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Systematisches Wissensmanagement mit KI – Erfahrungswissen sichern und nutzbar machen
Wenn langjährige Mitarbeitende ein Unternehmen verlassen, droht wertvolles Erfahrungswissen verloren zu gehen – insbesondere implizites Wissen über Abläufe, Zusammenhänge oder bewährte Lösungswege. Vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und zunehmender Personalfluktuation stellt dies für viele Unternehmen eine zentrale Herausforderung dar. In diesem Online-Vortrag zeigt Prof. Dr. Johannes Schwanitz (Fachgebiet Business Intelligence & Analytics), wie systematisches Wissensmanagement dabei hilft, Erfahrungswissen zu sichern und für Onboarding, Einarbeitung, Schulung oder Nachfolgeprozesse nutzbar zu machen. Der Fokus liegt dabei auf KI-gestützten Methoden und Tools, die den Transfer von implizitem Wissen in strukturierte, prozessorientierte Formate erleichtern. Anhand praxisnaher Beispiele demonstriert der Referent, wie Interviews, Gespräche oder Dokumente mithilfe von KI automatisch ausgewertet, gegliedert und in klar strukturierte Wissensbausteine überführt werden können – bis hin zu Prozesstabellen oder Diagrammen, die direkt in Unternehmensabläufe integriert werden. Vorgestellte Tools reichen von KI-gestützten Text- und Analysewerkzeugen bis hin zu speziell entwickelten Anwendungen für das prozessorientierte Wissensmanagement. Die Teilnehmenden erhalten einen kompakten Überblick über aktuelle Ansätze, Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten – und erfahren, wie auch mittelständische Unternehmen mit überschaubarem Aufwand KI einsetzen können, um Wissen systematisch zu sichern und langfristig verfügbar zu machen. Teilnahmebedingungen Die Teilnahme ist kostenfrei. Eine Registrierung ist erforderlich. Die individuellen Zugangsdaten werden automatisiert direkt nach der Anmeldung bereitgestellt.
Partner
WFC
WFG für den Kreis Borken
Informationen:
Art: Online
Termin: 29.10.2025
Uhrzeit: 11:00 Uhr - 12:00 Uhr
Preis: Kostenlos
Referent:
Prof. Dr. Johannes Schwanitz, Institut für Prozessmanagement und Digitale Transformation (IPD) / FH Münster