Ein ganzheitlicher Ansatz für das Wissensmanagement Vom Lessons Learned bis zum Chatbot

Vom Lessons Learned bis zum Chatbot

Wissensmanagement ist in vielen Unternehmen ein leidiges Thema. Es ist aufwendig, vorhandenes Wissen zu gliedern, aufzubereiten, aktuell zu halten und zentral zur Verfügung zu stellen. Gregor Schedlbauer hat einen Chatbot konzipiert, mit dem Mitarbeiter auf Wissen aus Lessons Learned und anderen Wissensquellen zugreifen und sich mit Gleichgesinnten vernetzen können. Einen kurzen Abriss seines Vorgehens schildert er in seinem Artikel.

Management Summary

Ein ganzheitlicher Ansatz für das Wissensmanagement Vom Lessons Learned bis zum Chatbot

Vom Lessons Learned bis zum Chatbot

Wissensmanagement ist in vielen Unternehmen ein leidiges Thema. Es ist aufwendig, vorhandenes Wissen zu gliedern, aufzubereiten, aktuell zu halten und zentral zur Verfügung zu stellen. Gregor Schedlbauer hat einen Chatbot konzipiert, mit dem Mitarbeiter auf Wissen aus Lessons Learned und anderen Wissensquellen zugreifen und sich mit Gleichgesinnten vernetzen können. Einen kurzen Abriss seines Vorgehens schildert er in seinem Artikel.

Management Summary

Projekte sind komplex, einzigartig und zeichnen sich durch vielfältige Risiken aus. Das Risikomanagement adressiert diese Eigenschaften, kann sie aber nicht ausschließen. Umso ärgerlicher ist es, wenn Fehler aus vorhergehenden Projekten wiederholt werden.

Der vorliegende Artikel beschreibt einen ganzheitlichen Lösungsansatz für das Wissensmanage-ment innerhalb der Forschung und Produktentwicklung in Form eines Chatbots, der eben jene Wiederholungsfehler vermeiden soll. Das beschriebene Unternehmensbeispiel ist nach dem EVA-Prinzip (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe) strukturiert und beginnt mit der Datenerhebung.

Hier möchte ich die Bedeutung von Lessons Learned untermauern und historisch gewachsene Datenbanken berücksichtigen. Die spätere Datenausgabe in Form des Chatbots richtet sich an alle Mitarbeiter. Dieser Chatbot ergänzt die bestehende Kommunikationskultur im Unternehmen und zeigt vielversprechende Ansprechpartner, Projektbeispiele, Dokumente und Firmenprozesse an.

Eingabe: Datenerhebung für den Chatbot

Besonders aus der Retrospektive ist die Informationsdichte für zukünftige Projekte hoch. Zum Entwickeln des Chatbots lud ich Entwickler, Führungskräfte, Lieferanten und Kunden zu einem gemeinsamen Lessons Learned ein, bei dem wir die Erfahrungen aus dem Projekt zusammentrugen. Ein solcher Termin findet idealerweise einige Zeit nach dem Projektabschluss statt.

Als Projektleiter eröffnete ich den gemeinsamen Termin mit einer übersichtlichen Zusammenfassung des Projektverlaufes und hob Highlights und Herausforderungen hervor. Anschließend unterteilte ich eine freie Fläche im Konferenzraum in drei Bereiche, entsprechend der Start/ Stop/ Continue-Methode (Bild 1). Jeder Projektphase wurden farbige Moderationskarten über eine Legende zugewiesen und über die unterschiedlichen Höhen an der Wand priorisiert (siehe Bild 1).

Eine Projektphase nach der anderen wurde von den Teilnehmern bewertet. Wir begannen mit der Projektinitialisierung und ein jeder Teilnehmer stellte seine Empfehlungen zur Fehlervermeidung vor. Diese diskutierten wir im Kollektiv und hefteten sie an die Wand. Am Ende hatten wir ein farbenfrohes Gesamtbild erstellt, wie in Bild 1 zu sehen, dass das Projektwissen in mehreren, strukturierten Dimensionen darstellte. Der Termin wurde mit einer gemeinsamen Favoritenliste der Empfehlungen, einer “Top 10“, abgeschlossen.

Start/ Stop/ Continue-Methode im Lessons Learned
Bild 1: Start/ Stop/ Continue-Methode im Lessons Learned

Download PDFDownload PDF

Jetzt Feedback geben und mitdiskutieren!

Wir würden uns über Ihre Bewertung und/oder einen Kommentar freuen ‒ nur so können wir Ihnen in Zukunft noch bessere Inhalte liefern.

Diese Funktion steht nur eingeloggten Nutzern zur Verfügung.
0 Kommentare anzeigen & selbst mitreden!
Gesamt
Bewertungen 3
Kommentare 0

Das könnte Sie auch interessieren