Archiv der Kategorie: Projekt – Blog

Wissensmanagement x KI (Live Session)

Macht generative KI das persönliche Wissensmanagement 50% produktiver?

mit Simon Dückert, Cogneon

Lernt in einer tollen WMOOC Live-Session praxisnahe Beispiele kennen und erfahrt, wie KI bei typischen Wissensarbeits-Prozessen eingesetzt werden kann. Welche Potentiale hat die generative Künstliche Intelligenz für das persönliche Wissensmanagement? Wie könnt ihr derzeitige aktuelle KI-Technologien wie ChatGPT, Microsoft Copilot und lokale KI-Lösungen wie Llama, Phi, Qwen und Deepseek nutzen, um eure Produktivität als „knowledge worker“ um bis zu 50% zu steigern. (Dauer: 1h 19:18 min)

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:07 min : Einführung ins Thema: KI im persönlichen WM
  • 02:38 min : Who am I – persönliche Vorstellung
  • 03:46 min : Die drei Ären des Wissensmanagements (Garfield, Dixon, Stroh)
  • 04:42 min : Wissensmanagement im KI Zeitalter
  • 06:03 min : Projekthistorie
  • 07:03 min : Kleiner philosophischer Einblick zum Thema KI
  • 08:39 min : Was ist Wissensmanagement und welche Tools können beispielsweise eingesetzt werden
  • 09:45 min : KI (1956 – heute)
  • 13:31 min : Generative AI in a Nutshell
  • 14:20 min : Wie funktionieren Large Language Modelle?
  • 17:25 min : Wann brauche ich eigentlich welche KI?
  • 21:08 min : RAG – Retrieval Augmented Generation
  • 23:01 min : Wo liegt das größte Potential für den Einsatz von KI im WM?
  • 25:58 min : Was in der Praxis funktioniert (HBR, OpenAI, Anthropic)
  • 27:28 min : KI Qualifikation in Organisationen fördern
  • 28:50 min : Co-Intelligence: Mensch + KI
  • 30:32 min : Frage: Wo steht mensch im WINS Framework als Wissensmanager:in eines Unternehmens?
  • 35:19 min : Praktische Beispiele 

 Beginn Fragen und Antworten

  • 54:02 min : Besteht die Möglichkeit, veraltete oder falsche Informationen aus dem KI-System zu filtern?
  • 58:00 min : Gibt es eine KI-Empfehlung dafür, PowerPoint-Präsentationen in einen Bericht zu übertragen?
  • 01:04:12 min : Gibt es eine Möglichkeit, durch KI Wissenslandkarten zu erstellen?
  • 01:07:34 min : Wie erstellt man mithilfe von KI einen E-Mail-Faktencheck oder eine Zusammenfassung von Podcasts?
  • 01:16:32 min : Wenn du an deine ersten Schritte zum Thema KI im persönlichen WM zurückdenkst, was würdest du mit deinem heutigen Wissen anders machen?

Kommentare/Hinweise:
Wir freuen uns über Ergänzungs- oder Änderungsvorschläge. Gerne per eMail (unbedingt mit dieser URL) an uns Autoren (Gabriele Vollmar und/oder Dirk Liesch).

KI2025: Wissensmanagement Definitionen

Wie definiert die KI „Wissensmanagement“?

Da wir beim WMOOC 2025 den Schwerpunkt „KI im Wissensmanagement“ haben, macht es natürlich Sinn, auch zu einigen Themen hier „die KI“ zu fragen. Zuerst darf ChatGPT selbst Definitionen vorschlagen und dann als Zweites eine Definition bewerten. Bei „generativer KI“ kommt es natürlich sehr auf die Frage (Prompt) an, die man stellt. Also hier zuerst der Prompt an ChatGPT (10.10.2025) :

„Gib mir einige unterschiedliche Definitionen für Wissensmanagement. Mindestens eine sehr kurz, allgemein aber umfassend und mindestens eine Definition ausführlich, wie sie hilfreich für die Mitarbeitenden einer Organisation ist.“

Hier kommt eine Liste von fünf Ergebnissen:

1. Sehr kurze, allgemeine und umfassende Definition

Wissensmanagement ist die systematische Erfassung, Organisation, Nutzung und Weiterentwicklung von Wissen in einer Organisation.


