KI im Wissensmanagement

Wissen schnell finden, sicher nutzen und langfristig verfügbar machen

In vielen Unternehmen steckt wertvolles Wissen in tausenden Seiten Konstruktionsrichtlinien, Handbüchern, Tickets oder einzelnen Word- und PDF-Dokumenten, die über verschiedene Ablagen verteilt sind. Dieses Wissen ist zwar vorhanden, im Arbeitsalltag aber oft schwer zugänglich. Lange Suchzeiten, verstreute Dateien und Wissenssilos führen dazu, dass Mitarbeitende regelmäßig Rückfragen an Expertinnen und Experten stellen müssen – oder Informationen mühsam manuell zusammensuchen.

Gleichzeitig wächst das Risiko von Wissensverlust: Erfahrungswissen geht durch Fluktuation oder den demografischen Wandel verloren, während neue Mitarbeitende lange Einarbeitungszeiten benötigen. In sicherheitsrelevanten Bereichen erhöht das zusätzlich die Fehleranfälligkeit.

Durch KI-gestütztes Wissensmanagement mit semantischer Suche, intelligenten Chatbots und sicherem Zugriff auf unternehmensinterne Daten wird Wissen gezielt auffindbar, verständlich aufbereitet und über Systemgrenzen hinweg nutzbar. Das entlastet Fachkräfte, verkürzt Suchzeiten und stellt sicher, dass relevantes Wissen jederzeit verfügbar ist.

Kontakt aufnehmen

Konstruktionsrichtlinien

Ein Chatbot beantwortet technische Fragen rund um Konstruktionsrichtlinien und Produktdaten.

Unternehmenswissen

KI verbindet Handbücher, Tickets und interne Dokumentationen und stellt Wissen zentral zur Verfügung.

Intranet & Modern Work

KI macht Inhalte aus Intranet, SharePoint und Microsoft 365 schnell auffindbar und beantwortet Fragen direkt.

Das ist mit KI im Wissensmanagement möglich

KI-Chatbot für Konstruktionsrichtlinien im Maschinenbau

Ein mittelständisches Maschinenbauunternehmen stand vor der Herausforderung, umfangreiche Konstruktionsrichtlinien mit über 1.000 Seiten im Entwicklungsalltag effizient nutzbar zu machen.

Neben internen Vorgaben mussten auch Normen wie ISO GPS berücksichtigt werden, während relevante Informationen über verschiedene Systeme verteilt waren – von klassischen Word- und PDF-Dokumenten über Confluence-Seiten bis hin zu Intranet- und SharePoint-Strukturen. Die manuelle Suche kostete Zeit, führte zu Rückfragen an Experten und erhöhte das Risiko von Fehlern in sicherheitsrelevanten Bereichen.

→ Weiterlesen

KI-Chatbot für Konstruktionsrichtlinien im Maschinenbau

INNEO implementierte einen KI-gestützten Chatbot, der Konstruktionsrichtlinien und Normen systemübergreifend erschließt und kontextbezogen bereitstellt. Über semantische Suche beantwortet der Chatbot konkrete Fragen zur Auslegung, Normenkonformität und internen Vorgaben und arbeitet dabei mit Zitaten, Referenzen und direkten Verlinkungen zur jeweiligen Wissensquelle.

Ergänzend bettet die Lösung relevante Bilder, Skizzen oder Screenshots ein und bietet Funktionen wie die KI-gestützte Prüfung von CAD-Reports, die über klassische Frage-Antwort-Szenarien hinausgehen. Ein steuerbares Berechtigungssystem stellt sicher, dass sensible Inhalte nur autorisierten Rollen zugänglich sind. Das Ergebnis: deutlich verkürzte Suchzeiten, weniger Rückfragen an Experten und eine spürbare Entlastung der Konstrukteure bei gleichzeitig hoher Qualität, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit.

KI-gestütztes Wissensmanagement im technischen Support

Ein Softwareunternehmen mit einem umfangreichen Ticketsystem und mehreren Wissensquellen – darunter über 20 Jahre Supporthistorie, interne Handbücher, Datenblätter und bis zu 300.000 Fachdokumente – stand vor der Herausforderung, Informationen für die Bearbeitung neuer Supportanfragen schnell und zuverlässig zu finden.

Mit der von INNEO implementierten KI-Lösung wurde der gesamte Prozess deutlich effizienter gestaltet.

→ Weiterlesen

KI-gestütztes Wissensmanagement im technischen Support

Automatische Recherche: Nach Eingang eines Tickets identifiziert die KI innerhalb weniger Sekunden relevante Quellen und stellt sie dem zuständigen Mitarbeiter direkt im internen System bereit.
Antwortvorschläge: Auf Basis der gefundenen Inhalte formuliert die KI eine erste Antwort, die vom Support-Team geprüft und freigegeben wird. Der Mensch bleibt im Prozess integriert.
Kontextinformationen: Zusätzlich werden bei Bedarf ergänzende Daten aus CRM-Systemen eingebunden, um Anfragen noch gezielter zu bearbeiten. Fehlen wichtige Informationen zur Bearbeitung des Tickets, kann die KI proaktiv auf den Kunden zugehen und diese einholen.

