KNOW GPT: Mit AI das Wissen im Unternehmen erschließen

In der heutigen, von unerbittlichem Wettbewerb geprägten Geschäftswelt sind Agilität und fundierte Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, schnell auf das kollektive Wissen eines Unternehmens zuzugreifen und es zu nutzen, kann den entscheidenden Unterschied zwischen Erfolg und bloßem Überleben ausmachen. Doch unter der Oberfläche vieler Unternehmen verbirgt sich ein erheblicher, oft unterschätzter Hemmfaktor für Produktivität und Innovation: die allgegenwärtige Herausforderung fragmentierten und unzugänglichen Wissens.

Das Wissensdilemma: Eine alltägliche Realität

Kommen Ihnen diese Szenarien bekannt vor? 

• Ein Marketingmanager benötigt wichtige data einer früheren Kampagne, um eine neue Strategie zu entwickeln, doch die Erkenntnisse sind in den archivierten E-Mails eines ehemaligen Kollegen und in verstreuten reports einem gemeinsamen Laufwerk vergraben. 
• Ein Vertriebsmitarbeiter, der eine wichtige Kundenpräsentation vorbereitet, weiß, dass ein ähnliches Geschäft im letzten Jahr erfolgreich abgeschlossen wurde, kennt aber die Einzelheiten – die entscheidenden Argumente, die wichtigsten Entscheidungsträger, die potenziellen Fallstricke – bleiben jedoch im Unklaren, da sie in verstreuten Dokumenten und undokumentierten Gesprächen verborgen sind. 
• Ein Forschungs- und Entwicklungsteam beginnt ein neues Projekt, ohne zu wissen, dass eine ähnliche Initiative, aus der wertvolle Erkenntnisse gewonnen wurden, bereits vor Jahren von einer anderen Abteilung durchgeführt wurde.

Das sind keine Einzelfälle; es ist der Alltag in Unternehmen, in denen intellektuelles Kapital in Silos isoliert bleibt und nur schwer nutzbar gemacht werden kann.

Betrachten Sie die konkreten Kosten:

• Produktivitätsverluste: Stellen Sie sich vor, wie viele Stunden jede Woche insgesamt verloren gehen, wenn Mitarbeiter nach Informationen suchen, bereits erledigte Arbeit wiederholen oder darauf warten, dass Kollegen data manuell bereitstellen.
• Längere Verkaufszyklen: Wenn Vertriebsteams keinen schnellen Zugriff auf Fallstudien, Produktspezifikationen oder Wettbewerbsinformationen haben, dauert der Abschluss von Geschäften länger und die Abschlussquoten können darunter leiden.
• Doppelarbeit: Teams, die unwissentlich dieselben Probleme angehen oder zu denselben Themen forschen, führen zu verschwendeten Ressourcen und verpassten Synergiechancen.
• Verpasste Chancen: Die Unfähigkeit, unterschiedliche Informationsfragmente miteinander zu verknüpfen, kann das Entstehen entscheidender Erkenntnisse verhindern und so Innovation und strategische Weitsicht behindern.
• Erhöhtes Risiko: Sich aufgrund mangelnder Rückverfolgbarkeit auf veraltete oder unvollständige Informationen zu verlassen, kann zu kostspieligen Fehlern und fehlerhaften Entscheidungen führen.

Die Wahrheit ist: In einer Zeit, in der data als das neue Öl gepriesen data , sitzen viele Unternehmen auf einem riesigen, unerschlossenen Wissensschatz und kämpfen mit veralteten Tools und fragmentierten Systemen, die sie daran hindern, ihr intellektuelles Kapital voll auszuschöpfen. Die Kosten des Nichtwissens sind nicht mehr nur ein Ärgernis; sie sind ein erhebliches Wachstumshemmnis und eine Schwachstelle in einer zunehmend wettbewerbsorientierten Welt.

