Generative KI optimiert internes Wissensmanagement der Automobilbranche

In einer Vielzahl von Unternehmen gestaltet sich die Suche nach relevanten Informationen für Mitarbeitende oft ineffizient. Die Ursache dafür liegt in der fehlenden Verknüpfung verschiedener Datenquellen, dem Fehlen einer ausreichenden Dokumentation und der hohen Komplexität der Organisationsstrukturen. Je größer eine Firma ist, desto schwieriger ist es, das richtige Material zu finden oder festzustellen, ob dieses überhaupt existiert. Informationen werden häufig in verschiedenen Abteilungen oder Teams gespeichert, was isolierte Wissensilos zur Folge hat. Wechseln Mitarbeitende ihr Aufgabengebiet oder gar das Unternehmen, geht dieses Wissen verloren. Diese Hindernisse stellen nicht nur den Arbeitsablauf vor Herausforderungen, sondern haben auch einen spürbaren Einfluss auf wichtige Geschäftsergebnisse wie beispielsweise die Verkaufsleistung oder die Dauer der Produktentwicklungszyklen. Dem kann durch den intelligenten Einsatz von Generative AI entgegengewirkt werden.

Optimierung der Informationsbeschaffung

Gemeinsam mit Bayern Innovativ und Experten von OEMs, Zulieferern und aus der Forschung haben wir in unserem Futurice-Büro in München einen Workshop zu konkreten Anwendungsfällen für Generative AI in der Automobilindustrie durchgeführt. Wir haben uns folgende Frage gestellt: Gibt es im Automobilbereich eine Möglichkeit, den Prozess der Informationsbeschaffung zu verschlanken und so zu gestalten, dass wertvolles Wissen nicht verloren geht? Dies würde nicht nur eine mögliche Kluft zwischen Händlern, Werkstätten, Versicherungen, Lieferanten etc. vermeiden, sondern beispielsweise auch das Onboarding neuer Kolleg*innen erheblich vereinfachen. Zudem ließe sich so auch das Risiko von Verzögerungen in Prozessen minimieren und höhere Kosten und unzufriedene Kunden vermeiden.

Die Integration eines LLM-basierten (Large Language Model) Systems, das mit semantischen Suchfunktionen ausgestattet ist, stellt eine vielversprechende Lösung für dieses Problem dar. Dieser technologische Ansatz der Informationsbeschaffung über alle Organisationsebenen hinweg birgt das Potenzial, derzeit ungenutzte und unstrukturierte Datenbestände zu erschließen und zu synchronisieren. Dies ermöglicht es den Teams, historische Daten zu bewahren und gleichzeitig aktuelle Wissensbestände zu nutzen.

🏆 15 Generative AI Anwendungsfälle in der Automobilindustrie ->

Die Auswirkungen von Generative AI auf die operative Effizienz und strategische Planung

Die Integration von Generative AI in Managementprozesse bedeutet für Unternehmen einen großen Fortschritt in Bezug auf operative Effizienz und Zuverlässigkeit. Das traditionelle und weit verbreitete Vertrauen in die menschliche Intuition und das oft zitierte Bauchgefühl bei der Entscheidungsfindung werden durch Entscheidungen ersetzt, die auf einer sorgfältigen Datenanalyse beruhen.

KI hat das Potenzial die strategische Planung zu revolutionieren und Empfehlungen zu geben, die auf gründlichen Bewertungen der Branchendynamik und des Wettbewerbsverhaltens beruhen. So wird sichergestellt, dass Unternehmensentscheidungen auf der Grundlage glaubwürdiger, empirischer Erkenntnisse getroffen werden. Darüber hinaus weist KI gewinnbringende Fähigkeiten im Wissensmanagement auf. Sie kann sowohl externe als auch interne Datensätze mit Klarheit und Effizienz zusammenführen und so die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter reduzieren.

So kann Generative KI bei der Optimierung von Entscheidungsfindungen einen großen Mehrwert leisten. Daher ist es von großer Bedeutung, dass Unternehmen das transformative Potenzial dieser Technologie erkennen, akzeptieren und ihre Mitarbeitenden im Umgang damit ausbilden. Die Verlagerung hin zu datenbasierten Strategien, die durch KI ermöglicht wird, erhöht nicht nur die Genauigkeit, sondern definiert auch die Parameter der Unternehmenseffizienz neu.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz eines LLM-basierten semantischen Suchsystems ein wichtiges Instrument für Unternehmen sein kann, die die Herausforderungen uneinheitlicher Datensätze und ineffizienten Datenmanagements überwinden und ein flexibleres und wettbewerbsfähigeres Geschäftsmodell fördern wollen.

Unsere Experten Anastasia Tolmatsch und Christoph Nützel stehen Ihnen bei Fragen ebenfalls gerne zur Verfügung.