Case 01 · KI
Wissensmanagement für Serviceagenten
Unternehmenswissen strukturieren, auffindbar machen und für KI-Anwendungen eine Governance etablieren.
Die Herausforderung
Fragmentierte Wissenslandschaften, veraltete Dokumente und Silo-Strukturen in verschiedenen Systemen (Confluence, SharePoint, Ticketsysteme) führen zu langen Suchzeiten im Kundenservice und erschweren die Einarbeitung.
Ohne strukturierte Aufbereitung und Qualitätsstandards können moderne KI-Systeme Wissen nicht verlässlich nutzen.
Lösungsansatz & Vorgehen
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Knowledge-Base-Konsolidierung
Etablierung eines zentralen Knowledge-Management-Systems auf Basis von Confluence/Jira zur Beseitigung isolierter Datenbestände.
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Content Life Cycle & Qualitätssicherung
Einführung strukturierter Redaktionsprozesse, Bereinigung veralteter Einträge und Definition von Lösch- und Aktualisierungsprotokollen unter Einhaltung der DSGVO.
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Metadaten- & Taxonomie-Modellierung
Entwicklung von Content-Metadatenmodellen, um unstrukturierte Fachartikel präzise für Suchmaschinen (Enterprise Search) sowie als Datenbasis für KI-Anwendungen (RAG / Knowledge Graphs) zu strukturieren.
Ergebnisse
- Erhöhte Erstlösungsquote (First Contact Resolution) im Service Desk.
- Verlässliche, stets aktuelle Wissensbasis als Single Source of Truth.
- Nahtlose Vorbereitung des Unternehmenswissens für den produktiven Einsatz von KI-Assistenten.
Methoden & Technologien
Praxis-Referenz
- (Interim) Product Owner Knowledge Management bei Fujitsu CE.
- PO Coach & Experte für ITSM-Wissensmanagement im Gesundheitsbereich (2023-2025).