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Das Unternehmensgedächtnis „CoMem“ – von der Forschung in die Praxis

Wer das Potenzial von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen nutzen möchte, steht vor großen Herausforderungen. Fehlende oder nicht ausreichende Digitalisierung, gewachsene Infrastrukturen, Datensilos und Bestandssysteme sind Hürden auf dem Weg zum Einsatz von KI.

Das Corporate Memory „CoMem“ adressiert diese Herausforderungen, indem es eine Infrastruktur zum Aufbau und Betrieb eines Unternehmensgedächtnisses bietet, das in verschiedenen Daten steckende Potenzial mit KI-Methoden erschließt und diese in die Arbeitsumgebungen der Mitarbeitenden einbettet.

CoMem stellt umfangreiches Wissen über Daten und Informationsräume, Aufgaben und Prozesse bereit, bindet verteilte und heterogene Quellen ein, reichert sie an, verknüpft, aggregiert und veredelt sie. Auf diesem Datenschatz werden Wissensdienste realisiert und in den Arbeitsplatz als wissensbasierte Assistenz integriert. Eingebettet in die tägliche Arbeit der Nutzenden schafft CoMem übersichtliche Arbeitskontexte, ermöglicht intelligente Suchen oder gibt Empfehlungen zu anstehenden Aufgaben. CoMem bietet damit ein Ökosystem von Wissensdiensten und Schnittstellen zur effizienteren Informations- und Wissensarbeit im Unternehmen.

CoMem ist aus der Forschung entstanden und in Kooperation mit der envia Mitteldeutsche Energie AG (enviaM) für die unternehmerische Praxis weiterentwickelt worden: Bei den Liegenschaften, der Kommunalbetreuung, in Regelwerken, Bauprojekten, bei der Ansprechpartnersuche, im digitalen Postbuch sowie der wissensbasierten Assistenz im Accounting setzt enviaM CoMem bereits produktiv ein.

Herausforderung

  • Gewachsene Infrastrukturen & Bestandssysteme
  • Datensilos, Ablösen von Bestandssystemen nicht sinnvoll
  • Hürden für Digitalisierung & Anwendung von KI

Ziel

  • Heben des Potenzials in Daten & Mitarbeitern
  • Erschließung & Aggregierung verteilter & heterogener Quellen
  • Realisierung von Wissensdiensten
  • Einbettung in Arbeitsprozesse, kontext-spezifische Assistenz

Ansatz

  • Unternehmensgedächtnis mit Wissensgraphen
  • Aufbrechen von Datensilos, Verknüpfen & Veredelung der Daten
  • KI-Assistenz in Arbeitsprozessen mit Einbettung der Bestandssysteme.

Kontakt

Dr. Heiko Maus
Forschungsbereich Smarte Daten & Wissensdienste

Tel.: +49 631 205 75 1110