Implizites Wissen

Das für die industrielle Instandhaltung erforderliche implizite Wissen ist durch den demografischen Wandel und die zunehmende Komplexität technischer Systeme zunehmend gefährdet. Dieser Beitrag stellt Tacit-TALK vor, ein sprachbasiertes System, das implizites Wissen mithilfe KI-gestützter Gespräche externalisiert. Gesprochene Eingaben werden transkribiert, mithilfe von Large Language Models (LLMs) analysiert und in einem Wissensgraphen gespeichert, der neue Erkenntnisse mit bereits vorhandenen Organisationsdaten verknüpft. Der Beitrag basiert auf einer Design-Science-Research-Methodik, der auf der soziotechnischen Theorie aufbaut und für die Instandhaltung in der Halbleiterindustrie instanziiert wurde. Daraus werden Gestaltungsprinzipien für die KI-gestützte Erfassung impliziten Wissens abgeleitet, die auf einer wertorientierten Einbindung von Stakeholdern beruhen. Zudem wird eine Referenzarchitektur vorgestellt, die Large Language Models mit Wissensgraphen kombiniert, und es ...

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bietet neue Möglichkeiten für das betriebliche Wissensmanagement, insbesondere wenn es um Lernprozesse an der Schnittstelle zwischen explizitem, betriebsspezifischem und implizitem Wissen geht. Ihr Einsatz ist daher für Anwendungsfelder wie die industrielle Wartung von besonderem Interesse. Der Beitrag zeigt, gestützt auf eine Fallstudie im Maschinenbau, dass die augmentierende Wirkung des GenAI-Einsatzes für die Optimierung von Prozessen und die Entwicklung von Mitarbeitenden KI-Kompetenz erfordert und ein Nutzerverhalten voraussetzt, bei dem diese Kompetenz mit der fachlichen Expertise der Beschäftigten verzahnt wird.

Der demografische Wandel verstärkt den Arbeits- bzw. Fachkräftemangel in der produzierenden Industrie, wodurch das Thema Wissensmanagement für viele Unternehmen an Bedeutung gewinnt. Insbesondere die Erhebung und Konservierung impliziten Wissens stellt eine Herausforderung dar. Die vorliegende Studie beleuchtet, inwieweit Large Language Models (LLMs) im Bereich der Wissenserhebung mit Experteninterviews sinnstiftend unterstützen können. Drei Experten testen und bewerten den entwickelten Chatbot. Die Ergebnisse des Interviews sind vielversprechend, die Zusammenfassung hingegen zeigt Verbesserungspotenziale.