MAIAs Produktprinzipien

Wir glauben, dass effektives Wissensmanagement für den Erfolg von Industrieunternehmen unerlässlich ist.

Hier ist unsere Methode, wie wir KI für industrielles Wissen aufbauen

Wissensmanagement ist die systematische Erfassung, Organisation, Abfrage und Anwendung des Wissens einer Organisation – sei es explizites Wissen (Dokumente/Daten), in Systemen und Prozessen verankertes Wissen oder implizites Wissen (in den Köpfen und Interaktionen der Menschen).

1. Institutionelles Wissen ist mehr als nur schriftliche Aufzeichnungen

Wir konzentrieren uns darauf, das gesamte Spektrum an industriellem Fachwissen zu erfassen und zu nutzen – nicht nur das schriftlich festgehaltene, sondern vielmehr das gesamte explizite, implizite und stillschweigende Wissen.

Warum: In Industrieunternehmen ist das wertvollste Wissen oft nicht dokumentiert; es unterliegt dank der Partner und des umfangreichen Liefer- und Vertriebsnetzes einem ständigen Wandel. Es ist der 20-jährige Veteran, der weiß, welche Pumpe in korrosiven Umgebungen funktioniert, die ungeschriebenen Qualitätsstandards, die jeder „einfach weiß“, und das überlieferte Wissen darüber, warum bestimmte Prozesse funktionieren.

2. Anwendung statt Abruf

Knowledge-Management-Tools sollten sich auf die Anwendung konzentrieren. Die richtige Anwendung von 20 Jahren technischer Fachkenntnisse ist wichtiger als die perfekte Organisation von Dateien nach Kategorien.

Warum: Daten werden immer unordentlich sein, und das ist in Ordnung. Ihr dringendes Problem ist nicht, Dateien so zu organisieren, dass Sie sie schneller finden können. Es ist der Bedarf an einem Experten, der weiß, welche Pumpe für chemische Prozesse bei hohen Temperaturen geeignet ist – auch wenn dieser Experte nicht verfügbar ist.

3. Wissensmanagement an erster Stelle

KI ist unser Werkzeug, nicht unser Ziel. Wir lösen Probleme im Wissensmanagement, die in Industrieunternehmen seit Jahrzehnten bestehen.

Warum: Unternehmen haben kein „KI-Problem” – sie haben ein Problem mit dem Wissensmanagement. Ihre Herausforderung besteht nicht darin, KI einzuführen, sondern Ihrem Team dabei zu helfen, auf 20 Jahre institutionelles Fachwissen zuzugreifen und dieses anzuwenden. KI ist derzeit einfach das beste Werkzeug für diese Aufgabe.

4. Unternehmenskontext statt allgemeiner Antworten

Die Spezifikationen Ihrer Pumpen, Qualitätsstandards und gesetzlichen Anforderungen sind wichtiger als allgemeine KI-Fähigkeiten.

Warum: Unternehmen mangelt es nicht an Mitarbeitern, die mit ChatGPT oder ähnlichen Tools E-Mails schreiben oder Veranstaltungen organisieren können. Es mangelt ihnen jedoch an Mitarbeitern mit fundierten Fachkenntnissen in den Bereichen Industriepumpen, Ölraffineriebau oder Ihren spezifischen Fertigungsprozessen. Hier wird unternehmensspezifisches Wissen von unschätzbarem Wert.

5. Teamgeist statt individueller Macht

Erfolgreiches Wissensmanagement findet statt, wenn ganze Abteilungen auf denselben Wissensstand zugreifen können, und nicht, wenn ein einzelner Mitarbeiter perfekte Antworten auf seine individuellen Fragen im richtigen Ton erhält.

Warum: Wissen lebt in Organisationen, nicht nur in einzelnen Köpfen. Es ist implizit – in Prozessen, zwischen Gesprächen, im institutionellen Gedächtnis. Wissensmanagement ist eine Herausforderung auf Unternehmensebene, keine individuelle.

6. Wachstum vor Effizienz

Der Fachkräftemangel ist real. Wir helfen Ihnen dabei, größere Projekte und komplexere Kunden zu bewältigen, ohne Personal abzubauen.

Warum: Wir glauben, dass die Produktivitätssteigerungen durch erfolgreiches Wissensmanagement die potenziellen Effizienzsteigerungen bei weitem übertreffen. Es lohnt sich mehr, Wissen für Wachstum zu nutzen, als Kosten zu senken.

7. Tief statt breit

Wissensmanagement für alle ist Wissensmanagement für niemanden. Exzellenz in spezifischen industriellen Arbeitsabläufen schlägt Mittelmäßigkeit in unzähligen Anwendungsfällen.

Warum: Industrieunternehmen entwickeln spezialisierte Werkzeuge und Prozesse für jeden Schritt ihrer Präzisionsarbeit – warum sollten sie einen generischen KI-Hammer akzeptieren, der die Fäden ihrer sorgfältig entwickelten Prozesse zerreißt? Breite Werkzeuge zwingen Ihr Team dazu, jedes Mal Stunden damit zu verschwenden, den Kontext neu zu erklären, wodurch Fachwissen zu sich wiederholenden Schulungen wird. Präzise industrielle Arbeitsabläufe erfordern präzise Wissenswerkzeuge und keine Einheitslösungen, die mehr Schaden als Nutzen bringen.

8. Industrieexpertise statt Allgemeinwissen

Wir verstehen Fertigung, Compliance und technische Dokumentation. Generische KI-Tools tun dies nicht, ebenso wenig wie die Teams, die sie entwickeln.

Warum: Industrieunternehmen unterliegen Einschränkungen, mit denen Softwareunternehmen nicht konfrontiert sind – Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Materialeigenschaften, Sicherheitsanforderungen. Wenn wir uns nicht die Mühe machen, diesen Bereich gründlich zu verstehen, werden wir kein Tool entwickeln können, das darin funktioniert.

9. Entscheidungsunterstützung über den Zugang zu Informationen

Das Ziel des Wissensmanagements ist nicht ein schnellerer Dateizugriff, sondern fundierte technische und geschäftliche Entscheidungen.

Warum: Wir glauben, dass die größten Gewinne für Industrieunternehmen darin liegen, bessere Entscheidungen zu treffen und diese Entscheidungen unternehmensweit umzusetzen. Die richtige Datei zu finden, ist nur der Anfang. Der eigentliche Wert liegt darin, dieses Wissen zur Lösung realer Probleme anzuwenden.

10. Langfristige Partnerschaft statt schneller Erfolge

Wir entwickeln Lösungen für Unternehmen, die in Jahrzehnten denken, nicht in Quartalen. Nachhaltige Einführung statt viralen Wachstums.

Warum: Mittelständische Unternehmen planen für langfristigen Erfolg und nachhaltige Betriebsabläufe. Sie benötigen Wissensmanagement-Tools, deren Wert sich über Jahre hinweg steigert, und keine Funktionen, die kurzfristig Begeisterung hervorrufen, aber schnell wieder in Vergessenheit geraten. Wir unterstützen den Weg vom versteckten zum offenen Champion.