KI-Wissensdatenbank: Der ultimative Leitfaden

Hinweis: Dieser Blogbeitrag wurde mithilfe von KI aus der Originalversion übersetzt und kann daher geringfügige Abweichungen enthalten. Einige der Links in diesem Beitrag führen zu Inhalten, die nur auf Englisch verfügbar sind.

Da KI in allen Unternehmensbereichen eine immer größere Rolle spielt, überrascht es kaum, dass KI-gestützte Wissensdatenbanken zum nächsten Must-have werden. Unternehmen möchten die Erwartungen ihrer Kunden auf der gesamten Customer Journey übertreffen, und Wissensmanagement ist dafür entscheidend. Denn ohne innovative Technologie wird es immer schwieriger, diese Erwartungen zu erfüllen. 72 % der Kunden erwarten einen sofortigen Service. Gleichzeitig haben 62 % der CX-Verantwortlichen das Gefühl, mit den Sofort-Erlebnissen, die Verbraucher erwarten, nicht Schritt halten zu können. Schluss mit dem Stolpern über Kundenanforderungen: Mit einer KI-Wissensdatenbank schaffen Sie konsistente Erlebnisse, bieten schnelleren Service und liefern jedem Kunden die passenden Informationen.

Was ist eine KI-Wissensdatenbank?

Eine KI-Wissensdatenbank ist ein Self-Service-Repository mit zentralisierten Inhalten. Sie enthält relevante Informationen, mit denen Nutzer bei Bedarf auf Wissen über die Produkte und Services eines Unternehmens zugreifen können: Blogbeiträge, Anleitungen, Benutzerhandbücher, FAQs, Videos, Installationsanleitungen und mehr. Anders als eine herkömmliche Wissensdatenbank nutzt sie Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML) und Generative KI (GenAI), um ein genaueres, relevanteres und ansprechenderes Content-Erlebnis zu bieten. Diese Technologien steigern die Produktivität des Support-Teams und verbessern den Kunden-Self-Service.

Warum ist KI für das Wissensmanagement so wichtig?

Dass KI den Wissensmanagement-Prozess grundlegend verändern wird, ist keine Überraschung. Die Unternehmensführung sieht das offenbar genauso: 80 % der Unternehmen betrachten GenAI als einen ihrer wichtigsten Hebel für die Neuerfindung. Und das aus gutem Grund! KI automatisiert die Extraktion von Informationen und beschleunigt so Suche und Antwortzeiten. Das verbessert die Wissensfindung und hilft Kunden, schneller an die richtigen Informationen zu kommen.

Diese Beziehung funktioniert auch in die andere Richtung. Auch für KI sind Informationen und Wissensdokumentation unverzichtbar. Wie wirksam KI im Wissensmanagement ist, hängt direkt von der Qualität der Daten ab. Genaue, umfassende und aktuelle Informationen sind entscheidend dafür, dass KI-Systeme optimal arbeiten und verlässliche Inhalte liefern.

Allerdings können sich Unternehmen nicht allein auf Large Language Models (LLMs) verlassen. Die Trainingsdaten von LLMs sind oft deutlich veraltet, und LLMs haben keinen Zugriff auf Ihre spezifischen Produktinformationen. Fehlen ihnen die Fakten, neigen sie dazu, zu extrapolieren und falsche, aber plausibel klingende Aussagen zu erzeugen (auch Halluzinationen genannt), um ihre Wissenslücken zu füllen.

Hier kommen Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) ins Spiel. Mit RAG nutzen Sie Ihre eigenen Datenquellen, um das Wissen des LLM ad hoc zu erweitern und kontextbezogenere, genauere Antworten zu generieren. Für den Aufbau KI-gestützter Wissensdatenbanken und intelligenter Chatbots ist das ein echter Game-Changer.

Welche Vorteile bietet eine KI-Wissensdatenbank?

Eine KI-Wissensdatenbank ist mehr als ein Zugang zu einfachen Automatisierungen und punktuellen Antworten. Sie bietet Kunden, Support-Teams und dem Geschäftsbetrieb konkrete Vorteile, die über den Nutzen herkömmlicher Content-Repositories hinausgehen.