Methode 1: Einsatz verschiedener Systeme für das Wissensmanagement

Seit Jahren stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihr kollektives Wissen zu nutzen, und setzen verschiedene Strategien und Instrumente ein, um Wissen zugänglich und verwertbar zu machen. Diese Bemühungen, die zwar von einem klaren Bedarf getrieben sind, greifen im heutigen dynamischen Geschäftsumfeld oft zu kurz und verdeutlichen die GrenzenAI im Wissensmanagement. Die schiere Komplexität der Informationsverwaltung über mehrere Plattformen hinweg wird durch einen aktuellen Bericht von CAKE.com vom April 2025 deutlich, aus dem hervorgeht, dass 54 % der Unternehmen mehr als fünf verschiedene Systeme zur Dokumentation und zum Austausch von Wissen nutzen. Diese Fragmentierung trägt direkt zu erheblichen Produktivitätsverlusten bei. Studien schätzen, dass Mitarbeiter einen beträchtlichen Teil ihres Arbeitstages mit der Suche nach Informationen verbringen – McKinsey gibt an, dass dies bis zu 1,8 Stunden pro Tag

Methode 2: Zentrale Dokumentenablagen mit manueller Pflege

Eine der gängigsten Strategien besteht in der Einrichtung von zentraler Dokumentenablagen. Intranets, gemeinsam genutzte Netzlaufwerke wie OneDrive und Google Drive sowie komplexere Dokumentenmanagementsysteme bilden seit langem den Grundpfeiler dieses Ansatzes. Das Versprechen lautet: eine einzige Quelle der Wahrheit, eine digitale Bibliothek, in der Mitarbeiter die benötigten Informationen finden können. Die Realität weicht jedoch oft erheblich von diesem Ideal ab. Die schiere Menge an Dokumenten in Verbindung mit rudimentären Suchfunktionen führt häufig zu Frustration. Stellen Sie sich einen Mitarbeiter vor, der nach „Best Practices für die Kunden-Onboarding“. Möglicherweise wird er mit einer Flut von nur vage verwandten Dokumenten konfrontiert – alten Präsentationen, langatmigen reports und veralteten Leitfäden –, was ihn zu einer zeitraubenden Schatzsuche zwingt, ohne die Garantie, die spezifischen Erkenntnisse zu finden, die er benötigt. Darüber hinaus können Informationen trotz der Bezeichnung „zentralisiert“ leicht in teamspezifischen Ordnern oder individuellen Konten gefangen bleiben, wodurch genau die Silos wieder entstehen, die diese Systeme eigentlich aufbrechen sollten. Der administrative Aufwand für die Pflege dieser Repositorien – die Sicherstellung einer einheitlichen Tagging-Praxis, die Verwaltung der Versionskontrolle und das Aussortieren veralteter Informationen – sorgt für eine weitere Komplexitätsebene, was oft zu vernachlässigten und überladenen Systemen führt, die eine effektive Wissenssuche zusätzlich behindern. Hinzu kommt, dass ein erheblicher Teil des Unternehmenswissens undokumentiert bleibt; Starmind reports bis zu 80 % des Unternehmenswissens nie erfasst werden, was auf ein riesiges Reservoir an ungenutzten Erkenntnissen hindeutet.

Methode 3: Plattformen für die Zusammenarbeit

Der Aufstieg von Kollaborationsplattformen wie Slack und Microsoft Teams hat die Kommunikation am Arbeitsplatz zweifellos revolutioniert. Diese Tools erleichterten während der COVID-19-Pandemie das unverzichtbare Arbeiten im Homeoffice, wobei Microsoft Teams Berichten zufolge einen dramatischen Anstieg der täglich aktiven Nutzer verzeichnete. Ursprünglich als Lösung für nahtlose Kommunikation und Dateiaustausch gepriesen, hat die schiere Menge an Informationen, die im Laufe der Zeit auf diesen Plattformen ausgetauscht wurde, ironischerweise zur Herausforderung des Wissensmanagements beigetragen. Was als Werkzeug für die sofortige Vernetzung begann, ist für viele Teams zu einer erheblichen Quelle der Informationsüberflutung geworden, wodurch es immer schwieriger wird, bestimmte frühere Diskussionen, geteilte Dateien oder wichtige Entscheidungen aufzufinden, die in unzähligen Kanälen und Threads vergraben sind. Die unstrukturierte Natur dieser Kommunikation und das Fehlen einer einheitlichen Tagging-Praxis machen es unglaublich schwierig, diesen Informationsreichtum in eine kohärente Wissensmanagementstrategie zu integrieren. Dies erschwert es zusätzlich, die riesige Menge an undokumentiertem Wissen (wie von Starmind hervorgehoben) innerhalb dieser Plattformen nutzbar zu machen.

