Statusbericht zur Umsetzung des Projekts KoWima bei der fischer Hydroforming

In unserem ersten Beitrag zum Projekt KoWima haben wir erläutert, warum wir uns entschieden haben, Teil des Projektkonsortiums zu werden.

Inzwischen sind einige Monate vergangen, sodass wir einen aktuellen Überblick über die bisherigen Aktivitäten und Fortschritte geben möchten.

Ein zentraler Erfolgsfaktor für uns ist die frühzeitige Einbindung der Menschen, die später mit dem System arbeiten werden, sie in ihren Rollen abzuholen und an der Gestaltung des Systems zu beteiligen. Dieser partizipative Ansatz ist nicht nur ein wichtiger Bestandteil der Projektstruktur, sondern auch ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die spätere Akzeptanz des entstehenden KI-gestützten Wissensmanagementsystems.

Erste Projektphase: Anforderungen erheben, Bedarfe ermitteln, Kompetenzen aufbauen

In der ersten Arbeitsphase lag der Fokus auf der Erhebung von Anforderungen an das KoWima-System, die Ermittlung von Bedarfen der Beschäftigten sowie der Befähigung der Organisation im Hinblick auf den Einsatz von KI und LLM in diesem Zusammenhang.

Vor diesem Hintergrund haben wir mit der agentur mark als Projektpartner und Expertinnen und Experten von der KI-Anwendungsseite zunächst Interviews im Rahmen der Anforderungserhebung und anschließend insgesamt vier Workshops durchgeführt.
Diese richteten sich an zwei zentrale Zielgruppen:

• zukünftige Nutzerinnen und Nutzer des Wissensmanagementsystems (User)
• Expertinnen und Experten, die Inhalte bereitstellen (Creator)

Beide Gruppen wurden intensiv zu ihren Erwartungen, Anforderungen und Erfolgsfaktoren befragt. In den ersten Workshops stand die gemeinsame Einordnung und Weiterentwicklung der Ergebnisse aus vorangegangenen Einzelinterviews im Mittelpunkt. Ziel war es, diese Erkenntnisse so aufzubereiten, dass sie in die Konzeption und Entwicklung eines ersten Prototyps einfließen können.

Beide Gruppen haben sich intensiv und sehr offen an der inhaltlichen Gestaltung und der Gewinnung der Erkenntnisse beteiligt. Anforderungen und Bedarfe wurden ausführlich diskutiert sowie konkrete Fälle aus dem Arbeitsalltag besprochen. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen nun in die Gestaltung des Tools ein.

Besonders deutlich wurde, dass

• die Unternehmenskultur einen wichtigen Einfluss darauf hat, das eigene Wissen zu teilen, aber auch darauf, zunächst einmal proaktiv in den bestehenden Systemen nach einer Lösung zu suchen.
• der Zugang zum System einfach und intuitiv sein muss.
• Sprachbarrieren möglichst einfach überwunden werden müssen.
• Wissen nicht in verschiedenen Ordnern, Dokumenten oder Köpfen verborgen bleiben darf, sondern schnell auffindbar sein muss.

Eine wichtige Erkenntnis war, dass nicht das fehlende Wissen die größte Herausforderung ist, sondern dieses sichtbar, zugänglich und nutzbar zu machen.

Ein erfolgreiches Wissensmanagement mit einer aktiven Nutzung braucht

• eine klare, nachvollziehbare Struktur,
• einfache Wege, das Wissen bereitzustellen,
• eine Unternehmenskultur, die den Wissensaustausch fördert sowie
• einfache, praxisnahe Handlungsempfehlungen, die der Nutzer direkt umsetzen kann.

In den letzten beiden Workshops wurde ein konkretes Bedürfnis der beiden Gruppen aufgegriffen: KI- und Toolverständnis aufbauen. Hierbei ging es darum, wie KI im Wissensmanagement sinnvoll eingesetzt werden kann. Dabei wurden im Rahmen eines Impulsvortrags von den beiden Expertinnen aus der Uni Siegen Grundlagen, Voraussetzungen und Potenziale, aber auch Grenzen von KI und Large Language Models vermittelt.

In der heutigen Ära der künstlichen Intelligenz können Systeme​ zum ersten Mal Fragen verstehen (anstatt Stichwortsuche)​, Informationen aus Quellen kombinieren​ sowie (zusammenfassende) Antworten formulieren​. Dabei können sehr viele Datenquellen in strukturierter und nicht strukturierter Form herangezogen werden.

Anschließend wurden konkrete Fragestellungen für die weitere Projektarbeit diskutiert, um beide Gruppen auf ihre Rolle und die inhaltliche Ausgestaltung der Mitwirkung vorzubereiten. Wesentliche Fragen in diesem Zusammenhang waren die folgenden:

• Wie viel Kontext müssen wir der KI mitgeben, damit sie Zusammenhänge richtig einbettet (z. B. in Gesprächen)​?
• Wie sichern wir eine zuverlässige und datenschutzkonforme Anonymisierung durch lokale KI-Modelle ab?​
• Welche Rollen und Zugriffsrechte sind im KoWima System erforderlich? Wer darf auf welches Wissen zugreifen? Wer darf wem Wissen freigeben?​
• An welchen Stellen müssen Menschen die Ergebnisse der KI prüfen und freigeben?  Wie können praktische Arbeitsabläufe berücksichtigt werden, die von definierten Prozessen abweichen?
• Wie gelingt ein möglichst einfacher und barrierefreier Zugang zum Systems?

Auch diese Workshops stießen auf großes Interesse, was durch die rege Teilnahme deutlich wurde. Gleichzeitig wurde den Teilnehmenden klarer, was die Zielsetzung des Projekts ist und wie sie aus technischer und inhaltlicher Sicht mitwirken können.

Unser Fazit nach den ersten Monaten

Vor dem Hintergrund der Projektorganisation und -struktur hat es sich deutlich gezeigt, wie wichtig und richtig der partizipative Ansatz ist, um ein Projektteam in einem Anwendungsunternehmen zu beteiligen, zu motivieren und für das Thema zu begeistern. Entscheidend ist, dass die Menschen im Unternehmen den Nutzen erkennen und die Möglichkeit haben, die Entwicklung aktiv mitzugestalten.

Wir freuen uns darauf, die gewonnenen Erkenntnisse nun in die Entwicklung des ersten Prototyps einfließen zu lassen und werden in den kommenden Monaten weiter über die Fortschritte im Projekt KoWima berichten.

Was unsere Beschäftigten über die Workshops sagen:

“Uns ist über den Workshop noch einmal klar geworden, dass es viele Erfolgsfaktoren für ein Gelingen des Projekts und die spätere Akzeptanz einer neuen Lösung gibt. Der Weg aus dem aktuellen Dickicht an Wissen und verteilten Informationen ist nach dem Workshop aber deutlich besser erkennbar, da es viele Übereinstimmungen in der Gruppe gegeben hat.”

Alexandra Schluck (Teamleitung Personalwesen)

“Für uns als Verantwortliche für die Optimierung der Prozesse ist es sehr wichtig, dass Wissen so bereitgestellt wird, dass wir zum einen Risiken von falschen Entscheidungen minimieren und auf der anderen Seite zeitliche Freiräume für neue Themen dadurch gewinnen, dass wir den Aufwand zur Teilung unseres Wissens reduzieren. Das ist eine Herausforderung für die Umsetzung des Systems im Projekt. In den Workshops haben wir viel Input geben können, aber auch selbst erhalten, was die Möglichkeiten und Grenzen der KI angeht.”

Uli Teipel (Leitung Verfahrenstechnik / Prozessoptimierung)