Ergebnis: Die Bearbeitungszeit pro Ticket konnte signifikant reduziert werden, der Durchsatz stieg deutlich an. Durch den Wegfall manueller Recherchen und wiederkehrender Aufgaben erreichte das Unternehmen eine Effizienzsteigerung von über 50 %, was einer Einsparung von rund 140 Personentagen pro Jahr entspricht.

KI im Application Lifecycle Management (ALM)

Im Application Lifecycle Management stehen Unternehmen vor der Herausforderung, steigende Produkt- und Systemkomplexität über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu beherrschen. Anforderungen, Änderungen und Abhängigkeiten müssen über mehrere Disziplinen hinweg konsistent erfasst, bewertet und nachverfolgt werden. In der Praxis binden jedoch manuelle Analysen, Suchen nach Informationen und aufwändige Abstimmungen einen großen Teil der Arbeitszeit. Wertvolle Ressourcen fließen in Koordination statt in Entwicklung und Qualitätssicherung.

Mit KI-Unterstützung im ALM wird hier gezielt Entlastung geschaffen. Die KI analysiert Anforderungen, erkennt Zusammenhänge und unterstützt bei Änderungen entlang des V-Modells. Relevantes Wissen aus bestehenden ALM-, PLM- und Wissenssystemen wird kontextbezogen bereitgestellt – genau dort, wo es benötigt wird.

KI im Application Lifecycle Management (ALM)

Die Effekte sind klar messbar: Je nach Rolle lassen sich täglich pro Person bis zu 45 Minuten unproduktiver Tätigkeiten einsparen, etwa durch reduzierten Suchaufwand, schnellere Bewertungen von Änderungen und weniger Rückfragen. Über alle beteiligten Bereiche hinweg ergibt sich eine Zeitersparnis von bis zu 16,5 Stunden pro Projekt, die direkt in wertschöpfende Entwicklungsarbeit investiert werden kann.

Gleichzeitig steigt die Qualität der Entscheidungen, da Anforderungen konsistenter interpretiert und Auswirkungen von Änderungen früher erkannt werden. Das Ergebnis sind kürzere Durchlaufzeiten, bessere Nachvollziehbarkeit im ALM-Prozess und eine spürbare Entlastung der beteiligten Fachbereiche – bei gleichbleibend hoher Transparenz und Kontrolle.

Webinare zu Künstlicher Intelligenz in Service und Support

So profitieren technische Teams von Künstlicher Intelligenz

Webinar ansehen

Einsatz von KI in der Produktentwicklung

Webinar ansehen

KI in der Prozessautomatisierung

Mehr erfahren

Verfügbare Systeme & Schnittstellen

Unser KI-gestütztes Wissensmanagement greift direkt auf Ihre bestehenden Systeme zu und verbindet Informationen aus unterschiedlichen Quellen zu einem zentral nutzbaren Wissensbestand. Auch kundenspezifische Systeme oder besondere Anforderungen lassen sich flexibel integrieren: wir beraten Sie gerne persönlich!

PIM-, MAM-, DAM-Systeme

Product Information, Media & Digital Assent Management Systeme

PLM-Systeme

Product Life Cycle Management Systeme wie z. B. Windchill

ERP-Systeme

Enterprise Resource Planning Systeme wie z.B. SAP S4 Hana

Netzlaufwerke & Dateisysteme

Zugriff auf Wissen aus zentralen und dezentralen Dateiablagen.

Individuelle Anbindungen

Weitere, beliebige System-Anbindungen, die Sie benötigen.

Lösungen mit KI: so gehen wir vor

Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir maßgeschneiderte KI-Lösungen, die Ihren Kundenservice gezielt unterstützen. Unsere KI-Lösungen integrieren sich nahtlos in Ihre bestehende Systemlandschaft, z. B. CRM-, PLM- oder Servicemanagement-Plattformen und lassen sich flexibel erweitern. Wir schaffen Lösungen, die spürbar entlasten und nachhaltig Mehrwert schaffen.

Typische Projektschritte:

Unverbindlicher Beratungstermin: Wir identifizieren gemeinsam mit Ihnen relevante Use Cases für Ihren Kundenservice.
Prototyping & Integration: Sie senden uns einen Datensatz und wir bereiten eine kostenlose Demo der interaktiven KI-Anwendung für Sie auf. Diese Demo dient Ihnen als Entscheidungsgrundlage und darf intern genutzt werden.
Rollout & Schulung: Nach Ihrer Entscheidung für unsere KI-Lösung gehen wir den Rollout in den Echtbetrieb mit begleitendem Know-how-Transfer an.
Optimierung & Skalierung: Ausbau um zusätzliche Anwendungsfelder oder Systeme in Ihrem Unternehmen.

Ziel: Ein vernetzter, automatisierter und intelligenter Servicebereich, der Ihre Kundenzufriedenheit erhöht und Supportkosten reduziert.