• Konsistentes Content-Erlebnis: An den verschiedenen Kundenkontaktpunkten eines Unternehmens sind häufig unterschiedliche Inhalte verfügbar, was zu einem verwirrenden und uneinheitlichen Erlebnis führt. Alle Kontaktpunkte, die an den KI-gestützten Hub angebunden sind, greifen auf alle relevanten Informationen zu. So erhalten Nutzer auf jedem Kanal genaue und konsistente Suchergebnisse und KI-generierte Antworten.
• Besserer Self-Service: 67 % der Verbraucher bevorzugen Self-Service-Optionen gegenüber dem Gespräch mit einem Unternehmensvertreter. Eine KI-gestützte Wissensdatenbank bietet eine Suchmaschine, die die Absicht hinter Eingaben in natürlicher Sprache erkennt und so die Anfrage jedes Nutzers versteht. Anschließend durchsucht sie die Wissensdatenbank nach relevanten Informationen und liefert mit RAG kontextbezogene Antworten. Hubs mit KI-gestützten Chatbots führen außerdem fortlaufende Dialoge mit Kunden: Sie merken sich frühere Fragen und knüpfen daran an, um die Genauigkeit zu erhöhen.
• Geringere Supportkosten: Support-Teams sind ohnehin schon mit Tickets überflutet, doch 81 % der Kunden erwarten, dass der Service mit dem technologischen Fortschritt noch schneller wird. Werden Sie diesen Erwartungen gerecht und senken Sie gleichzeitig Kosten, indem Sie Antworten auf einfache, wiederkehrende Nutzerfragen automatisieren. KI-Wissensdatenbanken stehen rund um die Uhr für Kunden bereit und sorgen für bessere Antwortzeiten, ohne das Support-Team zusätzlich zu belasten. Außerdem kann KI mühelos mehrere Nutzer gleichzeitig unterstützen. Damit ist sie ein skalierbares Support-Tool, das ein wachsendes Volumen einfacher Kundenfragen bewältigt, ohne dass die Personalkosten steigen.
• Höhere Effizienz der Agenten: KI-gestützte Wissensdatenbanken unterstützen neue und erfahrene Agenten gleichermaßen. Neue Agenten brauchen länger, um Antworten zu finden, was die Lösungszeiten in die Höhe treibt. Erfahrene Agenten verlieren wertvolle Zeit mit einfachen, wiederkehrenden Fragen. Mit dieser KI-Ressource finden neue Mitarbeitende Informationen selbstständig und geben die besten Antworten an Kunden weiter. So können sich erfahrene Agenten auf komplexere Helpdesk-Tickets der Level 2 und 3 konzentrieren.

Welche Voraussetzungen braucht eine KI-Wissensdatenbank?

Machine Learning und Natural Language Processing sind unverzichtbare Voraussetzungen für den Aufbau einer leistungsfähigen KI-Wissensdatenbank.

Wie verbessert Natural Language Processing eine KI-Wissensdatenbank?

Natural Language Processing beschreibt, wie ein Computerprogramm gesprochene und geschriebene menschliche Sprache versteht. So können Menschen in normalen Sätzen mit Computern interagieren.

NLP ist für erweiterte Wissensdatenbanken entscheidend, weil es die Frage-Antwort-Suche auf die nächste Stufe hebt und die Inhalte aus allen Quellen sinnvoll erschließt. Eine semantische Suchmaschine nutzt Natural Language Understanding, um den genauen Kontext und die Absicht hinter jeder Nutzeranfrage zu erfassen. Dadurch kann die Lösung jedem Nutzer hochwertige Antworten liefern, die kontextbezogen relevant und anwendbar sind.

Wie verbessern Machine-Learning-Funktionen eine KI-Wissensdatenbank?

Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Es verarbeitet Daten, um Muster zu erkennen und die Lernweise des Menschen nachzuahmen, damit seine Ergebnisse immer genauer werden.

In KI-gestützten Wissensdatenbanken arbeitet ML gemeinsam mit NLP daran, jeden Nutzer besser kennenzulernen. Sobald jemand eine Suchanfrage stellt, analysiert das Modell mithilfe von Machine Learning die User Journey. Der Algorithmus kann so bestimmen, was der jeweilige Nutzer braucht und möchte und welche Informationen er daher als Antwort erhalten sollte. Indem ML Verhaltensmuster der Nutzer versteht, verbessert es die Personalisierung und liefert relevantere Antworten.

Welche Schlüsselfunktionen hat eine KI-Wissensdatenbank?

NLP und ML lassen sich auf vielfältige Weise einsetzen, und ergänzende Funktionen werten Ihren KI-Wissens-Hub zusätzlich auf. Mit den folgenden Funktionen machen Sie Ihre Wissensdatenbank zukunftssicher. 

