Digitalisierung ist ein Top-Thema dieser Tage und glaubt man Schätzungen, dass 90% der weltweiten Daten alleine in den letzten zwei Jahren generiert wurden, dann wird noch besser ersichtlich warum wir dringend neue Tools und Fertigkeiten benötigen, um diesen exponentiell wachsenden Berg an Daten zu bewältigen und daraus hilfreiches Wissen zu gewinnen.

Die Herausforderung beginnt bereits im Kleinen: In vielen Unternehmen stehen jedem Mitarbeiter eine Vielzahl unterschiedlicher Informationsquellen und jede Menge hilfsbereiter Kollegen mit einem breiten Spektrum an Expertise und Erfahrungen zur Verfügung und trotzdem verschwenden Mitarbeiter viel Zeit mit der Suche nach relevanten Informationen, wissen nicht von hilfreichen Experten-Kollegen aus anderen Teams und erfinden das Rad immer wieder neu.

Unternehmen stellen sich dabei drei wesentliche Fragen:

1. Wie erhalten Mitarbeiter effizient Zugriff auf alle im Unternehmen vorhandenen und für sie relevanten Daten?

2. Wie kann Wissen für/durch Mitarbeiter organisiert werden, so dass es auch angewandt, kontinuierlich weiterentwickelt und mit Kollegen geteilt wird?

3. Wie können Mitarbeiter bei der Arbeit mit exponentiell wachsenden Mengen an Daten effektiv unterstützt werden?

Neue digitale Tools für effektiveres Daten-Mining und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen scheinen vorherrschende Lösungen für die exponentiell wachsenden Datenmengen zu sein, aber viele Unternehmen stellen bereits die ersten beiden Fragen vor große Herausforderungen.

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Zugriff auf alle relevanten Daten im Unternehmen

Die meisten Unternehmen verfügen über zahlreiche Systeme in denen von verschiedenen Teams, bestimmten Bereichen oder einzelnen Mitarbeitern Dokumente abgelegt werden. Dabei reicht die Bandbreite an System von geteilten Laufwerken wie SharePoint, Google-Drive oder Dropbox, über ERP-Systeme wie SAP, Oracle oder Salesforce bis hin zu speziellen Lösungen z.B. für Innovationsmanagement, Software-Entwicklung, Technischen Kundendienst oder Forschung und Entwicklung. In großen Unternehmen kommen so leicht hunderte von Systemen zusammen, auf die sich das gesamte hilfreiche Firmen-Wissen verteilt.

Unternehmen versuchen dieser Entwicklung mit internen Suchmaschinen (Enterprise Search Engines) entgegenzuwirken, scheitern aber oft daran, dass die Implementierung eines solchen Systems sehr aufwendig und langwierig ist. Datensätze müssen oft angepasst und in das System der Suchmaschine kooperiert werden, um dort indiziert zu werden und auffindbar zu sein -mal eben eine hervorragende neue interne Datenquelle anschließen funktioniert deswegen in der Regel nicht.

Erschwerend kommt hinzu, dass sich das Verhalten von Mitarbeitern nur schwer ändern lässt und dass Mitarbeiter selbst wenn die interne Suchmaschine mit einer hohen Geschwindigkeit hervorragende Ergebnisse liefert, diese nur verwenden werden, wenn sie davon ausgehen, dass zum gewünschten Thema auch hilfreiches internes Material existiert – ohne das Wissen um die hilfreiche Arbeit von Kollegen ist es wesentlich wahrscheinlicher, dass die Recherche direkt mit dem Einsatz einer Internet-Suchmaschine beginnt.

Wissen organisieren, weiterentwickeln und austauschen

Wissen in einer Art und Weise zu organisieren, dass es für möglichst viele Mitarbeiter in der Firma einfach zugänglich und hilfreich ist, ist keine einfache Aufgabe und so verwundert es nicht, dass die Aufgabe oft von Spezialisten übernommen wird, die im Hintergrund Wissens-Sammlungen zu speziellen Themen aufbauen und pflegen.