Unverbindliche Beratung anfragen

Häufige Fragen zur Künstlichen Intelligenz für Wissensmanagement

Wie wird KI im Wissensmanagement eingesetzt?

KI wird im Wissensmanagement eingesetzt, um:

Wissen aus großen Datenmengen (z.B. Handbücher, Richtlinien, Tickets) zu extrahieren und zugänglich zu machen.
Chatbots bereitzustellen, die gezielt Fragen zu Konstruktionsrichtlinien oder Produktinformationen beantworten.
Semantische Suche zu ermöglichen, sodass Nutzer nach Bedeutung und Zusammenhängen suchen können – unabhängig von exakten Schlagworten oder Formulierungen.
Mehrsprachigkeit und Fehlerrobustheit zu gewährleisten, sodass auch Tippfehler oder Dialekte verstanden werden.

So wird Wissen effizienter genutzt und die Qualität der Antworten steigt.

Was versteht man unter semantischer Suche in KI-Anwendungen?

Semantische Suche in KI-Anwendungen bedeutet, dass nicht nach exakten Schlagworten oder Formulierungen gesucht wird, sondern nach der Bedeutung und den Zusammenhängen eines Begriffs. Die KI erkennt so auch verwandte Themen, Synonyme und Übersetzungen automatisch und gruppiert sie. Dadurch werden relevante Ergebnisse gefunden, selbst wenn unterschiedliche Begriffe oder Sprachen verwendet werden. Eine Übersetzung der Such- oder Quellensprache ist nicht nötig.

Mehrsprachigkeit ist „out of the box“ möglich.
Verwandte Themen werden automatisch gruppiert.
Synonyme und Übersetzungen werden automatisch generiert und sind durchsuchbar.

Welche Vorteile bietet KI bei der Verarbeitung natürlicher Sprache?

KI bietet bei der Verarbeitung natürlicher Sprache zahlreiche Vorteile:

Höhere Produktivität und geringere Kosten durch Zeitersparnis bei der Suche nach Lösungen und Quellen.
Automatische Rückfragen des Chatbots bei fehlenden Informationen beschleunigen die Bearbeitung.
Vorformulierte Antworten sparen Zeit und erhöhen die Antwortqualität.
KI kann eine breite Quellenbasis abdecken und in unterschiedlichen Sprachen adäquat formulieren.
Die Mitarbeiterzufriedenheit steigt, da repetitive Aufgaben reduziert werden.

Wie unterstützt KI beim Abruf von Konstruktionsrichtlinien?

Künstliche Intelligenz ermöglicht den schnellen und gezielten Abruf von Konstruktionsrichtlinien über einen Chatbot. Der Chatbot kann Fragen zu über 1000 Seiten Konstruktionsrichtlinien beantworten und nutzt dabei semantische Suche, um relevante Inhalte zu finden – unabhängig von der genauen Formulierung oder Sprache der Anfrage. Die KI erkennt Zusammenhänge, gruppiert verwandte Themen automatisch und liefert strukturierte, verständliche Antworten. Dies spart Zeit, erhöht die Antwortqualität und steigert die Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

Beantwortung von Fragen direkt aus umfangreichen Richtliniensammlungen
Semantische Suche nach Bedeutung, nicht nur nach Schlagworten
Robuste Erkennung von Tippfehlern und Dialekten
Automatische Gruppierung verwandter Themen

Welche Quellen nutzt der KI-Chatbot für Antworten?

Der KI-Chatbot greift auf eine Vielzahl von Quellen zu, darunter:

Ticketsysteme (z.B. Znuny) mit zehntausenden archivierten Tickets
Intranet mit Produkthandbüchern, Datenblättern und weiteren Dokumenten
Netzlaufwerke mit wissenschaftlichen Papern
Handbücher und Richtliniendokumente

Die Integration erfolgt über Konnektoren zu Systemen wie SharePoint, Confluence, Windchill, Codebeamer, MS Teams, Jira und weiteren. So kann der Chatbot Wissen aus unterschiedlichen Formaten (z.B. PDF, DOCX, PPTX, 3D-Daten) bündeln und für die Beantwortung von Nutzerfragen nutzen.

Wie funktioniert die Integration von Handbüchern und Ticketsystemen?

Die Integration erfolgt über eine flexible, modulare Plattform (z.B. NeoSpace AI), die verschiedene Datenquellen und Dateitypen unterstützt. Der Ablauf umfasst:

Extraktion und Aufbereitung der Inhalte aus Handbüchern, Ticketsystemen und weiteren Quellen
Kategorisierung und Strukturierung der Daten
Indexierung in einer Vektordatenbank für semantische Suche
Abruf der Informationen durch den Chatbot bei Nutzeranfragen

Die Plattform kann über Standard-Konnektoren an Systeme wie SharePoint, Jira, SAP oder lokale Dateisysteme angebunden werden. Fehlende Schnittstellen werden als Komponenten ergänzt. Die Lösung unterstützt verschiedene Hosting-Modelle (Cloud, On-Premises, Hybrid) und ermöglicht so eine nahtlose Integration in bestehende IT-Landschaften.