KI-Chatbots und automatisierte Antworten

Chatbots sind nichts Neues. Die neueste Generation von Chatbots auf Basis von Generativer KI bietet jedoch ein deutlich besseres Nutzererlebnis. Integrieren Sie eine dialogbasierte Frage-Antwort-Ebene in die Daten Ihrer bestehenden Wissensdatenbank, um von diesem menschenähnlichen Upgrade zu profitieren. Nutzer stellen ihre Fragen in natürlicher Sprache an einen Chatbot (oder eine Suchleiste) und erhalten Antworten, die ebenso menschlich wirken! Und das in wenigen Sekunden und mit genauen, spezifischen Informationen.

Kunden können das Gespräch fortsetzen, denn der KI-Chatbot merkt sich jede vorherige Frage im Verlauf der Unterhaltung. Ein Beispiel ist die Question-Answering-Anwendung von Fluid Topics. Sie ergänzt ihre Antworten um Links zur technischen Dokumentation, um sie zu belegen und Nutzer zu weiterführenden Details zu leiten. So lösen Nutzer Probleme eigenständig, ohne für jede Produktfrage ein Helpdesk-Ticket zu erstellen.

Diese KI-gestützten automatisierten Antworten läuten eine neue Ära der dialogbasierten Suche zwischen Unternehmen und Nutzern ein. Es ist wie ChatGPT, spezialisiert auf das Produktwissen Ihres Unternehmens.

Relevante Content-Empfehlungen

Wenn Unternehmen Inhalte empfehlen, die nicht auf den Anfragen und dem Verhalten des Kunden basieren, wächst der Frust der Nutzer. Wie wichtig relevante Inhalte sind, zeigt sich daran, dass 71 % der Kunden ein personalisiertes Erlebnis erwarten und 76 % frustriert sind, wenn sie es nicht bekommen.

Unternehmen mit einer KI-gestützten Content Delivery Platform (CDP) verfügen über eine Lösung, die jedem Nutzer anhand seiner Präferenzen und Profile mühelos spezifisches Wissen bereitstellt. Anders als eine Standard-Wissensdatenbank priorisieren diese CDPs Ergebnisse nach Relevanz, Kontext und Nutzerverhalten. 

Personalisierte Nutzererlebnisse

Mit fortschrittlichen Algorithmen wie ML und NLP kann KI Inhalte und Empfehlungen auf die individuellen Präferenzen, das bisherige Verhalten und das Profil jedes Nutzers zuschneiden.

Zusätzlich verbessert das Management von Content-Metadaten diesen Prozess, indem es dafür sorgt, dass die Dokumentation korrekt klassifiziert und effizient strukturiert ist. So können KI-Algorithmen gezielt nur die Informationen filtern und abrufen, die für den jeweiligen Nutzer relevant sind. Personalisierte Antworten stellen sicher, dass Nutzer Informationen erhalten, die zu ihrem Profil und ihren Bedürfnissen passen, und minimieren zugleich Compliance-Risiken.

Leicht konfigurierbare Benutzeroberflächen

Gestalten Sie eine reibungslose Customer Journey mit einer Low-Code-/No-Code-Benutzeroberfläche. Plattformen wie Fluid Topics machen es einfach, die Wissensdatenbank mit einem WYSIWYG-Editor anzupassen, in dem Unternehmen Komponenten per Drag-and-drop platzieren.

Individuelle Designs, die sich nahtlos in das Branding eines Unternehmens einfügen, werten die Bereitstellung von Inhalten auf und sorgen für ein ansprechendes, personalisiertes Erlebnis.

Welche Herausforderungen bringt eine KI-Wissensdatenbank mit sich?

Die vielen wertvollen Funktionen von KI-Wissensdatenbanken bringen verschiedene geschäftliche Vorteile. Das heißt aber nicht, dass die Einführung neuer KI-Projekte reibungslos und einfach verläuft. Bei der Auswahl Ihrer Wissenslösung sollten Sie einige zentrale Herausforderungen im Blick behalten.

