2027 Q281 SF

KI-gestützter Wissenstransfer – Expertenwissen im öffentlichen Dienst sichern und aufbereiten

Modul 3 | Grundlagenwissen

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Nutzen und Ziele

Mit jedem Ruhestand geht Wissen verloren, das nirgends steht. Sichern Sie es – bevor es weg ist.

Sie wissen, wo Wissen in Ihrer Verwaltung liegt und verloren geht und wie KI Dokumente erschließt, verschlagwortet und Zusammenhänge sichtbar macht.

Sie würdigen die Erfahrung langjähriger Kolleginnen und Kollegen und schaffen eine Brücke zwischen den Generationen.

Sie bereiten Übergabegespräche mit KI vor und machen aus Protokollen nutzbare Leitfäden – mit Checklisten und Beispielprompts.

 

Die öffentliche Verwaltung verfügt über sehr viel Wissen, das jedoch verstreut in Vermerken, Protokollen, Postfächern und in den Köpfen einzelner Personen liegt. Mit jedem Ruhestand und jedem Stellenwechsel geht ein Teil davon verloren.

Künstliche Intelligenz bietet ein vielseitiges Werkzeug, um diese Informationsquellen zu erschließen: Inhalte lassen sich zusammenfassen, verschlagworten, miteinander verknüpfen und so aufbereiten, dass Kolleginnen und Kollegen sie wiederfinden und nutzen können.

Sie sichern anschließend Wissen aus Dokumenten und Gesprächen strukturiert, bereiten Übergaben vor und organisieren den Transfer zwischen Abteilungen. Das hält Ihr Haus auch bei Personalwechseln handlungsfähig.

Inhalt

  • Wissen in der Verwaltung: Wo es liegt und wo es verloren geht
    • Dokumentiertes und nicht dokumentiertes Wissen unterscheiden
    • Typische Verlustpunkte: Ruhestand, Wechsel, Vertretung
  • Vorhandene Unterlagen mit KI erschließen
    • Lange Dokumente zusammenfassen und vergleichen
    • Inhalte verschlagworten und auffindbar machen
    • Zusammenhänge zwischen Vorgängen sichtbar machen
  • Erfahrungswissen aufnehmen und aufbereiten
    • Übergabegespräche vorbereiten und strukturieren
    • Aus Gesprächsnotizen nutzbare Leitfäden entwickeln
  • Wissenstransfer organisieren
    • Übergaben zwischen Abteilungen und Generationen gestalten
    • Ergebnisse in bestehende Ablagen und Systeme einbinden
  • Verlässlichkeit und Rahmenbedingungen
    • Ergebnisse prüfen, Fehler und Lücken erkennen
    • Datenschutz, Vertraulichkeit und ethische Fragen

Ausführliche Beschreibung

Wissen ist in der Verwaltung reichlich vorhanden, nur selten dort, wo es gerade gebraucht wird. Es steckt in Aktenvermerken, in E-Mail-Verläufen, in Präsentationen vergangener Projekte und vor allem in den Erfahrungen langjähriger Beschäftigter. Sobald diese Personen das Haus verlassen, beginnt die Suche von
vorn.

Das Seminar zeigt praxisnah, wie Künstliche Intelligenz diesen Bestand erschließen kann: Lange Unterlagen werden zusammengefasst und verglichen, Inhalte verschlagwortet und verknüpft, Erfahrungswissen aus Übergabegesprächen in nutzbare Leitfäden überführt. Gearbeitet wird an eigenen Beispielen, sodass ein
Vorgehen entsteht, das sich in bestehende Ablagen und Systeme einfügt.

Weil Wissensmanagement im öffentlichen Dienst besonderen Anforderungen unterliegt, nimmt das Seminar auch die Grenzen in den Blick: Welche Unterlagen dürfen verarbeitet werden, wie lassen sich Ergebnisse zuverlässig prüfen, und wo bleibt die fachliche Verantwortung bei den Beschäftigten? Am Ende steht kein
fertiges System, sondern ein belastbares Vorgehen für den eigenen Bereich.

Zielgruppe

Führungskräfte, Projektverantwortliche und Mitarbeitende im öffentlichen Dienst, die Wissensprozesse effizienter gestalten und die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz gezielt für das Wissensmanagement nutzen möchten. Geeignet für alle, die Übergaben, Dokumentation oder Zusammenarbeit zwischen Abteilungen verantworten.

Arbeitsmittel

Für die praktischen Übungen stellen wir allen Teilnehmenden einen Zugang zu unserer Schulungsumgebung Freebie zur Verfügung. Darin arbeiten Sie direkt mit aktuellen KI-Modellen, ohne eigene Konten anlegen oder Lizenzen beschaffen zu müssen. Benötigt wird lediglich ein PC oder Laptop mit Internetzugang und einem aktuellen Browser. Checklisten und Beispielprompts für den Wissenstransfer werden gestellt.

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