Methode 4: Communities und interne Foren

Bemühungen zur Förderung Praxisgemeinschaften und interner Foren stellen einen weiteren Versuch dar, den Wissensaustausch zu erleichtern. Indem sie Mitarbeiter mit gemeinsamen Interessen oder Fachkenntnissen zusammenbringen, fördern diese Initiativen das Peer-to-Peer-Lernen und den Austausch bewährter Verfahren. Das in diesen Gruppen generierte Wissen ist zwar für die direkt Beteiligten wertvoll, für das gesamte Unternehmen jedoch möglicherweise nicht leicht auffindbar oder zugänglich. Darüber hinaus hängt der Erfolg dieser Gemeinschaften stark von der aktiven Beteiligung der Einzelnen ab, die durch Arbeitsbelastung und persönliche Prioritäten beeinflusst werden kann. Die Skalierung der in diesen informellen Umgebungen gewonnenen Erkenntnisse und die Nachverfolgung ihrer Auswirkungen im gesamten Unternehmen stellen nach wie vor eine erhebliche Herausforderung dar. Die Ineffizienz bei der Informationssuche in fragmentierten Systemen unterstreicht die Grenzen einer ausschließlichen Abhängigkeit von diesen gemeinschaftsgetriebenen Bemühungen für den unternehmensweiten Wissenszugang. Hinzu kommt, dass CAKE.com Anfang April 2025 berichtete, dass 62 % der Mitarbeiter angaben, dass ihre Hilfsmaterialien nicht auf dem neuesten Stand seien, was die Herausforderung bei der Aufrechterhaltung der Relevanz von Wissen verdeutlicht.

Methode 5: Manueller Wissenstransfer

Und schließlich der manuelle Wissenstransfer durch Besprechungen, Präsentationen, Schulungen und Mentorenprogramme eine grundlegende, jedoch oft ineffiziente Methode. Diese Ansätze sind zwar entscheidend für die Einarbeitung und den Austausch spezifischen Fachwissens, aber von Natur aus zeitaufwendig und nicht skalierbar. Darüber hinaus kann die Abhängigkeit vom individuellen Gedächtnis und von Dokumentationen zu Inkonsistenzen und dem potenziellen Verlust wertvollen impliziten Wissens führen, wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Die Folgen eines mangelhaften Wissensmanagements sind erheblich: IDC schätzt, dass Fortune-500-Unternehmen jährlich etwa 31,5 Milliarden US-Dollar verlieren, weil notwendige Informationen nicht weitergegeben werden. Zudem trägt die Zeit, die Mitarbeiter mit der Suche nach schwer auffindbarem Wissen verschwenden, zu einem massiven Produktivitätsverlust bei, der die US-Wirtschaft schätzungsweise 900 Milliarden US-Dollar pro Jahr .

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese traditionellen Instrumente und Strategien zwar ernsthafte Versuche darstellen, die Herausforderung des Wissensmanagements anzugehen, jedoch häufig an Grenzen stoßen, was die Auffindbarkeit, Pflege, Skalierbarkeit und die Fähigkeit betrifft, die Feinheiten des organisatorischen Wissens zu erfassen. Das anhaltende Bestreben, Mitarbeiter mit den benötigten Informationen zu versorgen, wann immer sie diese benötigen, unterstreicht die Notwendigkeit eines intelligenteren und integrierten Ansatzes – eines Ansatzes, der das enorme Potenzial des intellektuellen Kapitals einer Organisation wirklich erschließen kann.

Die Lücke schließen: Das KNOW-Ökosystem als intelligente Lösung

Angesichts der erheblichen Mängel der zuvor beschriebenen traditionellen Ansätze im Wissensmanagement – der fragmentierten Systeme, die die Nutzer dazu zwingen, sich auf mehreren Plattformen zurechtzufinden, des enormen Produktivitätsverlusts, der dadurch entsteht, dass Mitarbeiter stundenlang nach Informationen suchen, der riesigen Menge an undokumentiertem Wissen und der erschütternden finanziellen Verluste – ist ein grundlegend intelligenterer und integrierterer Ansatz eindeutig erforderlich.

