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Voice-basierte Dokumentation, Unternehmensalltag & die richtige Roadmap

Wie funktioniert eure KI-gestützte, voice-basierte Dokumentation konkret? Und wie verhindert ihr Halluzinationen?

Oliver Diekmann: Der wichtigste Unterschied ist: Eine generative KI halluziniert, weil sie um jeden Preis eine Antwort liefern will – auch wenn sie zu wenig Informationen hat. Wir drehen den Spieß um. Unsere KI fängt nicht an zu halluzinieren und sich etwas auszudenken. Wenn sie eine Frage nicht beantworten kann, ist das ein Zeichen dafür, dass hier eine Wissenslücke existiert. Sie versucht dann, diese zu füllen, indem sie herausfindet, wer im Unternehmen diese Lücke schließen könnte. Wenn wir eine Antwort geben, referenzieren wir immer auf die zugrunde liegenden Dokumente oder Wissensfragmente. Man sieht, aus welchen Dateien die Information stammt und wer sie ursprünglich abgelegt hat. So kann man das Wissen validieren. Zusätzlich prüft die KI fortlaufend, ob das Dokumentierte inhaltlich plausibel ist.

Stellt die KI den Mitarbeitenden also aktiv Fragen und bezieht bei Bedarf weitere Personen ein?

Oliver Diekmann: Genau. Wir haben auch im Blick, wer welche Expertenrolle oder welchen Jobtitel im Unternehmen hat und wofür jemand befähigt ist. Mensch-zu-Mensch-Austausch bleibt ein ganz wichtiger Faktor.

Wie wird das gewonnene Wissen im Unternehmensalltag verfügbar und nutzbar gemacht?

Oliver Diekmann: Man kann es sich ähnlich vorstellen wie bei bestehenden LMS-Systemen. Es gibt eine Chatleiste, über die man per Voice oder Text mit dem Wissen kommuniziert. Die Frage könnte zum Beispiel lauten: „Wie ist unsere Marketingstrategie?" Dann werden aus unterschiedlichen Dokumenten die relevanten Informationen zusammengetragen. Die spürbarsten Effekte sind: Mitarbeitende befähigen sich schneller für Entscheidungen, neue Kolleginnen und Kollegen werden schneller eingearbeitet, und Informationen müssen nicht mehr in verschiedenen Tools und über verschiedene Abteilungen hinweg gesucht werden. Man kann auch typische GenAI-Anwendungsfälle wie Recherche, Zusammenfassungen oder E-Mail-Übersetzungen direkt über unser Tool abwickeln. Mittelfristig kann man mit dem kontextualisierten Wissen auch strategisch arbeiten.

Welche Leitplanken braucht man bei Governance, Datenschutz und Mitbestimmung?

Oliver Diekmann: Die typischen Standards wie die DSGVO bilden das Fundament. Datensicherheit, Anonymisierung und ein Rechte-und-Rollen-Konzept sind essenziell – nicht alle Informationen eines Unternehmens sollen für alle einsehbar sein. Sensible Daten müssen geschützt werden. Damit ist das Grundgerüst bereits gegeben, um gut und rechtskonform zu starten.

Wie lässt sich die Wirksamkeit eines solchen Systems messen?

Oliver Diekmann: Der größte Messpunkt ist Zeitersparnis: Wie viel schneller werden neue Mitarbeitende eingearbeitet? Wie viel weniger Zeit braucht man, um Entscheidungen zu treffen oder ein Angebot vorzubereiten? Bei vielen Mittelständlern dauert es im Schnitt drei Wochen, ein Angebot zu erstellen, weil viele Gewerke abgefragt und Abteilungen einbezogen werden müssen. Das können wir deutlich beschleunigen. Darüber hinaus gibt es einen übergeordneten Wert: Was kostet es, wenn man eine Unternehmensberatung beauftragen muss, um verlorenes Wissen zu rekonstruieren? Was kostet es, jemand Neues einzustellen, der das Wissen neu erarbeiten muss? Das sind erhebliche Kosten, die sehr schnell sehr hoch werden.

Gibt es eine Roadmap, wie Unternehmen starten sollten?

Oliver Diekmann: Der erste Schritt ist die Frage: Wo in der Wertschöpfung sehen wir Risiken, wenn morgen wichtige Leute nicht mehr da sind? Das ergibt bereits eine Wissenslandkarte, die zeigt, wo man ansetzen muss. Governance ist in unserem Produkt integriert und muss natürlich mit dem Betriebsrat abgestimmt werden. Wir empfehlen sehr häufig einen Piloten, weil es auch darum geht, den Change-Management-Prozess zu begleiten. Jede KI-Einführung bedeutet ein Umdenken, eine Transformation. Mitarbeitende müssen sich zurechtfinden, Sorgen abbauen. In einer Pilotphase definieren wir gemeinsam ein Zielbild und eine Erwartungshaltung für drei oder sechs Monate. Wir tauschen uns regelmäßig aus und hören auf Feedback. Unsere KI entdeckt dabei auch systematisch Knowledge Gaps. So kommen wir gemeinsam schnell zu einer Basis, auf der wirklich Mehrwert gehoben wird.

Oliver, du hast am Ende unseres Gesprächs gesagt, das Glas sei halb voll. Was macht dich so optimistisch?

Oliver Diekmann: Für mich ist das Glas tatsächlich halb voll. Denn anders als bei der menschlichen Demenz kann man gegen Unternehmensdemenz etwas tun. Man kann dieses Wissen erfassen, strukturieren und nutzbar machen. Und gleichzeitig ist es der große Hebel, um KI im Unternehmen wirksamer einzuführen. Man schlägt zwei Fliegen mit einer Klappe. Aus dieser Perspektive blicke ich mehr als positiv darauf, dass wir es schaffen, gegen die Unternehmensdemenz anzukämpfen.

Hinweis: Die Zahl von 6,5 Millionen Babyboomern, die bis 2030 in Rente gehen, ist eine branchenübliche Schätzung auf Basis von Prognosen des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW Köln) und des Statistischen Bundesamtes (Destatis). Das IW rechnet insgesamt mit bis zu 20 Millionen Erwerbstätigen, die bis 2036 das Rentenalter erreichen.