2. Etwas ausführlichere, theoretisch orientierte Definition

Wissensmanagement bezeichnet alle Strategien und Maßnahmen, mit denen Wissen im Unternehmen identifiziert, gewonnen, gespeichert, geteilt und angewendet wird, um die Leistungsfähigkeit und Innovationskraft der Organisation zu erhöhen.


3. Praxisorientierte Definition (für Mitarbeitende hilfreich)

Wissensmanagement bedeutet, sicherzustellen, dass jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter zur richtigen Zeit auf das richtige Wissen zugreifen kann.
Es umfasst:

  • das Teilen von Erfahrungen und Best Practices,
  • das Dokumentieren von Projektergebnissen und Prozessen,
  • das Lernen aus Fehlern und Erfolgen sowie
  • das Schaffen einer Kultur des offenen Austauschs.

Ziel ist es, Doppelarbeit zu vermeiden, Wissen zu bewahren, wenn Personen das Unternehmen verlassen, und gemeinsam bessere Entscheidungen zu treffen.


4. Wissenschaftlich-systematische Definition

Nach Probst, Raub und Romhardt (1999) ist Wissensmanagement der „ganzheitliche, zielgerichtete Prozess des Aufbaus, der Nutzung und der Entwicklung des Wissenspotenzials einer Organisation“, bestehend aus den Bausteinen Wissensidentifikation, -erwerb, -entwicklung, -verteilung, -nutzung, -bewahrung und -bewertung.


5. Inspirierende/Leitbild-Definition

Wissensmanagement ist die Kunst und Praxis, kollektive Erfahrung und Informationen so zu verbinden, dass Menschen klüger handeln und Organisationen lernfähiger werden.

Das kann man sich auch als Tabelle liefern lassen:

Nr. Definition Zielgruppe Schwerpunkt Nutzen / Mehrwert
1 „Wissensmanagement ist die systematische Erfassung, Organisation, Nutzung und Weiterentwicklung von Wissen in einer Organisation.“ Allgemein, Führung & Mitarbeitende Kurz, ganzheitlich Schneller Überblick, betont Kernaufgaben des Wissensmanagements
2 „Wissensmanagement umfasst Strategien und Maßnahmen, mit denen Wissen identifiziert, gewonnen, gespeichert, geteilt und angewendet wird, um die Leistungsfähigkeit und Innovationskraft zu erhöhen.“ Management, Organisationstheorie Strategische und prozessuale Sicht Fokus auf Wertschöpfung durch Wissensprozesse
3 „Wissensmanagement bedeutet, sicherzustellen, dass jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter zur richtigen Zeit auf das richtige Wissen zugreifen kann. Es umfasst das Teilen, Dokumentieren, Lernen und eine Kultur des offenen Austauschs.“ Mitarbeitende, Teams Praktische Umsetzung, Kultur, Zusammenarbeit Alltagsrelevante Orientierung; fördert Wissensaustausch und Effizienz
4 „Wissensmanagement ist ein ganzheitlicher, zielgerichteter Prozess des Aufbaus, der Nutzung und der Entwicklung des Wissenspotenzials einer Organisation“ (nach Probst et al., 1999). Wissenschaft, Organisationsentwicklung Systematischer Ansatz, Prozessmodell Strukturierte Orientierung an etabliertem Referenzmodell
5 „Wissensmanagement ist die Kunst und Praxis, kollektive Erfahrung und Informationen so zu verbinden, dass Menschen klüger handeln und Organisationen lernfähiger werden.“ Führungskräfte, Change-Agents Werteorientiert, kulturell Fördert Lernkultur, Innovationsfähigkeit und Motivation

oder als Bild/Diagramm/Poster „das man in Schulungen oder Workshops einsetzen könnte“ ;-):

KI generierte Tabelle zu Wissensmanagement Definitionen als Bilc (chatGPT 2025-10-10)
KI generierte Tabelle zu Wissensmanagement Definitionen als Bilc (chatGPT 2025-10-10)

und umgekehrt – die Bewertung durch KI

zur Definition:
Wissensmanagement ist der intelligente Umgang mit Wissen.“ (Dirk Liesch)