Das KNOW-Ökosystem bietet genau das: einen praktischen, anpassungsfähigen Rahmen, der darauf ausgelegt ist, diese hartnäckigen Herausforderungen zu bewältigen. Es überwindet die Grenzen einfacher Suchfunktionen, statischer Repositorien und überlasteter Kollaborationsplattformen und verwandelt die verstreuten Dokumente und data Ihres Unternehmens data einen strategischen, sofort verfügbaren Wert. Es ist so konzipiert, dass es sich in jede Unternehmensstruktur einfügt und internes Wissen durch vier Schlüsselphasen, die direkt auf die Schwachstellen früherer Methoden eingehen, zu einem Motor für Effizienz, Innovation und Wachstum macht:

1. Collect: Hindernisse überwinden, um kollektives Wissen zu erschließen

Ein grundlegender Mangel früherer Systeme ist die Schwierigkeit, Beiträge zu leisten, was zu jenem riesigen Reservoir an undokumentiertem Wissen führt. Wertvolle Erkenntnisse bleiben oft verborgen, einfach weil das Teilen mühsam ist. Die „Collect“-Phase des KNOW-Ökosystems beseitigt diese Hindernisse und ermöglicht den mühelosen Aufbau einer umfangreichen, zuverlässigen Wissensbasis, was zentralisierten Repositorien oft nicht effektiv gelungen ist.

• Maßnahmen gegen geringe Beteiligung: Im Gegensatz zu den oft umständlichen Benutzeroberflächen älterer Systeme ermöglicht eine intuitive Browser-Erweiterung den Mitarbeitern, Dokumente (reports, Präsentationen usw.) sofort und direkt aus ihrem Arbeitsablauf heraus beizusteuern. Vorteil: Dies senkt die Einstiegshürde erheblich, fördert den flächendeckenden Austausch und trägt aktiv dazu bei, mit minimalem Aufwand einen größeren Teil dieser 80 % an undokumentiertem kollektivem Wissen zu erfassen.
• Zukünftiges Chaos vermeiden: Anstatt sich auf uneinheitliche manuelle Kennzeichnung zu verlassen oder sich mit dem Chaos unmarkierter Dokumente in gemeinsam genutzten Laufwerken auseinanderzusetzen, sorgt eine einfache Kennzeichnung (Metadaten wie Sektor, Projektart) bei der Einreichung dafür, dass Informationen von Anfang an. Vorteil: Diese proaktive Strukturierung macht Wissen leicht auffindbar und später relevant, wodurch unzählige Stunden eingespart werden, die sonst durch frustrierende Suchen verloren gingen.
• Integrieren statt fragmentieren: Anstatt einen weiteren Silo hinzuzufügen, speichert das System Dokumentenlinks und Metadaten zentral und nutzt dabei Technologien, die sich an Ihre bestehende Infrastruktur anpassen lassen (sei es cloud wie BigQuery/Azure, Microsoft-Umgebungen oder proprietäre Systeme). Vorteil: Es lässt sich nahtlos integrieren, ohne größere technische Umstellungen zu erfordern, und verbindet Informationen, anstatt sie weiter zu isolieren.
• Bekämpfung veralteter Informationen: Um das hervorgehobene Problem anzugehen, dass ein Großteil (62 %) der Hilfematerialien veraltet sein kann, löst KNOW dies durch Verlinkung auf Originaldateien. Jede Aktualisierung löst automatisch eine Neuindizierung aus. Vorteil: Dadurch wird sichergestellt, dass Nutzer stets auf die aktuellsten und genauesten Informationen zugreifen können – im Gegensatz zu den statischen und oft vernachlässigten Inhalten in herkömmlichen Repositorien.

Im Wesentlichen konzentriert sich die „Collect“-Phase darauf, eine umfassende, gut strukturierte und stets aktuelle Wissensbasis aufzubauen, wodurch den Problemen mangelhafter Erfassung, Unordnung und veralteter Informationen, die frühere Versuche des Wissensmanagements plagten, direkt entgegengewirkt wird.

2. Inhaltsverzeichnis: Data wirklich durchsuchbare Informationen umwandeln

Wie die frustrierenden Erfahrungen mit einfachen Suchfunktionen in Intranets und gemeinsam genutzten Laufwerken zeigen, data gespeicherte data nutzlos, wenn sie nicht effektiv gefunden und verstanden werden können. Die intelligente Index verarbeitet Informationen tiefgreifend und geht weit über einfache Schlüsselwörter hinaus, um Zusammenhänge herzustellen, die anderen entgehen.

