Inkonsistente Fachbegriffe kosten Unternehmen jährlich bis zu 15% ihres Umsatzes durch ineffiziente Prozesse. Ein unternehmensweites Glossar, mit KI und No-Code erstellt, löst dieses Problem schnell und befähigt Ihre Fachexperten, Wissen selbst zu verwalten.

Wie Sie mit No-Code-Plattformen die Wissensqualität steigern und Fachbereiche befähigen, die Unternehmenskultur aktiv zu gestalten.

Key Takeaways

Ein unternehmensweites Glossar kann mit No-Code-Plattformen von Fachbereichen selbst erstellt und gepflegt werden, was die IT entlastet.
Die Erstellung reduziert die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeiter um bis zu 30%, indem sie schnellen Zugriff auf zentrale Begriffe ermöglicht.
KI-gestützte Analysetools helfen, die Qualität des Glossars kontinuierlich zu verbessern, indem sie Nutzungslücken und unklare Definitionen aufzeigen.

No-Code als Beschleuniger für das Wissensmanagement

Traditionelle Softwareprojekte zur Einführung eines Glossars dauern oft 6 bis 12 Monate und binden wertvolle IT-Ressourcen. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2024 bereits 65% aller Anwendungsentwicklungen über No-Code-Plattformen abgewickelt werden. [5] Diese Plattformen reduzieren die Entwicklungszeit um bis zu 90%. [6] Für die Erstellung eines unternehmensweiten Glossars bedeutet dies, dass Fachabteilungen die Verantwortung übernehmen können. Sie benötigen keine Programmierkenntnisse, um Inhalte zu erstellen, zu pflegen und zu skalieren. Ein Marketingteam kann beispielsweise in nur 2 Tagen ein Glossar für alle Kampagnenbegriffe aufsetzen. Diese Agilität ermöglicht eine schnelle Reaktion auf neue Anforderungen und stellt sicher, dass das Wissen aktuell bleibt, was durch eine verbesserte interne Suche unterstützt wird. Der nächste Schritt ist die strukturierte Umsetzung dieses Ansatzes.

Phase 1: Anwendungsfall definieren und Inhalte kuratieren

Ein erfolgreiches Glossar-Projekt beginnt mit einem klar definierten Umfang, der in weniger als 4 Wochen einen messbaren Nutzen bringt. Starten Sie mit einer Abteilung, in der uneinheitliche Begriffe häufig zu Problemen führen, beispielsweise im Kundenservice oder in der Produktentwicklung. Eine Analyse von BearingPoint aus dem Jahr 2024 unterstreicht, dass professionelles Wissensmanagement entscheidend für den Kundenservice ist. [4] Sammeln Sie die 50 bis 100 wichtigsten Begriffe, die aktuell für Verwirrung sorgen. Binden Sie hierfür Fachexperten ein, die das Wissen bereits besitzen. Folgende Schritte sind dabei zentral:

Identifikation der 3 häufigsten Kommunikationsprobleme.
Sammlung existierender Listen und Definitionen aus Wikis oder Dokumenten.
Bestimmung eines verantwortlichen „Content Owners“ im Fachbereich.
Festlegung von 5 klaren Qualitätskriterien für jede Definition.

Mit diesem fokussierten Vorgehen schaffen Sie eine solide Basis für die technische Umsetzung ohne Code.

Phase 2: Glossar-Erstellung ohne eine Zeile Code

Mit einer No-Code-Plattform wie dem aiStudio von Kauz.ai können Ihre Fachexperten das Glossar eigenständig aufbauen. Prognosen zeigen, dass bis 2024 rund 80% der IT-Lösungen von Mitarbeitern außerhalb der IT erstellt werden. [1] Der Prozess ist einfach und erfordert keine technischen Vorkenntnisse. Die intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht es, einen neuen Begriff inklusive Definition und Synonymen in unter 60 Sekunden anzulegen. So wird die Erstellung von Schulungsunterlagen ebenfalls beschleunigt. Die Umsetzung erfolgt in wenigen Schritten:

Anmeldung in der Plattform und Erstellung eines neuen Wissensprojekts.
Eingabe der Begriffe und Definitionen über eine einfache Maske.
Hinzufügen von Synonymen und verwandten Begriffen zur Vernetzung des Wissens.
Freigabe der ersten Version für einen begrenzten Nutzerkreis.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass das Wissen dort gepflegt wird, wo es entsteht, und macht das Glossar zu einem lebendigen Werkzeug.