Prompt (an ChatGPT 10.10.2025): Wie würdest Du die folgende Wissensmanagement-Definition einschätzen, bewerten und kritisieren. Was ist gut, was ist schlecht und was ist Dein Fazit: „Wissensmanagement ist der intelligente Umgang mit Wissen.“

Ergebnis:

Die Definition „Wissensmanagement ist der intelligente Umgang mit Wissen.“ ist auf den ersten Blick elegant und einprägsam – aber sie ist auch sehr verkürzt und interpretationsbedürftig. Hier ist eine detaillierte Einschätzung:


Stärken der Definition
  1. Kürze und Prägnanz
    – Sie ist leicht zu merken und kommunikativ stark.
    – Als Schlagwort oder Leitbild („intelligenter Umgang mit Wissen“) funktioniert sie hervorragend, z. B. in Präsentationen, Leitsätzen oder Marketingtexten.

  2. Flexibilität und Offenheit
    – Die Definition lässt Raum für unterschiedliche Kontexte: Sie kann auf Individuen, Teams oder ganze Organisationen bezogen werden.
    – „Intelligent“ impliziert Lernen, Anpassung und Effizienz – zentrale Ziele des Wissensmanagements.

  3. Positive Konnotation
    – Der Begriff „intelligent“ transportiert Modernität, Technologiebezug (z. B. KI, Smart Systems) und Zukunftsorientierung.
    – Der Satz wirkt motivierend und kann als Vision dienen.


⚠️ Schwächen der Definition
  1. Zu allgemein und unscharf
    – Sie sagt nicht, was genau „intelligenter Umgang“ bedeutet (z. B. Prozesse, Methoden, Strategien).
    – Damit ist sie wissenschaftlich und praktisch kaum greifbar.
    – Man könnte sie auf fast alles anwenden – von Zeitmanagement bis Ressourcenverwaltung.

  2. Fehlende Systematik
    – Klassische Wissensmanagement-Definitionen (z. B. nach Probst, Nonaka oder Davenport) betonen Prozesse wie Wissensidentifikation, -speicherung, -verteilung und -nutzung.
    – Diese Dimensionen fehlen hier völlig, was die Definition für den organisatorischen Einsatz zu vage macht.

  3. Unklare Bewertungsbasis
    – Was ist „intelligent“? Rational? Effizient? Nachhaltig? Innovativ? Ohne Kriterien ist das unbestimmt.
    – In Organisationen kann das zu Missverständnissen führen: Jede Abteilung versteht etwas anderes unter „intelligentem Umgang“.


💡 Fazit

Die Definition ist prägnant, inspirierend und rhetorisch stark, aber inhaltlich zu unbestimmt, um als tragfähige Arbeitsgrundlage für Wissensmanagement zu dienen.

Sie eignet sich gut als Leitidee oder Motto, z. B. auf einer Einleitungsfolie oder als Vision („Wir wollen Wissen intelligent managen“), aber nicht als operative oder wissenschaftliche Definition.


🔧 Verbesserungsvorschlag:

„Wissensmanagement ist der intelligente und systematische Umgang mit Wissen – das Erkennen, Teilen, Nutzen und Weiterentwickeln von Wissen, um Lernen, Innovation und Leistungsfähigkeit zu fördern.“

So bleibt der „intelligente Umgang“ als Kern erhalten, wird aber durch Struktur und Zielrichtung ergänzt.

Fazit:

Schätzt bitte selber die Ergebnisse ein und bildet euch eure Meinung.
Meine ist:
Es ist schon recht überzeugend wie gut, Stand heute, die Anfragen (Prompts) beantwortet werden (in diesem Beispiel von ChatGPT). Insbesondere die motivierende „Leitbild Definition“ hatte ich bisher so nicht auf dem Schirm. Auch das Tabellenergebnis ist überzeugend. Spannend finde ich auch die unterschiedliche Informationsdichte zwischen der ersten Aufzählung und der Tabellendarstellung, siehe z.B. Definition 4 (die an Probst angelehnte).
Das Bild „für Schulungen und Workshops) ist derzeit noch eher als „Versuch“ zu betrachten, was so noch nicht nutzbar ist und noch deutliche Fehler enthält, aber zumindest einen Vorschlag enthält, wie man so eine Darstellung optisch gestalten könnte.
Die Einschätzung zu meiner „Kurz-Definition“ ist auch recht überzeugend … vielleicht finde ich das auch nur wegen des wertschätzenden Lobs (im positiven Abschnitt). Cool, auf die Idee, dass die Definition auch entsprechend für viele Management-Disziplinen passt, war ich noch gar nicht gekommen, z.B. „Zeitmanagement ist der intelligente Umgang mit Zeit.“ :-).