• Automatisierung mühsamer Prozesse:Cloud Funktionen übernehmen automatisch das Abrufen von Dokumenten, die Standardisierung (z. B. in PDF-Format zur Gewährleistung der Konsistenz) und die sichere Speicherung. Vorteil: Dadurch wird wertvolle Arbeitszeit der Mitarbeiter freigesetzt, die zuvor für die manuelle Bearbeitung aufgewendet wurde, und eine einheitliche Handhabung gewährleistet – im Gegensatz zu der oft aufwändigen Wartung, die bei älteren Systemen erforderlich ist.
• Bisher verborgenes Wissen erschließen: Herkömmliche Systeme haben Schwierigkeiten mit nicht-textuellen Informationen. KNOW nutzt fortschrittliche Analysemethoden, um Text zu extrahieren, und setzt vor allem generative AI ein, AI Bilder und Folien in Dokumenten wie Präsentationen zu verstehen und zusammenzufassen. Nutzen: Dadurch werden wertvolle Erkenntnisse erschlossen, die zuvor in visuellen Inhalten verborgen waren – ein bedeutender Teil des Unternehmenswissens, der bei der einfachen Indizierung oft übersehen wird –, wodurch ein vollständigeres Bild entsteht.
• Relevanz statt Lärm: KNOW überwindet die Grenzen der rudimentären Stichwortsuche, die oft irrelevante Ergebnisse liefert, und nutzt eine ausgefeilte Kombination aus Stichwort- und semantischer Suche (Hybridsuche) in Verbindung mit einem proprietären Bewertungssystem. Vorteil: Dadurch werden die relevantesten Informationen mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit ermittelt, was die frustrierenden Suchvorgänge und den Zeitverlust, die für ältere Systeme charakteristisch sind, direkt reduziert.

Diese Indexierungsphase verwandelt Ihre gesammelten Rohdaten von einer schwer überschaubaren Datenflut in fundierte, präzise durchsuchbare Informationen und überwindet damit die Einschränkungen bei der Durchsuchbarkeit, die ein wesentlicher Nachteil früherer Tools waren.

3. Expose: Demokratisierung des Zugangs über Silo-Grenzen hinweg mit dialogorientierter AI KNOW GPT)

Selbst gut indexiertes Wissen bietet nur begrenzten Nutzen, wenn der Zugriff darauf schwierig bleibt oder auf bestimmte Gruppen beschränkt ist – ein häufiges Problem bei isolierten Wissensdatenbanken, spezialisierten Foren oder sogar überladenen Kollaborationsplattformen, auf denen Informationen untergehen. Der wahre Wert entsteht erst dann, wenn das Wissen für .. Das Expose , die auf KNOW GPT basiert, bietet ein intuitives Portal, das diese Barrieren überwindet.

• Intuitive Interaktion für alle: Mitarbeiter stellen Fragen in einfacher Sprache über eine sichere, interne Chat-Oberfläche, ähnlich wie bei beliebten AI , die sie möglicherweise bereits nutzen. Vorteil: Dies erfordert nur minimale Schulung und fördert eine schnellere Einführung in allen Abteilungen und Funktionen, im Gegensatz zu Systemen, die spezifische Suchsyntax- oder Navigationskenntnisse erfordern.
• Antworten statt bloßer Dokumentenlinks: Anstatt lediglich eine Liste potenziell relevanter Dokumente zurückzugeben, die der Nutzer noch durchsehen muss (ein häufiges Ergebnis von Repository-Suchen), liest KNOW GPT die relevantesten Quelldokumente und liefert prägnante, zusammengefasste Antworten, wobei die verwendeten Quellen klar angegeben werden. Vorteil: Dies beschleunigt das Verständnis und die Entscheidungsfindung erheblich und sorgt gleichzeitig durch überprüfbare Quellenangaben für Vertrauen – ein krasser Gegensatz zu der zeitaufwändigen „Schatzsuche“, die zuvor oft erforderlich war.
• Abbau von Informationssilos: Komplexe Informationen werden, unabhängig von ihrem ursprünglichen Format oder Speicherort, für jeden, der sie benötigt, leicht verständlich. Dies überbrückt die Lücken, die häufig zwischen Abteilungen oder zwischen Experten in Fachgemeinschaften und dem Rest der Organisation bestehen. Nutzen: Dies stärkt die Mitarbeiter auf breiter Front, verbessert die Zusammenarbeit und kann kritische Prozesse wie Projektabwicklung und Vertriebszyklen beschleunigen, indem Fachwissen jederzeit verfügbar gemacht wird.

