Wichtige Erkenntnisse
- Universitäten haben Betriebsinformationen, die über dezentrale Abteilungen fragmentiert sind und ein Labyrinth für Dozenten, Mitarbeiter und Studierende schaffen
- KI fungiert als vereinheitlichende Schicht, die Benutzern ermöglicht, Fragen zu stellen und Antworten aus verstreuten Richtlinien und Verfahren zu erhalten
- Dies bewahrt das institutionelle Gedächtnis und reduziert die administrative Belastung des Support-Personals
- Verschiedene Zielgruppen haben verschiedene Bedürfnisse, aber KI kann alle drei Gruppen aus einer einheitlichen Wissensbasis bedienen
Universitäten sind Wissensinstitutionen, die oft mit Wissensmanagement kämpfen.
Das klingt wie ein Widerspruch, aber jeder, der in der Hochschulbildung gearbeitet hat, erkennt es sofort.
Die Mission ist, Wissen zu schaffen und zu vermitteln. Die operative Realität sind Informationen, die über Dutzende von Systemen verstreut sind, Richtlinien, die niemand finden kann, Verfahren, die je nach Abteilung variieren, und institutionelles Wissen, das hauptsächlich in den Köpfen von Menschen existiert, die lange genug dabei sind, um zu wissen, wie die Dinge funktionieren.
Ein häufiges Szenario: Ein Dozent versucht, die Sabbatical-Richtlinie zu verstehen. Ein Mitarbeiter navigiert durch Beschaffungsverfahren. Ein Studierender versucht herauszufinden, wie man ein Nebenfach hinzufügt oder eine Note anfechtet. Jeder von ihnen betritt ein Labyrinth aus Websites, PDFs, E-Mail-Ketten und Telefonaten—oft endend mit jemandem, der ihnen sagt: "Sie müssen eigentlich mit diesem anderen Büro sprechen."
Das Wissen existiert. Es ist nur nicht auf kohärente Weise zugänglich.
Die Hochschulbildung hat eine besonders herausfordernde Version des Wissensproblems
Universitäten sind von Natur aus dezentralisiert. Akademische Abteilungen operieren mit erheblicher Autonomie. Verwaltungseinheiten haben ihre eigenen Verfahren. Verschiedene Fakultäten innerhalb einer Universität können unterschiedliche Richtlinien haben.
Diese Dezentralisierung dient der akademischen Freiheit und ermöglicht die Anpassung an disziplinäre Bedürfnisse—aber sie schafft Fragmentierung.
Informationen sind über Hunderte von Websites verteilt, jede gepflegt von verschiedenen Einheiten mit verschiedenen Ansätzen. Die Hauptwebsite der Universität. Abteilungsseiten. Einzelne Büroseiten. Lernmanagementsysteme. Studierendenportale. HR-Systeme. Finanzsysteme.
Einige Informationen werden über Sites dupliziert, manchmal konsistent, manchmal nicht.
Die Governance ist komplex. Wer entscheidet was, und welche Richtlinien in welchen Situationen gelten, ist nicht immer klar. Eine Frage, die einfach erscheint—darf ich das tun?—erfordert oft das Verständnis, welche Richtlinien gelten und wer Autorität hat.
Die Fluktuation ist konstant. Studierende wechseln alle vier Jahre. Die Mitarbeiterfluktuation ist erheblich. Selbst Dozenten, die stabiler sind, rotieren durch administrative Rollen. Das institutionelle Gedächtnis geht immer zur Tür hinaus.
Die Menschen, die wissen, wie die Dinge wirklich funktionieren—die langjährigen Mitarbeiter, die Abteilungsadministratoren, die alles gesehen haben—werden zu wesentlichen Navigatoren. Aber ihr Wissen ist nirgendwo erfasst. Wenn sie in Ruhestand gehen, gehen Jahrzehnte des Verständnisses mit ihnen.
Was kostet das?
Die Kosten sind real, aber diffus, was Teil dessen ist, warum sie bestehen bleiben.
- Verschwendete Zeit. Dozenten verbringen Stunden damit, administrative Verfahren herauszufinden, anstatt zu lehren und zu forschen. Mitarbeiter navigieren durch Bürokratie, wenn sie ihre eigentliche Arbeit tun sollten. Studierende sind in Systemen verloren, die sie nicht verstehen.
- Inkonsistenz. Dieselbe Frage bekommt unterschiedliche Antworten, je nachdem, wen man fragt. Manche kennen die Abkürzungen und Workarounds; andere nicht. Erfahrung mit der Institution wird zu einem unfairen Vorteil.
- Frustration. Die tägliche Reibung, Informationen nicht finden zu können, erodiert die Moral. "Warum ist das so schwer?" ist ein häufiger Refrain. Die Schwierigkeit einfacher Aufgaben wird zu einer Beschwerde, die die gesamte Erfahrung färbt.