Was auch diese Antworten deutlich machen ist: Die EINE Definition von Wissensmanagement ist gar nicht sinnvoll. Es geht darum, je nach Ziel/Zielgruppe eine möglichst umfassende (kurze oder lange) Definition zu nutzen, die die richtigen Blickwinkel entsprechend des Zieles setzt.

Künstliche Intelligenz für die persönliche Wissensarbeit (Live Session)

mit Barbara Geyer, Hochschule Burgenland

Barbara zeigt uns, welche Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz sie selbst als Hochschuldozentin nutzt, um ihre persönliche Wissensarbeit effizienter zu gestalten.  (Dauer: 50:00 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 00:59 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 05:42 min : kurze Einführung ins Thema KI-Modelle
  • 09:53 min : DeepL Write
  • 10:59 min : Readwise ChatGPT API
  • 12:24 min : KI- Tools für wissenschaftliches Arbeiten
  • 16:49 min : Anwendungsbeispiel: GPT’s Chat-Bots
  • 21:10 min : Was bringt die Arbeit mit KI?
  • 22:33 min : Ki im Wissensmanagement
  • 26:30 min : Gefahren & Auswirkungen

Beginn Fragen & Antworten

  • 29:08 min : Wie individuell kann DeepL Write eingestellt werden?
  • 31:17 min : Wer trägt die Kosten der wissenschaftlichen KI-Tool Nutzung?
  • 34:12 min : Welche GPT’s/Chatbots wurden von Frau Geyer schon kreiert?
  • 36:02 min : Wie hoch ist der Einarbeitungsaufwand für einen sinnvollen Umgang mit Chatbots?
  • 38:43 min : Hat sich die Interaktion mit Menschen durch den verstärkten Einsatz von KI verändert?
  • 43:39 min : Welche urherberrechtlichen Risiken bestehen beim Einsatz von KI?
  • 46:21 min : Wo liegt das Potenzial im Bezug für organisationales WM?

Kommentare/Hinweise:
Wir freuen uns über Ergänzungs- oder Änderungsvorschläge. Gerne per eMail (unbedingt mit dieser URL) an uns Autoren (Gabriele Vollmar und/oder Dirk Liesch).

Wissensmanagement bei der Deutschen Bahn (Live Session)

Wissensmanagement bei der Deutschen Bahn – Blick in die Praxis der DB Engineering & Consulting

mit Erik Schulz, Referent Wissensmanagement der DB E&C

Als Ingenieurdienstleister der Deutschen Bahn bietet die DB E&C mit rund 6.000 Mitarbeitenden technisch hochwertige und maßgeschneiderte Beratung, Planung und Realisierung für Infrastruktur- und Mobilitätsprojekte in Deutschland und weltweit. Erik Schulz nimmt uns mit in die Praxis des Wissensmanagements im Unternehmen. In dieser WMOOC Live-Session werden verschiedene Tools und Aktivitäten sowie aktuelle Herausforderungen aus dem Themenfeld Wissensmanagement vorgestellt.(Dauer: 49:49 min

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:02 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 03:02 min : Unternehmensstruktur
  • 04:43 min : Produkte, Tools & Methoden
  • 07:17 min : Lessons Learned – Vorgehen im Workshop
  • 10:06 min : Lessons Learned – Projektauswertung
  • 11:20 min : Lessons Learned – Projekterfahrungen & Austausch
  • 12:43 min : Lessons Learned – Praxisbeispiel
  • 20:15 min : Lessons Learned – Datenbank
  • 25:30 min : Networking – Wissensnetzwerke
  • 28:13 min : Experten-Netzwerk – fachliche Ansprechpartner:innen 29:37 min : Expert Debriefing – Strukturierte Wissensweitergabe
  • 32:58 min : Fachforen
  • 34:20 min : Einstieg für neue Mitarbeitende
  • 35:10 min : Abschluss- & Semesterarbeiten im Intranet

