Wissensmanagement-Revolution: Effizienzgewinn durch MyGPT im Maschinenbau
Die Herausforderung: Informationsüberflutung und Produktivitätsverluste
In der heutigen Zeit stellen Informationsflut und Herausforderung bei der Informationsfindung in Unternehmen wichtige Faktoren für die Entstehung von negativen Arbeitsumgebungen dar, die die Produktivität senken und zu Mitarbeiterfrustration beitragen. Verluste, die direkt oder indirekt aus Informationsüberlastung resultieren, werden auf 650 Milliarden Dollar weltweit pro Jahr geschätzt —eine Summe, die dem Bruttoinlandsprodukt der Schweiz im Jahr 2015 entspricht1.
Was also tun?
- 27. Januar. 2024
Patrick Ratheiser
CEO & Founder
Karin Schnedlitz
Content Managerin
Der tägliche Kampf um Information: Ein Einblick in die Realität des Wissensmanagements
Im Controlling eines Maschinenbauunternehmens sind Produktivitätsverluste durch Informationsflut und Suchen nach den richtigen Informationen nur zu gut bekannt. Viel Zeit wird beansprucht durch die Suche nach den relevanten Dokumenten in verteilten Wikis im Intranet, in den Anhängen von E-Mails und aktuellen Daten aus externen Systemen – oft ist unklar, ob das gesuchte Wissen überhaupt irgendwo vorhanden ist.
Der bisherige Ansatz in dem Unternehmen folgte dem klassischen Wissensmanagement, in dem Information möglichst zentral gespeichert und organisiert werden. Die Zusammenarbeit und das Teilen von Wissen unter Mitarbeitenden sind dadurch vereinfacht worden, optimal ist das noch nicht. Häufig sind die Informationen veraltet oder unvollständig und grundsätzlich ist das System abhängig von manuellen Eingaben und Wartung.
Neue Wege im Wissensmanagement: Die innovative Lösung MyGPT
Eine neue Initiative sorgt daher für Enthusiasmus: Um das Wissensmanagement im Unternehmen zu transformieren, soll die Lösung MyGPT von Leftshift One eingeführt werden.
Es handelt sich dabei um ein firmeninternes anpassbares ChatGPT für Unternehmen, bei dem jedoch alle unternehmensinternen Daten sicher und zuverlässig mitberücksichtigt werden. Um die Lösung schrittweise auf das ganze Unternehmen auszurollen, wird der Abteilung Controlling zuerst einen Zugriff zu Testzwecken gewährt. Man ist froh über diese Chance und beginnt, sich mit den grundlegenden Konzepten und Funktionen vertraut zu machen.
Technologie im Dienst der Effizienz: So arbeitet MyGPT
MyGPT setzt beim Wissensmanagement neue Maßstäbe in zwei Kategorien:
1. Explizites Wissen, das bereits in digitaler Form in Unternehmen vorhanden ist
2. Implizites Wissen, das Mitarbeitende in sich tragen und das nirgendwo festgehalten ist
Technisch wird das explizite Wissen durch eine Enterprise Search indiziert und bei Anfrage zur Verfügung gestellt. Das Schöne dabei ist, dass unternehmensinternes Wissen über ein LLM in natürlicher Konversation mit MyGPT bereitgestellt wird – so wie man das beispielsweise von ChatGPT für allgemeine Fakten gewohnt ist. Ein weiterer Pluspunkt ist die zuverlässige Quellenangabe, die das Vertrauen in die Antworten erhöht.
Implizites Wissen kann zunächst nicht von MyGPT erfasst werden. Stellen Mitarbeitende dazu eine Frage, die nicht beantwortet werden kann, erfolgt der sogenannte Human Handover. Ein erfahrener Mitarbeiter antwortet darauf und zuvor implizites Wissen wird digitalisiert und somit in explizites Wissen umgewandelt, dass allen Mitarbeitenden zukünftig über MyGPT zur Verfügung steht.
Zwei weitere Funktionen von MyGPT sind besonders spannend. Zum einen gibt es den Strict Mode, der Halluzinationen verhindert. Bei ChatGPT kann es dazu kommen, dass in eigentlich überzeugend klingenden Antworten Fehlinformationen enthalten sind. Um dem vorzeubeugen liefert MyGPT im Strict Mode ausschließlich Antworten, die auf den Informationen in den angegebenen Quellen basieren. Zuletzt bieten eigens entwickelte Plugins die Möglichkeit, auch aktuelles externes Wissen in MyGPT einzubinden.
