Während viele Systeme auf altbewährte Datenbanken setzen, kombiniert oKnowledge neueste KI-Technologie mit dynamischer Architektur und automatisierten Prozessen. Das Ergebnis: Wissen, das nicht nur gespeichert, sondern aktiv bereitgestellt, gepflegt und kontinuierlich verbessert wird – angepasst an Kontexte, Rollen und Geschäftsprozesse. Doch wie genau funktioniert das?
Was oKnowledge technologisch besonders macht
Im Kern von oKnowledge arbeiten drei miteinander verzahnte Technologien:
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Generative und analytische KI
- Automatisierte Pflege- und Validierungsprozesse
1. RAG – Wissen dynamisch zugänglich machen
Mit der Retrieval-Augmented Generation wird das System zum aktiven Wissensvermittler:
Es greift bei Bedarf auf strukturierte wie unstrukturierte Inhalte zu – aus Webseiten, PDFs, CRM-Daten, ERP-Systemen, Helpdesk-Tickets – und verbindet sie mit generativen KI-Funktionen. Dadurch entstehen nicht einfach generierte Texte, sondern kontextrelevante Antworten auf echte Fragen.
Vorteile:
- Inhalte bleiben verankert im Originalkontext
- Geringeres Halluzinationsrisiko der KI
- Transparenz: Die Quelle bleibt nachvollziehbar
2. Generative & analytische KI – mehr als nur Chatbots
oKnowledge nutzt moderne, GPT-basierte Tools um vielfältige Aufgaben entlang der Wissensverarbeitung zu automatisieren und zu optimieren. Dazu gehört die automatisierte Textgenerierung für Knowledge-Artikel, etwa bei neuen Einträgen oder aktualisierten Inhalten. Ebenso können mehrsprachige Inhalte effizient übersetzt und an die jeweilige Zielgruppe angepasst werden.
Darüber hinaus werden Support-Tickets durch die KI analysiert und strukturiert zusammengefasst – inklusive Falleröffnung, Verlauf und Lösung. Diese Informationen fließen direkt zurück in den zentralen Content Store und bilden die Basis für kontinuierliches Lernen.
Ein besonders praxisnaher Nutzen entsteht durch kontextbasierte Inhaltsvorschläge, wie sie z. B. im Agent Assist umgesetzt werden: Die KI erkennt relevante Artikel und Lösungsvorschläge, noch bevor ein Support-Agent aktiv danach sucht.
Auch automatisierte E-Mail-Antworten und standardisierte Textbausteine lassen sich kontextsensitiv erstellen und integrieren – für durchgängig konsistente, schnelle und qualitativ hochwertige Kommunikation.
3. Automatisierung – Qualität, ganz ohne Handarbeit
Mit klassischen Wissensdatenbanken ist Pflege ein Problem. oKnowledge geht einen anderen Weg:
- Jedes Dokument erhält ein Ablaufdatum und einen Info-Owner
- Das System benachrichtigt automatisch vor Ablauf
- Inhalte können verlängert, ersetzt oder archiviert werden
- Neue Artikel durchlaufen Validierungs-Workflows – je nach Thema mit Mehrfachfreigabe
- Alle Schritte sind dokumentiert, nachvollziehbar und auditierbar
Ergänzt wird das durch eine gezielte Zielgruppensteuerung über Nutzerrollen und durch die Kontextsteuerung, welche passende Inhalte automatisch mit dem jeweiligen Touchpoint verbindet.
Praxisbeispiel: Vom Helpdesk bis zur Produktkommunikation
Durch die enge Integration mit anderen Modulen des pdc Digital Managers (z. B. Helpdesk, CRM, E-Commerce) entfaltet oKnowledge seine volle Stärke:
- Der Agent erhält Lösungsvorschläge, noch bevor er das Ticket liest
- Schulungsunterlagen aktualisieren sich automatisch bei Inhaltsänderungen
- In Online-Shops tauchen relevante Artikel aus der Wissensdatenbank kontextsensitiv auf
So wird Wissen zum aktiven Teil des Geschäftsprozesses – skalierbar, lernend und messbar.
Qualität sichern mit oTestScore
Mit zunehmender Komplexität von KI-Anwendungen steigt auch der Bedarf an gezielter Wartung, Transparenz und Kontrolle. Genau hier setzt oTestScore an – ein speziell entwickeltes Modul zur Qualitätssicherung von KI-Funktionen innerhalb des oKnowledge-Systems.
oTestScore ermöglicht es, klar definierte Testszenarien zu erstellen, die das Verhalten und die Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen systematisch prüfen. Dabei werden konkrete Ziel- und Messgrößen festgelegt, anhand derer sich die Leistung der KI bewerten lässt. Die Performance wird kontinuierlich analysiert, Abweichungen werden dokumentiert und Optimierungspotenziale frühzeitig erkannt.
oTestScore ermöglicht es, klar definierte Testszenarien zu erstellen, die das Verhalten und die Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen systematisch prüfen. Dabei werden konkrete Ziel- und Messgrößen festgelegt, anhand derer sich die Leistung der KI bewerten lässt. Die Performance wird kontinuierlich analysiert, Abweichungen werden dokumentiert und Optimierungspotenziale frühzeitig erkannt.
So sorgt oTestScore nicht nur für ein hohes Maß an Qualität und Konsistenz, sondern schafft auch das notwendige Vertrauen in KI-gestützte Prozesse – sowohl intern als auch bei den Anwendern.
Fazit: Ein System, das mitdenkt
Mit RAG, generativer KI und automatisierter Pflege ist oKnowledge weit mehr als eine intelligente Wissensdatenbank – es ist ein dynamisches, lernfähiges System, das Informationen im richtigen Moment an die richtigen Menschen bringt. Und das auf eine Weise, die sich in echte Effizienz und Kundenzufriedenheit übersetzen lässt.
Lesen Sie auch den Beitrag wie oKnowledge die Customer Journey transformiert
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