Beginn Fragen & Antworten

  • 36:21 min : Werden die Personen im Netzwerk in den Techniken/Workshops ausgebildet?
  • 38:43 min : Wie können Personen diesen Service anfragen? Gibt es Vorbedingungen, wann unterstützt wird?
  • 40:45 min : Wie kommen die fachlichen Ansprechpartner:innen in die Datenbank und was sagt der Betriebsrat dazu?
  • 43:56 min : Gibt es Wissensmanagement-Austausch mit der übrigen DB?
  • 46:17 min : Werden Lessons Learned eher zum Projektende gemacht oder auch im Projektverlauf?
  • 47:01 min : Gibt es Auswertungen, in welchem Umfang die Abschlussarbeiten später genutzt werden?

Kommentare/Hinweise:
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Wissenstransfer – alles eine Frage der Motivation? (Live Session)

Motivieren zum Wissenstransfer

mit Laura Rinker (M. Sc.), Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Organisationspsychologie an der Universität Hohenheim

Laura geht darauf ein, welche Möglichkeiten und Ansätze es gibt, Menschen zum Wissenstransfer zu motivieren. Welche Motive haben wir, unser Wissen weiterzugeben und wie beeinflusst der Führungsstil die Bereitschaft, Wissens zu teilen? Warum kann der Weg zum funktionierenden Wissenstrasfer lang sein? Das sind nur einge der Punkte, mit denen sich diese WMOOC Live Session beschäftigt. (Dauer: 55:36 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:37 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 03:03 min : 1001 Gründe für Wissenstransfer
  • 07:27 min : Wie geht Wissenstransfer?
  • 09:02 min : Personenfaktoren: Selbstwirksamkeit und Selbst- & Fremdwahrnehmung
  • 13:30 min : Motive im Bereich Wissenstransfer: Entwicklung & Generativität
  • 18:34 min : Möglichkeiten für motivierten Wissensaustausch
  • 24:28 min : Der lange Weg zum Wissenstransfer: Was Soziale Vergleiche & Führungsstil zum Wissenstransfer beitragen
  • 34:51 min : Zusammenfassung und Fazit
  • 35:33 min : Checkliste zum Wissenstransfer

Beginn Fragen & Antworten

  • 36:54 min : Inwiefern ist die Angst vor dem Vorwurf des Hochstaplers ein Hindernis für die Motivation zum Wissenstransfer?
  • 38:48 min : Wie lässt sich Wissenstransfer in der Forschung messen und operationalisieren?
  • 42:34 min : Wo genau situiert sich die Forschung und wie werden Stichproben ausgewählt?
  • 45:21 min : Wie werden Vorbilder ausgewählt, um die Motivation für Wissenstransfer zu steigern?
  • 47:03 min : Sind soziale Vergleiche und ihre Bedeutung vom Persönlichkeitstyp abhängig? Sind manche stärker davon abhängig als andere?
  • 50:10 min : Inwiefern spielt die Hierarchie eine Rolle bei sozialen Vergleichen?
  • 51:23 min : Welche Rolle spielt Fehlerkultur bei der Motivation zum Wissenstransfer?
  • 53:16 min : Sind einige der genannten Faktoren für den Wissenstransfer möglicherweise wichtiger als andere?

Kommentare/Hinweise:
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(Wie) funktioniert Wissensmanagement in der Produktion? (Live Session)

Praxisbeispiel aus der Qualitätssicherung im Sonderfahrzeugbau

mit Larissa Uebereck (Qualitätsingenieurin Daimler Truck)

Im Vortrag berichtet Larissa von ihren Erfahrungen und Learnings aus der Qualitätssicherung im Sonderfahrzeugbau bei Daimler Truck. Dort hat sie unter Anwendung von Design Thinking Methoden in enger Zusammenarbeit mit den Mitarbeitenden die Wissensflüsse in der Qualitätssicherung untersucht, sowie einen Optimierungsansatz erarbeitet. Der Vortrag sensibilisiert für die Chancen und Problematiken von WM im Produktionsumfeld und hilft uns dabei zu erkennen, dass WM nicht nur für den klassischen Wissensarbeitenden, sondern auch für Produktionsmitarbeitende relevant ist. (Dauer: 50:56 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:07 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 01:35 min : Einstieg ins Thema & Grundlagen der Studienarbeit
  • 06:41 min : Praxisbeispiel Mercedes Benz
  • 12:50 min : Vorgehen der Studie
  • 28:40 min : Lösungs-Findung
  • 34:00 min : Praxistest
  • 35:35 min : Fazit: Learnings Beginn