Inhalte der KI-Wissensdatenbank frisch und aktuell halten

Bei dem hohen Tempo von Produkteinführungen und Updates ist es eine Herausforderung, die Dokumentation aktuell zu halten. Wenn Inhalte nicht fortlaufend aktualisiert werden, finden Kunden nicht die Informationen, die sie brauchen, und KI-Systeme ebenso wenig. Generative-KI-Tools können nur Texte erzeugen, die auf dem basieren, was sie gelesen haben. Ohne aktualisierte Dokumentation liefert die KI-Wissensdatenbank daher ungenaue, veraltete Antworten, was zu Kundenfrust und längeren Produktausfallzeiten führt.

Mit einer CDP stellen Sie Ihren KI-Modellen die neuesten Inhalte bereit, sobald sie fertig sind. Mit einem einzigen Klick sammeln CDPs Inhalte aus allen Quellen. Dadurch greifen KI-gestützte Suchmaschinen und Chatbots automatisch auf aktuelle Inhalte zu, ohne auf IT-Ressourcen angewiesen zu sein.

Robuste Sicherheit für eine KI-Wissensdatenbank gewährleisten

KI-Tools bieten großes Potenzial, Kosten zu sparen. Gleichzeitig bringen sie neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. So neu, dass über 90 % der Datenschutz- und Sicherheitsexperten angeben, dass Unternehmen neue Techniken für den Umgang mit diesen Risiken benötigen. Das größte Risiko? Vertrauliche Informationen gelangen an externe oder nicht autorisierte Nutzer. Worauf sollten Sie also bei einer KI-Wissensdatenbank achten, um erstklassige Sicherheit zu gewährleisten?

• Interne Verwaltung von Embeddings: Lösungen, die Embedding-Berechnung und eine Vektordatenbank in ihre Architektur integrieren, sind sicherer. So wird der Inhalt der Wissensdatenbank zu 100 % intern vom KI-Modell verarbeitet und gelangt nie an externe Systeme.
• Verwaltung von Inhaltszugriffen: Wählen Sie Lösungen, die Zugriffsrechte auf Inhalte anwenden, um zu steuern, welche Informationen in Suchergebnissen und KI-generierten Antworten erscheinen. Auf diese Weise erhalten nur autorisierte Nutzerprofile eingeschränkte Dokumentation. Das ist entscheidend, um interne Informationen zu schützen.

Wie kann Fluid Topics eine KI-Wissensdatenbank unterstützen?

Diese Herausforderungen zu meistern, muss weder kompliziert noch teuer sein. Fluid Topics versteht sich als KI-gestützte Content Delivery Platform, die alle Arten von Produktinhalten aufnimmt und zu einem intelligenten Wissens-Hub vereint. Indem alle Inhalte in einer zentralen Single Source of Truth zusammenlaufen, erhalten KI-Algorithmen die Möglichkeit, genaue, relevante und sichere Informationen zu liefern, und Ihre KI-Wissensdatenbank wird leistungsfähiger.
 

Darüber hinaus bietet Fluid Topics ein AI Gateway, mit dem Entwickler KI schnell und eigenständig implementieren können, ohne eine KI-Infrastruktur aufbauen oder die zugehörigen bereichsübergreifenden Funktionen verwalten zu müssen. Sie können mühelos zwischen einem oder mehreren Large Language Models wie OpenAI, Azure OpenAI, Claude oder Gemini wählen und wechseln. Als LLM Gateway integriert Fluid Topics Governance-Mechanismen nach dem Secure-by-Design-Prinzip in seine Infrastruktur. Die einfache Anbindung an alle Content-Quellen und -Formate stellt sicher, dass alle Ihre Unternehmensanwendungen die neuesten Content-Updates in Echtzeit erhalten.

Mit Fluid Topics können Unternehmen ihre Organisation mit Standard-Kernservices für RAG-Szenarien ausstatten, die Nutzer dort abholen, wo sie sind. So sind Inhalte an jedem Kundenkontaktpunkt verfügbar: im Chatbot, auf Ihrer Website, in Ihren Support-Kanälen, in virtuellen Assistenten und in der In-App-Fehlerbehebung.

Besseres Leseerlebnis mit KI

Darüber hinaus können Unternehmen mit Fluid Topics sofort einsatzbereite GenAI-Anwendungen konfigurieren, um einzigartige und ansprechende Leseerlebnisse zu schaffen. Ob individuell angepasste KI-Prompts für Zusammenfassungen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Code-Übersetzungen, Werkzeuglisten für Serviceeinsätze oder Quizze zum Produktwissen: Ihrer Fantasie sind keine Grenzen gesetzt. Mit diesen KI-Widgets per Drag-and-drop extrahieren Nutzer präzise Informationen aus ihren Suchergebnissen und profitieren von einem reibungslosen, effizienten Content-Erlebnis.

