tekom-Frühjahrstagung 2021 - Virtuell, interaktiv und partizipativ

15. Oktober 2025, 10 Uhr Ob Produktdaten, Prozesse oder Begriffe: Technisches Wissen ist in Unternehmen überall verteilt. Semantische Netze, Ontologien und intelligente Verlinkungen helfen, dieses Wissen zu strukturieren, zu verbinden und besser nutzbar zu machen. Aber kann KI dabei wirklich helfen?

‍Empolis Exchange in der Pyramide in Mainz: Die Veranstaltung stand ganz im Zeichen von smartem, AI-gestütztem Wissen für Industrie, Service und Technik. Auch wir von ICMS waren mit einem eigenen Stand vertreten und durften gemeinsam mit unserem Kunden SMA Solar Technology einen Vortrag beisteuern.

In diesem gemeinsamen Webinar von ICMS und plusmeta zeigen Stephan Steurer (ICMS) und Dr. Jan Oevermann (plusmeta), wie Unternehmen ihr Produktwissen effizienter nutzen können.

Am 23. September 2025 startet unser Partner Empolis die Ära von Industrial Knowledge. Wir laden herzlich zur Empolis Exchange in der Pyramide ein! Unternehmen stehen unter ständigem Druck: Fachkräftemangel, demographischer Wandel, steigende Komplexität, kürzere Reaktionszeiten. Die Antwort darauf? Smartes, jederzeit verfügbares Wissen – unterstützt durch AI: Industrial Knowledge.

Bei ICMS war zuletzt der Grund zur Freude groß. Denn mit Julian Muschinski und Leon Brecht haben gleich zwei Studierende bei uns ihre Abschlussthesis erfolgreich fertiggestellt. Julian untersuchte in seiner Bachelorthesis, ob RAG der Schlüssel zu KI-gestütztem Content-Delivery ist. Dazu analysierte er den bestehenden RAG-Mechanismus am Beispiel des PI-Fans. Anhand eines eigen-entwickelten Userinterface des Chatbots konnte er die generierten Antworten besser nachvollziehen und in den Bereichen Terminologie, Absicht der Anfrage, Medieneinbindung und Variantenauflösung prototypisch weiter optimieren.

Der Begriff Künstliche Intelligenz umfasst ein breites Spektrum an Technologien. In der Technischen Kommunikation liegt der Fokus dabei zumeist auf sogenannten Large Language Models (LLMs). Diese Modelle werden auf großen Mengen an Textdaten trainiert und generieren Texte auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind LLMs in einigen Punkten limitiert: Sie kennen keine internen, domänenspezifischen Inhalte, sofern diese nicht Teil der Trainingsdaten waren. Ihr Wissen hat einen festen Stand: den sogenannten Knowledge Cutoff Date. Informationen nach diesem Zeitpunkt sind nicht enthalten.