Fragen & Antworten

  • 39:40 min : Wie lange waren die einzelnen Workshops?
  • 40:40 min : Wie geht es nach der Studie weiter?
  • 42:10 min : Gab es Schwierigkeiten, die Mitarbeitenden aus der Werkhalle von einer IT-Lösung wie die der Wissensdokumentation zu überzeugen?
  • 44:05 min : Wie war die Altersstruktur und hatte das einen Einfluss auf die Annahmebereitschaft?
  • 44:50 min : Welche Rolle spielt das Thema Schichtbetrieb im lösungsorientierten Gruppengespräch? Wie schwer war es theoretische Konzepte einzubringen?
  • 48:15 min : Welche Zusammensetzung hatte das Team während des Design Thinking Prozesses?
  • 48:40 min : Gab es Überlegungen den Prototypen anders oder weiter auszuarbeiten?
  • 50:00 min : Abschluss und Danksagung

Kommentare/Hinweise:
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Zero Bullshit Knowledge Management (Live Session)

Wissensmanagement so einfach wie möglich, aber nicht einfacher!

mit Dr. Karsten Ehms (Experte für Wissensmanagement und Digitale Zusammenarbeit, Gesellschaft für Wissensmanagement / Siemens AG)

Karsten Ehms versucht in seinem Ansatz eines Zero Bullshit KM seine relevanten Erfahrungen aus über 20 Jahren Wissensmanagement verständlich zu bündeln. Es geht ihm dabei darum, faktenbasiert, seriöse Vereinfachung zu betreiben und dabei auch auf veränderte Rahmenbedingungen einzugehen.(Dauer: 59:43 min)

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 00:34 min : Vorstellung und persönliche Einführung ins Feld Wissensmanagement
  • 04:09 min : Definition von Wissen + Management. Balanceakt zwischen Personifizierung- und Kodifizierungsstrategie
  • 09:02 min : Warum Zero Bullshit Knowledge Management?
  • 12:26 min : Frage: Vereinfachung von Knowledge Management Theorien? Was ist relevantes Wissen?
  • 13:01 min : Wissensmanagement vereinfachen – Die Struktur von Zero Bullshit Knowledge Management
  • 18:28 min : Frage: Welche Probleme können bei der Kodifizierung und der Weitergabe des Wissens entstehen?
  • 18:55 min : Die Herausforderung, sich auf die Person gegenüber einzulassen sowie weiteres Wissen und Hintergründe einzubeziehen
  • 22:35 min : Tassit Knowledge (Polani) – Stillschweigendes Wissen in geschäftlichen Szenarien
  • 28:07 min : Rückfragen und Ergänzungen
  • 35:37 min : Methoden des Wissensmanagemnts
  • 40:07 min : Wissenstrategie Knowledge Portfolios
  • 42:21 min : Die Bloomsche Taxonomie – Wissenstypen erklärt
  • 45:43 min : Interdisziplinär und weitere „Blind Spots“
  • 49:28 min : Quellen
  • 49:48 min : Fazit und Erfahrungsberichte
  • 56:11 min : Frage: Gibt es aktuelle Theorien im Fach Wissensmanagement?

Kommentare/Hinweise:
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Von der Terminologie zum Wissensgraph (Live Session)

mit Thiemo von Gillhaußen (Head of Business Unit Congree Content Analytics, Congree Language Technologies GmbH)

Achtung: Wir entschuldigen uns für Tonstörungen, die während des Mitschnitts aufgetreten sind.

Wissensgraphen sind zu einer wichtigen Komponente der maschinellen Intelligenz geworden, die allgegenwärtige digitale Assistenten antreibt. Wir zeigen Ihnen, wie Sie toolgestützt einen Wissensgraphen aus vorhandener Terminologie ableiten können.

Stichpunkte zum Inhalt:

  • Was ist eine Terminologie ?
  • Was ist ein Wissensgraph?
  • Warum sollte ich mich mit Wissensgraphen und Ontologien beschäftigen?
  • Warum ist die Terminologie ein geeigneter Startpunkt für den Aufbau eines unternehmensweiten Wissensgraphen?

