibt es nämlich mehrere logisch richtige Ablage Orte. In der Konsequenz wird extrem viel Zeit mit der internen Recherche, dem Rumfragen (und Kollegen von der Arbeit abhalten) sowie dem erneuten erarbeiten von Informationen verbracht.
Im Bereich R&D führt dies oftmals dazu, dass bereits gezogene Learnings zu einem Thema nicht berücksichtigt werden und die gleichen Fehler oder Experimente/Teilprojekte nochmal gemacht werden.
Übrigens: In unserem Blogartikel „Verbessern Sie Ihre Arbeitsabläufe: 2 Frameworks zur Erfassung des Zeitaufwands bei der Informationsrecherche“ – stellen wir 2 Methoden vor, wie Unternehmen herausfinden können, wie viel Zeit ihr Team mit der Recherche nach Informationen verbringt und wie man darauf aufbauend einen Business Case berechnen kann.
Laut Aussagen unserer Kunden investieren sie zwischen 25-30 Minuten pro Mitarbeiter täglich, um an die entsprechenden Informationen zu kommen. So kommt man pro Mitarbeiter schnell auf verlorene Zeiten von knapp 3 Arbeitswochen pro Jahr, die nur für die interne Recherche verwendet werden.
Was ist die Lösung?
Dadurch, dass IT-Landschaften zumeist historisch gewachsen sind, sind sie sehr heterogen. Und jede Lösung hat oftmals seine Daseinsberechtigung. Die Lösung für diese Challenge ist eine übergeordnete Schicht, die dem Mitarbeiter einen zentralen Punkt gibt, von dem aus er die verschiedenen Systeme durchsuchen kann. Somit verändert sich der Workflow folgendermaßen:
Der Mitarbeiter muss sich bei der Recherche nicht mehr auf Kollegen und die mal bessere, oft schlechtere Suchfunktion anderer Systeme verlassen, sondern kann mit einer übergreifenden Suchlösung mit einer Suchsyntax alle Systeme durchsuchen. So steigt einerseits die Mitarbeiterzufriedenheit, aber auch die Suchzeit kann um bis zu 40% reduziert werden.
Übrigens: Wir haben ein Exceltool entwickelt, um den ROI speziell in Ihrem Fall zu berechnen. Wir haben es hier verlinkt.
Der Vorteil von amberSearch
amberSearch nutzt die neusten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, um dem Mitarbeiter auch im Unternehmen die UX bieten zu können, die er aus dem Privaten kennt. Dabei ist amberSearch so konzipiert, dass es auch bei Unternehmen mit begrenzten IT-Ressourcen mit sehr geringem Aufwand eingesetzt werden kann. Unser Ziel ist, dass auch mittelständische Unternehmen von den Mehrwerten durch moderne Technologien profitieren können – selbstverständlich unter Berücksichtigung der DSGVO.
Darüber hinaus können mit amberSearch neben Textdokumenten (inkl. eingescannten Dokumenten) auch Bilder, Teamsnachrichten, E-Mails, 3D-Modelle sowie sämtliche Officedateien intelligent im Volltext durchsucht werden.
Wie viel Zeit verbringen Mitarbeiter mit der Suche nach unternehmensinternen Informationen?
Um diese Frage zu beantworten, haben wir eine Studie durchgeführt: „Die Sicht der Mitarbeiter auf das Finden von unternehmensinternen Informationen.“ Laden Sie sich jetzt die gesamten Studienergebnisse herunter:
Wie kann Künstliche Intelligenz im Bereich Forschung und Entwicklung genutzt werden?
Wenige Technologien waren in den letzten Monaten so präsent in den Medien wie ChatGPT. ChatGPT arbeitet jedoch nur mit Know-How aus dem Internet.
amberSearch’s Qualität basiert schon jetzt zu einem Großteil auf künstlicher Intelligenz, u. A. Natural Language Processing sowie Machine Learning. Darüber hinaus haben wir eine neue Funktion entwickelt – amberAI und nutzen damit auch die Technologie, die ChatGPT nutzt. Damit sind wir in der Lage – unter Berücksichtigung des internen Know-Hows unserer Kunden – Antworten mit spezifischem Know-How zu erstellen. Zusätzlich können wir Informationen aus verschiedenen Dokumenten miteinander kombinieren.
Typische Anwendungsfälle von amberAI sind u. A. das Zusammenfassen von Projekten, die Ergebnisse von bestimmten Experimenten herauszufinden oder sich Informationen zu bestimmten Normen herausgeben zu lassen.
amberSearch direkt testen
Durch Eingabe Ihrer Kontaktdaten erhalten Sie direkt Zugriff auf unsere Onlinedemo und können amberSearch direkt ausprobieren:
Anbei können Sie einige Screenshots unseres amberAI Features sehen:
Übrigens: Wenn Sie amberSearch einmal ausprobieren möchten, dann erhalten Sie über diesen Link kostenlosen Zugriff auf amberSearch!
Fazit
Frust, Zeitverschwendung oder gar das erneute Erarbeiten von Informationen muss mit einer smarten, übergreifenden Informationsmanagementlösung heutzutage nicht mehr sein. Mit amberSearch gibt es einen Anbieter, der genau hier eine passgenaue Lösung für mittelständische Unternehmen bietet, um schnell und effizient auf interne Informationen zugreifen zu können.
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