Leider sind diese speziellen Teams in der Menge an Themen und der Detailtiefe, mit der sie ein jeweiliges Thema bearbeiten können, begrenzt. Zusätzlich fehlt es ihnen oft an aktuellem Feedback von Kunden/ Märkten bzgl. realer Auswirkungen der von ihnen entwickelten Erkenntnissen. Obwohl es sich hier um Recherche-Profis handelt, sehen sich auch diese Spezialisten mit einer exponentiell wachsenden Menge an neuen Informationen zu ihren Themen konfrontiert, die sich manuell bereits heute kaum noch bewältigen lässt.

Bereits vor der Covid-19- Sondersituation stellte eine effiziente Zusammenarbeit global verteilter virtueller Teams Unternehmen vor große Herausforderungen und auch wenn heute der Einsatz von Kollaborations-Tools wie Microsoft Teams oder Slack in den meisten Unternehmen üblich ist, stehen Unternehmen vor zwei grundsätzliche Fragen:

1. Wie viel Struktur und wie viel Freiheit geben wir unseren Mitarbeitern, um einerseits die Effizienz des Wissensaustauschs sicherzustellen und anderseits lokale Innovationen und die Motivation zur Mitarbeit und zum Wissensaustausch nicht zu behindern?

2. Wie erreicht man, das Wissen über Grenzen von Teams und Abteilungen hinaus diffundiert und sich die „richtigen“ zwei Mitarbeiter der Firma finden, um gemeinsam die nächste große Idee zu entwickeln?

Das Level an Struktur unterscheidet sich in vielen Firmen je nach Bereich und hängt oft auch vom Reifegrad eines Themas ab, z.B. wenn eine Gruppe interessierter Kollegen gemeinsam an einer neuen Technologie „tüftelt“ und die Firma zu einem späteren Zeitpunkt entscheidet daraus eine Produkt zu entwickeln. Neue Erkenntnisse an alle Stellen des Unternehmens zu bringen, die davon profitieren oder damit gut weiterarbeiten könnten ist mit den heutigen Mitteln der Unternehmens-Kommunikation und des Wissensaustausches leider nicht möglich.

Mitarbeiter bei der Nutzung großer Datenmengen unterstützen

Auf neue Inhalte vertrauen, die von Kollegen gesammelt wurden und damit einem gewissen Qualitätsstandard entsprechen, ist eine Strategie zur Bewältigung der Flut an täglich verfügbaren neuen Informationen, Erkenntnissen und Innovationen. Spezielle Teams oder einen Dienstleister mit der Aufbereitung zu beauftragen eine andere. Aber schon heute übersteigt die Menge an neuen Daten was der einzelne Mitarbeiter, spezialisierte Teams oder auch die gesamte Belegschaft umfänglich bearbeiten können.

Künstlichen Intelligenzen und Algorithmen komplett mit dieser Aufgabe zu betreuen ist heute nur in einem begrenzten Rahmen möglich und auch nicht immer zielführend, wie uns mäßig sinnvolle Beispiele automatisiert erstellter Inhalte auf diversen News-Diensten und Webseiten regelmäßig zeigen.

Der aktuell vielversprechendste Ansatz ist die Unterstützung des Mitarbeiters durch lernfähige Algorithmen, die bezogen auf den Kontext und die Aufgaben des Mitarbeiters relevante Informationen aus allen verfügbaren Datenquellen zusammenstellen. Der Mitarbeiter ermöglicht über seine Nutzung, z.B. die weitere Verwendung präsentierter Inhalte, eine fortwährende Nachjustierung des Systems und kann durch Feedback auch direkt in den Lernprozess eingreifen.  

Kombiniert über eine Vielzahl an Mitarbeitern eines Unternehmens erreicht ein solches System eine hohe Relevanz der zur Verfügung gestellten Inhalte und entlastet die Mitarbeiter deutlich.

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