Von der Theorie zur Praxis: Ein Testlauf von MyGPT
Das Ziel für die Testphase von MyGPT ist klar: Die Zeit, die mit dem Suchen von Informationen verbracht wird, soll drastisch reduziert werden – ohne jedoch Einbußen bei Qualität und Relevanz hinzunehmen. Das erhöht Produktivität und erlaubt es, den Fokus auf wichtige Aufgaben für das Unternehmen zu legen.
Mit dem Zugang zu MyGPT ist der erste Anwendungsfall die Nutzung des Strict Mode, um eine Anfrage in natürlicher Sprache zu den unternehmensinternen Controlling-Richtlinien zu stellen. Diese benötigt man die für das Erstellen eines Quartalsberichts. Die Antwort enthält eine komplette Auflistung relevanter Vorgaben und in der beigefügten Quelle ist das Originaldokument enthalten, in dem weitere Details nachgeschlagen werden können.
Um MyGPT weiter herauszufordern, inkludiert die nächste Aufgabe eine spezifische und spekulative Frage, die mit den Umweltzielen des Unternehmens zusammenhängt. Im Interface von MyGPT erscheint direkt die Nachricht, dass aufgrund des Strict Modes keine Antwort generiert werden kann, denn die Informationslage ist dazu zu dünn. Es ist jedoch ersichtlich, dass bereits ein weiterer Mitarbeitender aus der Abteilung CSR mit der Beantwortung der Frage beauftragt worden ist.
Mehr Zeit für das Wesentliche: Wie MyGPT die Produktivität steigert
Um für den Quartalsbericht noch aktuelle Industrietrends im Maschinenbau zu identifizieren, eignet sich die Nutzung eines Plugins. Externe Quellen werden in Sekundenschnelle verbunden und für die Informationsbereitstellung genutzt. MyGPT erstellt basierend darauf eine Zusammenfassung der wichtigsten Kernaussagen, die für den Bericht verwendet werden können. Nach Abschluss dieser Aufgabe ist auch die zuvor gestellte Frage zu den Umweltzielen beantwortet und steht jetzt allen Mitarbeitenden mit der Nutzung von MyGPT zur Verfügung.
Für die Aufgaben wäre früher eine zeitintensive Recherche in verschiedenen Systemen oder bei Kollegen nötig gewesen und die Anforderungen wären nicht detailliert in natürlicher Sprache beschreibbar gewesen. Der erste Test im Controlling des Maschinenbauunternehmens war erfolgreich und die Produktivität wird mit intensiverer Nutzung von MyGPT stetig steigen.
Sicherheit und Zuverlässigkeit: MyGPT und die Zusammenarbeit mit Leftshift One
Neben der großartigen Lösung ist vor allem die großartige Zusammenarbeit des Unternehmens mit Leftshift One ein zentralen Erfolgsfaktor. Vor allem der Datenschutz war ein wichtiges Anliegen und wurde durch eine geschützte Umgebung von MyGPT, die das Retraining von Daten bei LLM-Anbietern verhindert, ausreichend adressiert. Für die Produktionsdaten existiert sogar die Möglichkeit, ein im Rechenzentrum gehostetes Open Source LLM als Grundlage für MyGPT zu verwenden, um keine Daten nach außen zu geben.
Die Zukunft des Wissensmanagements: Steigen Sie ein in die Welt von MyGPT
Hinsichtlich der individuellen Mitarbeiterproduktivität erwartet man eine Zunahme durch MyGPT um 25-30%. Zusätzlich ergibt sich für das Unternehmen eine Zunahme der kollektiven Produktivität, denn durch anonyme Cluster Analysen der Anfragen an MyGPT haben Führungskräfte jederzeit im Blick, was Mitarbeitende im Unternehmen beschäftigt. Mit Leftshift One als Partner in der Welt der generativen KI sieht man sich daher optimal gewappnet, die Zukunft des Wissensmanagements einzuläuten.
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Quellen:
1 Springer Link (2018), Information overload in the information age: a review of the literature from business administration, business psychology, and related disciplines with a bibliometric approach and framework development, https://link.springer.com/article/10.1007/s40685-018-0069-z
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