KI-gestützter Support-Agent

Innerhalb der KI-gestützten Wissensdatenbank von Fluid Topics können Support-Teams die Anwendung Augmented Support Agent nutzen. Dieser intelligente Assistent ist direkt in Ihre Helpdesk-Apps (wie Jira oder Zendesk) eingebettet und automatisiert die Antworten auf einfache Kundenfragen. So entlastet er Agenten, die unter der Last der Support-Tickets leiden. Der digitale Assistent ist an den zentralen Hub mit dem Produktwissen des Unternehmens angebunden und generiert für jede Anfrage passende Antworten. Agenten können jede Antwort sogar mit einem Klick prüfen und bei Bedarf anpassen.

Welche Zukunftstrends gibt es bei KI-Wissensdatenbanken?

Die KI-Technologie hat sich in den letzten zwei Jahren enorm weiterentwickelt und wird das auch in den kommenden Jahren tun. GenAI hat diese Fortschritte maßgeblich vorangetrieben und zu neuen Anwendungen auf Basis natürlicher Sprache geführt. Immer neue Funktionen werden entstehen. Im Wissensmanagement treibt die wachsende Nachfrage nach Self-Service diese Entwicklungen voran.

Fortschritte in der KI-Technologie

Da sich die KI-Technologie von Monat zu Monat rasant weiterentwickelt, ist es schwer, den Überblick zu behalten. Welche KI-Entwicklungen dürften Wissensdatenbanken künftig beeinflussen?

• Erweiterte Suchoptionen: LLMs haben bereits verändert, wie wir suchen, und werden das weiter tun. Werden wir mehr Fragen in natürlicher Sprache stellen? Werden Kunden sprachgesteuerte Interaktionen bevorzugen? Die Kombination aus NLP und ML eröffnet Nutzern neue Wege, in Support-Portalen von Unternehmen zu suchen und mit ihnen zu interagieren.
• Menschenähnliche Antworten: Die Grenzen zwischen KI-Chatbots und Kundensupport-Agenten werden weiter verschwimmen. KI-Modelle werden mit neuen Datensätzen trainiert, um ihr Sprachverständnis und ihre Sprachgenerierung zu verbessern. Dadurch werden KI-generierte Gespräche so natürlich klingen wie die menschlicher Agenten.
• Vorausschauender Kundenservice: Mit der fortschreitenden Verbesserung von KI können Plattformen Verhaltensmuster von Kunden analysieren und deren Bedürfnisse auf der gesamten Customer Journey vorhersagen. Erkennt die Plattform beispielsweise eine mögliche Produktfrage, kann sie den Nutzer proaktiv mit Unterstützung ansprechen.
• Mehr Personalisierung und Kontextualisierung: ML-Algorithmen werden Nutzermuster und -verhalten weiter analysieren. Bei jedem Nutzer wertet ML aus, wie erfolgreich seine Interaktionen waren. Mit diesem Feedback kann das Modell seine Vorschläge weiter verfeinern und die Bereitstellung von Inhalten optimieren.

KI-Wissensdatenbanken mit neuen Technologien verbinden

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) entwickeln sich weiter, sind aber noch nicht so verbreitet und benutzerfreundlich wie GenAI-gestützte Tools. Je weiter sie sich durchsetzen, desto mehr neue Wege brauchen Unternehmen, über die Nutzer auf Wissensinhalte von AR- und VR-Geräten aus zugreifen können. Von der Sprachsuche für Einsätze mit freien Händen bis zu responsiven Leseerlebnissen für neue Geräte: In diesem Bereich sind viele Neuerungen zu erwarten.

Fazit zu KI-Wissensdatenbanken

Die Integration von KI-Technologie in herkömmliche Wissensdatenbanken wird grundlegend verändern, wie Unternehmen technische Dokumentation bereitstellen. Sie ermöglicht es Unternehmen, ein nahtloses Kundensupport-Erlebnis zu bieten, eine intuitive Self-Service-Plattform bereitzustellen und schnellen Zugriff auf genaue Informationen zu gewährleisten. Auch wenn bei der Entscheidung, wie sich neue KI-Projekte starten lassen, einige Herausforderungen bleiben, machen Content Delivery Platforms wie Fluid Topics den Einstieg einfach und sicher.