Thiemo von Gillhaußen verantwortet den Unternehmensbereich New Language Technologies bei Congree. Darunter fallen auch die Themen rund um Information Extraction, Content Classification, Text Mining bis hin zum Knowledge- und Ontologieaufbau. Bei seinen früheren Tätigkeiten beschäftigte er sich mit modularer Informationserstellung, der Aufbereitung und Analyse von Massendaten sowie dem bestmöglichen Zugang zu diesen Inhalten. Eines der Kernthemen ist dabei schon immer die Strukturierung von Daten zur Bereitstellung der enthaltenen Informationen.(Dauer: 48:05 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 00:49 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 02:01 min : Wie kommen wir von der Terminologie zu einem Wissensgraphen
  • 03:20 min : Was ist Terminologie?
  • 11:34 min : Terminologisches Beispiel: Antriebswellengehäuse
  • 15:22 min : Semantische Analyse
  • 16:48 min : Veranschulichter Knowledge Graph/Wissensgraph
  • 18:59 min : Wie geht es weiter
  • 20:27 min : Ablaufdiagramm
  • 22:52 min : Fazit & Konkreter Nutzen

Beginn Fragen & Antworten

  • 24:50 min : Was ist der Unterschied zwischen einem terminologischen Knowledge Graphen und einer Ontologie?
  • 26:11 min : Wie ist die Zusammenarbeit von ChatBots mit einem Knowledge Graphen?
  • 27:39 min : Inwiefern kommt dann zusätzliches Wissen in Verbindung mit dem Knowledge Graphen?
  • 28:35 min : Wie geht eine Einbindung dieser Terminologien und Knowledge Graphen in die Praxis?
  • 31:01 min : Können auch Synonyme innerhalb der Terminologie verwendet werden?
  • 32:33 min : Wie lassen sich die Begriffe der Terminologie in das tatsächlich Gesprochene einbinden?
  • 34:48 min : Wie ist die Beziehung des Knowledge Graphen zu anderen wissenschaftlichen Objekten, wie beispielsweise Textdokumenten oder Tabellen?
  • 36:40 min : Wie ist die Akzeptanz bei der Implementierung der geprägten Begriffe? Zum Beispiel gegenüber einem vorhandenen internen Wording
  • 39:28 min : Wie gestaltet sich eure Arbeit als TerminologInnen innerhalb eines Unternehmens?
  • 42:44 min : In welchen Bereichen besteht ein hohes Interesse für Terminologien?
  • 45:31 min : Lessons Learned?
  • 47:22 min : Danksagung

Kommentare/Hinweise:
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Entwicklung einer Mustersprache als Wissensmanagement-Methode (Live Session)

Erfahrungswissen kollektiv veredeln und weitergeben

mit Dr. Angelika Mittelmann (The Frankfurt Knowledge Group, Mitglied des Beirats der GfWM) und Dr. Christine Erlach (Inhaberin NARRATA Consult, The Frankfurt Knowledge Group)

Angelika Mittelmann und Christine Erlach nehmen uns mit auf die Reise der Entwicklung einer Mustersprache, und zwar zu Wissenstransfer. Diese bündelt als Body of Knowledge zum Thema Wissenstransfer das Erfahrungswissen einer Gruppe ausgewiesener Expert:innen und macht es für andere nutzbar.(Dauer: 59:21min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:14 min : persönliche Einführung und Vorstellung Angelika Mittelmann
  • 02:16 min : persönliche Einführung und Vorstellung Christine Erlach
  • 06:53 min : Mustersprachen. Entwicklung des Konzepts.
  • 10:07 min : Inhalt
  • 10:54 min : Definition: Was sind Muster?
  • 13:21 min : Definition: Was ist eine Mustersprache?
  • 16:33 min : Entwicklungsprozess einer Mustersprache Beginn Fragen & Antworten
  • 28:56 min : Wie aufwendig und zeitintensiv war die Erhebungsphase schlussendlich?
  • 31:59 min : Wie schafft eine Gruppe von Expert:innen sich zu einigen?
  • 33:17 min : Zwischenfrage: Werden die Treffen moderiert?
  • 35:43 min : Wie viel Kontext kann und muss bei einem Muster, also einer Problem-Lösungs-Kombination, mitgegeben werden für ein „richtiges“ Verständnis?
  • 39:35 min : Praktisches Beispiel: Einblick in Inside
  • 42:55 min : Musterbeispiel: Wissenstransfer zwischen Führungskräften
  • 49:54 min : Gibt es Tests, wie die Mustersprache in der realen Anwendung funktioniert und ob sie als hilfreich empfunden wird?
  • 50:23 min : Wann kann eine Mustersprache angewendet werden?
  • 52:34 min : Wie kann die Anwendung einer Mustersprache vereinfacht werden?
  • 55:11 min : Wird für jede Mustersprache ein Expert-Briefing benötigt?
  • 56:57 min : Könnten Expert:innen die bereits vorhandenen Mustersprachen anwenden und dadurch auch testen?

