In einer mittelgrossen Schweizer HR-Unternehmensberatung verursachen fragmentierte Datenstrukturen, fehlende Standards und Abhängigkeit von implizitem Wissen hohe Such- und Anpassungsaufwände. Duch das angestrebte Unternehmenswachstum sind nun Effizienzsteigerungen sowie Massnahmen zur Sicherstellung der Beratungsqualität erforderlich.

Die Untersuchung kombiniert eine Literaturrecherche, vier Experten-Workshops mit Schlüsselpersonen und eine interne Befragung. Daraus wurden KI-Use-Cases entwickelt, anhand definierter Kriterien bewertet und mit einer Kosten-Nutzen-Analyse unterlegt. Ziel war ein priorisierter Massnahmenplan zur Optimierung der Wissensprozesse.

Die Analyse identifizierte drei priorisierte Anwendungsfälle: (1) KI-Suche zur besseren Wissensverteilung, (2) generative KI zur automatisierten Offerterstellung und (3) semantische Klassifizierung zur Sicherung von Relevanz und Aktualität. Wirtschaftlich am attraktivsten ist die Offerterstellung mit einem Einsparpotenzial von rund 40 %. Eine erfolgreiche Umsetzung verlangt eine hochqualitative Datenbasis, klare Governance und sauberes Change-Management. Kurzfristig realisierbare Massnahmen wie das Vorantreiben der Standardisierung der SharePoint-Ablagestruktur oder das Definieren von verantwortlichen Personen, können Produktivität und Beratungsqualität merklich steigern und die Basis für künftige KI-Projekte legen.