Agentic Recommender System Konzept für nachhaltiges Wissensmanagement
Agentic Recommender System Concept for Sustainable Knowledge Management
- Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen beim Erhalt, bei der Nutzung und Weitergabe zentralen Wissens. Demografischer Wandel, zunehmender Mitarbeiterfluktuation und steigende organisatorische Komplexität erschweren klassische Dokumentations- und Austauschprozesse, welche auf erhebliche Mitarbeitendenmitwirkung angewiesen sind. Mithilfe generativer KI und agentischer Recommender-Systeme lassen sich diese Hindernisse überwinden, indem wichtiges Wissen ”on-the-fly“ und weitestgehend automatisiert erfasst wird. Ein zentrales Element bildet hierbei die Kombination aus semantischen Embeddings, einer Graphdatenbank und spezialisierten KI-Agenten, die Dokumente und Chatverläufe analysieren, Mitarbeiter gezielt mit Vorschlägen unterstützen und Wissen so kontinuierlich aktualisieren. So entsteht eine effektive Wissenskultur mit niedrigen Barrieren für die Nutzung dank minimalem Mehraufwand für die menschlichen Nutzer.
- Companies face considerable challenges in retaining, utilising and passing on key knowledge. Demographic change, increasing employee turnover and growing organisational complexity are making traditional documentation and exchange processes, which rely heavily on employee participation, more difficult. With the help of generative AI and agentic recommender systems, these obstacles can be overcome by capturing important knowledge ‘on the fly’ and in a largely automated manner. A central element here is the combination of semantic embeddings, a graph database and specialised AI agents that analyse documents and chat histories, provide employees with targeted support in the form of suggestions and thus continuously update knowledge. This creates an effective knowledge culture with low barriers to use thanks to minimal additional effort for human users.
| URN: | urn:nbn:de:kobv:526-opus4-20764 |
|---|---|
| Publisher DOI: | https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2944 |
| Author: | Simon WilbersORCiD, Ron van de SandORCiD, Bastian PrellORCiD, Jörg Reiff-StephanORCiDGND |
| Parent Title (German): | Wildauer Konferenz für Künstliche Intelligenz 2025 (WiKKI25) |
| Subtitle (German): | KI-befähigtes Wissensmanagement in Unternehmen |
| Subtitle (English): | AI-Enabled Knowledge Management in Companies |
| Series (Serial Number): | TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings (2) |
| Document Type: | Conference Proceeding |
| Language: | German |
| Year of Publication: | 2025 |
| Publisher: | TIB Open Publishing |
| Place of publication: | Hannover |
| Faculties an central facilities: | Fachbereich Ingenieur- und Naturwissenschaften |
| Editor: | Jörg Reiff-StephanORCiDGND, Anja Beuster |
| Publishing Institution: | Technische Hochschule Wildau |
| Tag: | Graphdatenbank; Recommender-System; Semantische Suche; Wissensmanagement graph database; knowledge management; recommendation system; semantic search |
| Source: | Wilbers, S., van de Sand, R., Prell, B., & Reiff-Stephan, J. (2025). Agentic Recommender System Concept for Sustainable Knowledge Management: AI-Enabled Knowledge Management in Companies. TH Wildau Engineering and Natural Sciences Proceedings , 2. https://doi.org/10.52825/th-wildau-ensp.v2i.2944 |
| Dewey Decimal Classification: | 0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 006 Spezielle Computerverfahren |
| 6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 65 Management, Öffentlichkeitsarbeit / 658 Allgemeines Management | |
| Funding: | Publikationsfonds für Open-Access-Monografien des Landes Brandenburg |
| Licence (German): | Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
| Release Date: | 2025/09/26 |