Durch die „Expose“-Phase macht KNOW GPT komplexes Unternehmenswissen in einer sicheren Umgebung sofort dialogfähig, umsetzbar und allgemein zugänglich und löst damit direkt die Probleme hinsichtlich Zugriff und Benutzerfreundlichkeit, die fragmentierten oder schwer zu bedienenden herkömmlichen Systemen innewohnen.

4. Überwachung: Kontinuierliche Verbesserung und nachweisbarer ROI

Ein entscheidender Schwachpunkt vieler früherer Wissensinitiativen war ihre Tendenz, statisch zu werden – Systeme wurden eingeführt und dann nach und nach vernachlässigt, sodass sie ohne klare Erfolgskennzahlen oder Verbesserungsmechanismen veraltet oder irrelevant wurden. Das KNOW-Ökosystem umgeht diese Gefahr durch einen speziellen Monitoring-Phase , die auf die kontinuierliche Optimierung ausgerichtet ist.

• Einblick in die tatsächliche Nutzung: Analysen zeigen, wie das System genutzt wird, welche Themen beliebt sind, wo Suchanfragen erfolgreich sind oder scheitern und wo potenzielle Wissenslücken innerhalb der Organisation bestehen. Nutzen: Dies liefert konkrete data die Bemühungen auf hochwertige Wissensbereiche und Inhaltsbedürfnisse zu konzentrieren – im Gegensatz zu den Vermutungen, die bei der Wartung älterer Systeme oft eine Rolle spielen.
• Nutzerorientierte Optimierung: Durch die Einbindung von Feedback-Mechanismen können Nutzer direkt zur Verbesserung von Suchalgorithmen und Chatbot-Antworten beitragen. Wert: Dadurch wird sichergestellt, dass das System relevant bleibt und mit der Zeit immer effektiver wird, indem es sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpasst, anstatt zu stagnieren wie die 62 % veralteter Materialien, von denen in einigen Umfragen berichtet wird.
• Leistung und Nutzen maximieren: Durch kontinuierliche Überwachung und Optimierung bleibt das System schnell und zuverlässig und liefert greifbare Vorteile. Wert: Dies schützt die Investition des Unternehmens und stellt sicher, dass das KNOW-Ökosystem kontinuierlich messbare Beiträge zu den Geschäftszielen leistet und dabei hilft, die enormen Produktivitätskosten (wie die von Basex geschätzten 900 Milliarden Dollar) zu mindern, die mit einem schlechten Zugang zu Wissen verbunden sind.

Die „Monitor“-Phase stellt sicher, dass das KNOW-Ökosystem ein dynamisches, sich weiterentwickelndes System bleibt, das sich kontinuierlich an die Bedürfnisse der Nutzer anpasst und messbaren, langfristigen Nutzen bietet. Damit stellt es eine nachhaltige Lösung dar und ist nicht nur ein weiteres Tool, das zum Scheitern verurteilt ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das KNOW-Ökosystem durch die systematische Behebung der zentralen Schwachstellen des traditionellen Wissensmanagements – von der Erfassung über die Indizierung und den Zugriff bis hin zur kontinuierlichen Weiterentwicklung – eine intelligente, integrierte und anpassungsfähige Lösung bietet, die darauf ausgelegt ist, das wahre Potenzial der kollektiven Intelligenz einer Organisation endlich freizusetzen und die kostspieligen Ineffizienzen der Vergangenheit zu überwinden.

Ergebnisse

• Bereitstellung eines Suchkatalogs, der rund um die Uhr verfügbar ist, nahezu in Echtzeit aktualisiert wird und allen 1.700 Artefact weltweit zugänglich ist.
• Etwa 100 verschiedene Nutzer pro Woche, mit einer durchschnittlichen Gesamtzahl von 850 Anfragen pro Woche.