Phase 3: Qualitätssicherung durch KI-gestützte Kontrolle

Ein Glossar ist nur dann nützlich, wenn es aktiv genutzt und die Qualität der Inhalte permanent überwacht wird. KI-Anwendungen im Wissensmanagement helfen dabei, Nutzungsmuster zu erkennen und die Inhalte zu optimieren. [9] Tools wie der Conversation Viewer in der aiSuite von Kauz.ai analysieren anonymisierte Suchanfragen der Mitarbeiter. So erkennen Sie in Echtzeit, welche der über 500 Begriffe unklar sind oder fehlen, und können diese gezielt ergänzen. Analytics-Dashboards zeigen, dass gut gepflegte Glossare die Suchzeit für komplexe Fachthemen um 40% reduzieren. Diese datengestützte Kontrolle sichert die Qualität und Relevanz der Inhalte, was besonders bei der Nutzung von sensiblen Unternehmensdaten wichtig ist. Die kontinuierliche Verbesserung führt direkt zur letzten Phase: dem unternehmensweiten Roll-out.

Phase 4: Roll-out und kontinuierliche Optimierung

Nach einer erfolgreichen Pilotphase von 30 bis 60 Tagen kann das Glossar auf weitere Abteilungen oder das gesamte Unternehmen ausgeweitet werden. Die Skalierbarkeit der No-Code-Plattform ermöglicht es, von einem Glossar mit 100 Begriffen für 20 Mitarbeiter auf eine Lösung mit über 5.000 Begriffen für mehr als 1.000 Mitarbeiter zu wachsen, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen. Die dezentrale Pflege durch die Fachbereiche stellt sicher, dass das Wissen aktuell bleibt. Unternehmen mit einer starken Wissenskultur verzeichnen eine um 17% höhere Produktivität. [7] Die kontinuierliche Optimierung, unterstützt durch Nutzerfeedback und KI-Analysen, macht das Glossar zu einem zentralen Bestandteil der digitalen Einarbeitung und des täglichen Arbeitens.

FAQ

Wie geht die KI mit abteilungsspezifischen Synonymen für denselben Begriff um?

Die KI kann trainiert werden, Kontexte zu unterscheiden. Sie können festlegen, dass ein Begriff wie „Kampagne“ im Marketing eine andere Bedeutung hat als in der IT. Die No-Code-Plattform erlaubt es Ihnen, diese Regeln einfach zu definieren.

Kann das KI-Glossar in bestehende Systeme wie Microsoft Teams oder Confluence integriert werden?

Ja, moderne KI-Assistenzsysteme wie die von Kauz.ai bieten Schnittstellen (APIs), um das Glossar nahtlos in Ihre bestehende Arbeitsumgebung zu integrieren. Mitarbeiter können Begriffe direkt in den gewohnten Tools nachschlagen.

Wie hoch ist der anfängliche Aufwand zur Befüllung des Glossars?

Der initiale Aufwand ist gering. Sie können mit den 50 bis 100 kritischsten Begriffen starten. Viele Unternehmen nutzen die KI-Funktionen, um bestehende Dokumente zu analysieren und automatisch erste Definitionsvorschläge zu generieren, was den Prozess auf wenige Tage verkürzt.

Welche Rolle spielt die DSGVO bei einem KI-Glossar?

Die DSGVO ist zentral. Achten Sie auf einen Anbieter, der DSGVO-konformes Hosting in der EU oder On-Premise anbietet. Kauz.ai stellt sicher, dass alle Daten, sowohl die Inhalte des Glossars als auch die Suchanfragen, sicher und konform verarbeitet werden.