Sommersemester 2018,

knowledgement

Niklas Schumacher

Maximilian Blazek

 

 

 

Schon lange wird an Methoden zur effizienten Informationsstrukturierung und Archivierung gearbeitet. Die weiter steigende Menge digitaler Daten sowie die Geschwindigkeit der Prozesse in Organisationen ist mit herkömmlichen Wissensmanagement-Systemen nicht mehr zu bewältigen. Zusätzlich wird die

Abfrage von Informationen oft durch Interfaces gehemmt, die nicht intuitiv nutzbar sind. Nicht zuletzt liegt die Herausforderung in der Interpretation der Suchanfragen, so dass aus großen Datenmengen sinnhaft Information entstehen kann. Im Gegensatz zur herkömmlichen Datenbank entstehen Knowledge Management Systeme als Wissensarchive, in denen Daten erfasst, als Information kontextualisiert und bedarfsgerecht dargestellt werden. Was bei schlagwortbasierter Datenverwaltung jedoch oft fehlt, ist die Vernetzbarkeit der Daten. Auch bleibt implizites Wissen ein Desiderat.

 

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz können nun nicht nur enorme Datenmengen erfasst, kontextualisiert und aufbereitet werden. KI kann – vielfach flexibler als jede ordnerbasierte Struktur – Daten vernetzen, Zusammenhänge hervorbringen und Kausalitäten veranschaulichen. Zudem lassen sich personalisierte Suchergebnisse und Protokolle erstellen, in die auch implizite Informationen einbezogen sind. Die Konzepte für ein neuartiges KI-basiertes Wissensmanagement-System sind unter dem Schlagwort knowledgement

zusammengefasst.

 

Nehmen wir exemplarisch das Meeting eines Unternehmens:

Während der Sitzung erfasst und strukturiert knowledgement die ausgetauschten Informationen. Sprachund Bilderkennungssysteme lernen immer besser auch komplexe Meetingsituationen zu interpretieren. Es werden

explizite Informationen aber auch implizites Wissen über die Intention, über persönliche Beziehungen, über die Art und Weise des Gesprochenen registriert. Gemäß der Eingabe von Suchanfragen stellt knowledgement entsprechende Informationen zusammen und gibt sowohl aggregierte und

interpretierte als auch transkribierte Protokolle aus, optional ergänzt um Schlüsselszenen als kurze Videosequenzen. Zusammengefasst ermöglicht das System einen intuitiven Zugang in Form von Pull-Funktionen zu den im Archiv enthaltenen Informationen. Zum anderen liefert es auf der Grundlage des vernetzten Archivs Vorschläge in Form von Push-Funktionen, die weitergehende, für die individuelle Suchanfrage relevante Informationen bereitstellen.

Project categorySemester Project
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