- Fehler. Wenn Menschen nicht den richtigen Weg finden können, etwas zu tun, raten sie. Manchmal raten sie falsch. Formulare werden falsch eingereicht. Fristen werden verpasst. Richtlinien werden versehentlich verletzt.
- Support-Belastung. Jede Frage, die jemand nicht selbst beantworten kann, wird zu einer Frage für jemand anderen. Helpdesks, Abteilungsbüros und kenntnisreiche Kollegen absorbieren die Nachfrage—Zeit, die woanders hingehen könnte.
Nichts davon erscheint in einer einzelnen Budgetzeile. Es ist über die Institution verteilt, eine Steuer auf alles, was passiert.
KI kann institutionelles Wissen zugänglich machen
Stellen Sie sich vor, Dozenten, Mitarbeiter und Studierende könnten einfach Fragen stellen und genaue Antworten bekommen.
"Was ist der Prozess, um eine Lehrbefreiung zu beantragen?" "Wie bekomme ich eine Erstattung für Konferenzreisen?" "Ich bin im dritten Jahr und möchte mein Hauptfach wechseln. Was muss ich tun?" "Wann ist die Frist für die Notenabgabe, und welches System benutze ich?"
Die KI zieht aus Richtliniendokumenten, Verfahrensleitfäden, Website-Inhalten, HR-Materialien, akademischen Katalogen—all den verstreuten Informationen, die derzeit Navigation erfordern, um sie zu finden. Sie synthetisiert eine Antwort, mit Verweisen auf die Quelldokumente zur Verifizierung.
Das ersetzt nicht die Menschen, die die Institution unterstützen. Es behandelt die Fragen, die einfache Antworten haben—die, die Zeit verbrauchen, ohne Urteilsvermögen zu erfordern. Menschen können sich auf die komplexen Situationen konzentrieren, die Ausnahmen, die Fälle, die tatsächlich ihre Expertise benötigen.
Informationssilos aufbrechen
Durch die Vereinheitlichung des Zugangs demontiert KI effektiv die Silos, die sich natürlich in dezentralisierten Institutionen bilden. Es spielt keine Rolle, ob die Information im PDF des Studierendensekretariats oder auf der Intranet-Seite des Rektors lebt; die Benutzererfahrung ist nahtlos. Dies schafft eine "virtuelle Zentralisierung" des Wissens, ohne eine massive, disruptive Reorganisation der Universität selbst zu erfordern.
Verschiedene Zielgruppen, dasselbe Problem
Dozenten, Mitarbeiter und Studierende kämpfen alle mit institutionellem Wissen, aber ihre Fragen unterscheiden sich.
Dozenten benötigen administrative Informationen, die nicht ihre Kernexpertise sind. Wie stelle ich einen Forschungsassistenten ein? Was ist die Richtlinie für externe Beratung? Wie funktioniert das Tenure-Verfahren? Sie sind Experten in ihren Disziplinen; sie sollten nicht zu Experten für Universitätsverwaltung werden müssen.
Mitarbeiter benötigen Verfahrensklarheit über Einheiten hinweg. Wenn Prozesse mehrere Büros umspannen—was die meisten tun—ist es schwierig, das Gesamtbild zu verstehen. Jedes Büro kennt seinen Teil; der Mitarbeiter muss das Ganze verstehen.
Studierende müssen Systeme navigieren, denen sie zum ersten Mal begegnen. Sie wissen nicht, was sie nicht wissen. Sie sind sich nicht sicher, welche Fragen sie stellen sollen oder wem sie sie stellen sollen. Die Institution ist für diejenigen lesbar, die schon länger da sind; sie ist undurchsichtig für Neuankömmlinge.
Ein KI-Assistent, der Fragen von allen drei Gruppen beantworten kann—indem er auf die relevanten Richtlinien und Verfahren für jede zurückgreift—schafft Konsistenz, die derzeit nicht existiert.
Onboarding wird nachhaltig
Einer der wissensintensivsten Momente in der Hochschulbildung ist das Onboarding.
Neue Dozenten müssen Lehranforderungen, Forschungsunterstützung, Governance-Strukturen und unzählige administrative Prozesse verstehen. Neue Mitarbeiter müssen ihre spezifische Rolle plus den breiteren institutionellen Kontext lernen. Neue Studierende—jeden Herbst Tausende von ihnen—müssen akademische Anforderungen, Campus-Ressourcen, Studierendendienste und wie man Dinge erledigt, verstehen.
Traditionelles Onboarding versucht, all dies im Voraus zu vermitteln. Orientierungsveranstaltungen, Willkommensmaterialien und Schulungsprogramme. Die Informationen werden geliefert; wie viel behalten wird, ist eine andere Frage.