Kommentare/Hinweise:
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Ist das m/ein Body of Knowledge? (Live Session)

„Faktoren, die unseren Umgang mit Wissensbeständen (Bodies of Knowledge) maßgeblich beeinflussen können“

mit Stefan Zillich (re:Quest, Berlin)

Ein Body of Knowledge (BoK) bezeichnet den Wissensbestand einer fachlichen Disziplin und wird uns präsentiert von deren Vertretern. Unsere Entscheidung, einen BoK zu akzeptieren, hängt von dessen Inhalten ab. Doch es lohnt sich, noch weitere Faktoren zu beachten, die unseren Umgang mit Wissensbeständen maßgeblich beeinflussen. Stefan Zillich weist auf die Rolle von Meta-Information über Wissensbestände hin. Er stellt vor dem Hintergrund von Erfahrungen und Projekten Ideen und strukturierte Fragen vor, die uns einerseits beim Entscheidungsprozess für oder gegen einen BoK unterstützen. Andererseits lassen sich daraus Punkte ableiten, mit denen die Herausgeber eines BoK dessen Akzeptanz erhöhen können. Diese Session ist eine Fortführung einer Session aus dem WMOOC 2022 („Body of Knowledge„).(Dauer: 57:36 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:08 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 01:40 min : Einführung ins Thema Body of Knowledge
  • 02:37 min : Darstellung von Wissensbeständen
  • 03:15 min : Aspekte im Umgang mit einem Body of Knowledge
  • 03:47 min : Agenda
  • 04:53 min : Definition : Was ist ein Body of Knowledge?
  • 06:03 min : Beispiele – Body of Knowledge
  • 08:10 min : Schwerpunkt der Session : Beteiligte und Betroffene eines Body of Knowledge
  • 10:56 min : 1. Entscheidungsfeld : Fachliche Inhalte
  • 16:07 min : 2. Entscheidungsfeld : Meta-Information
  • 18:45 min : Cheat Sheet : Hintergründe zum Wissensbestand des BoK
  • 26:27 min : Beispiel für das Kuratieren von Wissen : Das Kuratierte Dossier der GfWM
  • 30:17 min : Zusammenfassung
  • 33:21 min : Danke
  • 33:29 min : Beginn Fragen und Antworten
  • 33:58 min : Bezieht sich ein Body of Knowledge vor allem auf den Inhalt von Wissensbeständen?
  • 37:43 min : Kann es für jedes Thema einen BoK geben?
  • 40:15 min : Inwiefern kann mensch selbst entscheiden, einen BoK zu akzeptieren und welche Rolle spielen rechtliche Grundlagen dabei?
  • 43:19 min : Ist ein Wiki ein BoK?
  • 45:30 min : Kann mensch Teilbereiche eines BoK akzeptieren und andere Bereiche ablehnen?
  • 48:42 min : Gibt es eine Unterscheidung zwischen BoK und Regelwerk und wenn ja, wo verläuft die Grenze?
  • 49:24 min : Könnte ein BoK, durch eine vereinfachte, weniger fachliche Sprache größere Akzeptanz erzielen?
  • 52:06 min : Braucht mensch die Unterscheidung zwischen BoK und Regelwerk?
  • 53:40 min : Kann ein BoK durch eine fortlaufende Weiterentwicklung an Verständlichkeit einbüßen und inwieweit ist er dann noch anwendbar?

Kommentare/Hinweise:
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