Die Einführung von KNOW GPT ist nicht nur eine IT-Modernisierung; sie stellt einen grundlegenden Wandel darin dar, wie Ihr Unternehmen sein wertvollstes Kapital nutzt: seine kollektive Intelligenz. Es handelt sich um eine strategische Investition, die über das herkömmliche Wissensmanagement hinausgeht, zentrale Ineffizienzen direkt angeht und neue Wege für Wachstum und Innovation eröffnet.

Stellen Sie sich einen Arbeitsplatz vor, an dem die Leistungsfähigkeit modernster generativer AI nahtlos mit dem riesigen Wissensschatz Ihres Unternehmens verbunden AI . KNOW GPT macht dies möglich. Über die einfache Suche und das Abrufen von Informationen hinaus gibt es Ihren Mitarbeitern die Möglichkeit, neue Inhalte zu erstellen, Lösungen zu erarbeiten und ihre Gedanken zu strukturieren – und das alles in einer sicheren, proprietären Umgebung. Dies eröffnet ein neues Niveau individueller Produktivität und fördert eine Kultur der kontinuierlichen Kreativität und Innovation.

Der spezielle interne Suchagent von KNOW GPT fungiert als Laserfokus für Ihr Unternehmenswissen. Anstatt endlose Dateien zu durchforsten, können Mitarbeiter schnell die relevantesten Dokumente ausfindig machen, wie beispielsweise wichtige Präsentationsfolien und Materialien aus früheren Projekten, was die Entscheidungsfindung beschleunigen. Möchten Sie wissen, wie eine ähnliche Herausforderung bereits bewältigt wurde? KNOW GPT bietet schnellen Zugriff auf die umfangreiche Erfahrungsgeschichte Artefactund ermöglicht so schnellere, fundiertere strategische Entscheidungen.

Darüber hinaus geht KNOW GPT über die passive Bereitstellung von Informationen hinaus; es befähigt Mitarbeiter , indem es ihnen ermöglicht, das System an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Die Erstellung personalisierter Agenten für Aufgaben wie das Verfassen von Mitteilungen oder die Durchführung spezialisierter Recherchen zeugt von einer Anpassungsfähigkeit, die AI in individuelle Arbeitsabläufe integriert und so die Effizienz und Effektivität steigert.

Der strategische Vorteil von KNOW GPT erstreckt sich auf die Minderung kritischer Risiken. Da es sich um ein proprietäres Tool handelt, beseitigt es die mit öffentlichen AI verbundenen Bedenken data . Ihr sensibles Unternehmenswissen bleibt unter Ihrer Kontrolle, was Vertrauen schafft und eine breite Akzeptanz fördert, ohne dass Sie data befürchten müssen. Diese sichere Umgebung ermöglicht die uneingeschränkte Nutzung der Leistungsfähigkeit AIim gesamten Unternehmen.

Darüber hinaus geht KNOW GPT direkt auf die anhaltende Herausforderung des Wissenserhalt. Durch die nahtlose Erfassung von mitarbeitergenerierten Inhalten innerhalb des integrierten Google Drive-Ökosystems werden wertvolle Erkenntnisse und Erfahrungen bewahrt, wodurch das Risiko eines Wissensverlusts beim Wechsel von Mitarbeitern verringert wird. Dies schafft eine widerstandsfähigere und kontinuierlich lernende Organisation.

Die breite Akzeptanz bei Artefact, wo über 200 Beratern, die KNOW GPT täglich nutzen, spricht Bände über seinen praktischen Nutzen und seine Auswirkungen auf die Effizienz. Durch die Bereitstellung eines leistungsstarken, internen AI können Unternehmen zudem erhebliche Kosteneinsparungen im Vergleich zu Einzelabonnements für externe GenAI-Plattformen erzielen.

Letztendlich ist KNOW GPT nicht nur ein Werkzeug, sondern ein strategischer Wegbereiter für organisatorische Agilität und digitale Transformation. Indem es an der Spitze der AI bleibt und den Erfahrungsschatz sowie die Ressourcen innerhalb des Unternehmens digitalisiert, stellt KNOW GPT sicher, dass Ihr Unternehmen gut gerüstet ist, um die Komplexitäten der modernen Geschäftswelt zu meistern und neue Chancen zu nutzen.

Hören Sie auf zu suchen, fangen Sie an zu wissen. Es ist an der Zeit, strategisch in KNOW GPT zu investieren und das wahre, wissensbasierte Potenzial Ihres Unternehmens freizusetzen.