KI-unterstütztes Onboarding funktioniert anders. Die grundlegende Orientierung findet immer noch statt—Beziehungen, Kultur und Kontext erfordern menschliche Interaktion.
Aber das detaillierte Verfahrenswissen wird auf Abruf zugänglich. Wenn neue Dozenten drei Wochen nach der Orientierung Fragen haben, können sie Antworten bekommen. Wenn Studierende mitten im Semester entdecken, dass sie den Rücktrittsprozess nicht verstehen, können sie es herausfinden.
Dies reduziert auch die Belastung für Kollegen, die derzeit als informelle Führer dienen. Die neue Person kann ihre eigenen Fragen beantworten, anstatt ständig die Person im Flur zu fragen.
Institutionelles Wissen wird bewahrt
Wenn ein langjähriger Mitarbeiter in Ruhestand geht, was passiert mit dem, was er weiß?
In den meisten Institutionen lautet die Antwort: Es geht mit ihm.
Einiges könnte in Übergangsdokumenten erfasst werden, aber das tiefe Wissen—wie die Dinge wirklich funktionieren, was in ungewöhnlichen Situationen zu tun ist, wo die inoffiziellen Ausnahmen sind—ist oft nirgendwo aufgeschrieben.
Jahre institutionelles Wissen können mit einer einzigen Pensionierung zur Tür hinausgehen—es sei denn, es wird in Systemen erfasst, die fortbestehen.
KI-Systeme können helfen, dieses Wissen zu bewahren. Strukturierte Interviews, dokumentierte Prozesse, erfasste Expertise—eingespeist in eine Wissensbasis, die der Institution weiterhin dient, nachdem die Individuen gegangen sind.
Es geht nicht darum, erfahrene Menschen zu ersetzen. Es geht darum sicherzustellen, dass ihr angesammeltes Verständnis der Institution über ihre Amtszeit hinaus zugutekommt. Der Mitarbeiter, der jede mögliche Ausnahme von der Reiserichtlinie navigiert hat, hat wertvolles Wissen. Es zu erfassen bedeutet, dass zukünftige Mitarbeiter es nicht neu entdecken müssen.
Wie das in der Praxis aussieht
Eine Universität implementiert einen KI-Assistenten, der auf ihrer Richtlinienbibliothek, Verfahrensdokumentation, akademischem Katalog, HR-Materialien und wichtigen Website-Inhalten trainiert ist. Er ist für Dozenten, Mitarbeiter und Studierende über bestehende Portale zugänglich.
Dozenten-Beispiel: Ein Dozent, der ein Forschungsprojekt plant, fragt nach der Einstellung studentischer Mitarbeiter. Die KI erklärt den Prozess, verlinkt zu den erforderlichen Formularen und notiert den Zeitplan für verschiedene Ernennungstypen.
Mitarbeiter-Beispiel: Ein Mitarbeiter, der eine ungewöhnliche Ausgabe bearbeitet, fragt, ob sie unter der Universitätsrichtlinie zulässig ist. Die KI überprüft die relevanten Richtlinien und gibt eine Antwort mit den spezifischen Richtlinienzitaten.
Studierenden-Beispiel: Ein Studierender, der über die allgemeinen Bildungsanforderungen verwirrt ist, fragt, was er noch absolvieren muss. Die KI erklärt die Anforderungen und schlägt vor, dass er sich für die Kursauswahl mit seinem Berater berät.
Das System verfolgt, welche Fragen gestellt werden. Die Verwaltung bemerkt Verwirrung um eine kürzlich geänderte Richtlinie und erkennt, dass ihre Kommunikation nicht jeden erreicht hat—Einblicke, die prägen, wie sie zukünftige Änderungen ankündigen.
Die Chance
Universitäten existieren, um Wissen zu schaffen und zu teilen. Die Ironie, mit internem Wissensmanagement zu kämpfen, ist niemandem entgangen.
Die Lösung sind nicht mehr Websites, bessere Suche oder eine weitere Reorganisation. Es geht darum, institutionelles Wissen wirklich zugänglich zu machen—eine Frage stellen und eine Antwort bekommen, unabhängig davon, welches Büro die Informationen besitzt oder in welchem System sie leben.
KI macht dies in einem Maßstab möglich, den manuelle Ansätze nie erreichen könnten. Das Wissen existiert bereits, verstreut über die Institution. Die Aufgabe ist, es findbar, nützlich und für jeden verfügbar zu machen, der es braucht.
JoySuite hilft Hochschuleinrichtungen, Wissen zugänglich zu machen. Dozenten, Mitarbeiter und Studierende können Fragen stellen und genaue Antworten bekommen—gezogen aus Richtlinien, Verfahren und institutioneller Dokumentation. Wissensmanagement, das tatsächlich für die Arbeitsweise von Universitäten funktioniert.
