Künstliche Intelligenz in der internen Kommunikation

Die fortschreitende Digitalisierung stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen in der internen Kommunikation. Informationsflut, fehlende Transparenz und ineffiziente Prozesse erschweren die Zusammenarbeit und mindern die Produktivität. Gleichzeitig bieten moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz in der internen Kommunikation innovative Lösungen. Das hilft, Kommunikationswege zu optimieren, Mitarbeitende gezielter zu erreichen und die strategische Ausrichtung der internen Kommunikation zu stärken.

Von Prof. Dr. Patrick Peters, Professor für PR, Kommunikation und digitale Medien und Prorektor für Forschung und Lehrmittelentwicklung an der Allensbach Hochschule

Die interne Kommunikation ist ein zentraler Bestandteil eines erfolgreichen Unternehmens, doch sie steht vor zunehmenden Herausforderungen. Mitarbeitende sind täglich mit einer Flut an Informationen konfrontiert, was nicht nur die Effizienz der Kommunikation beeinträchtigt, sondern auch das Risiko birgt, dass wichtige Botschaften untergehen. Zudem fehlt es in vielen Unternehmen an Transparenz und Personalisierung, sodass Nachrichten oft nicht die gewünschte Wirkung erzielen. Gerade in international agierenden Organisationen, in denen Teams über verschiedene Zeitzonen hinweg zusammenarbeiten, kommt es häufig zu Missverständnissen oder Verzögerungen. Hinzu kommt, dass neue Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), zwar großes Potenzial bieten, jedoch häufig auf Skepsis oder Unsicherheit seitens der Mitarbeitenden und Führungskräfte stoßen. Diese Herausforderungen sind nicht neu, doch durch die fortschreitende Digitalisierung wächst der Druck, effiziente Lösungen zu finden.

Automatisierung und Personalisierung der internen Kommunikation

Die Integration von KI in die interne Kommunikation eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, um diesen Herausforderungen zu begegnen. So ermöglichen intelligente Chatbots eine automatisierte, aber dennoch personalisierte Kommunikation, indem sie häufig gestellte Fragen von Mitarbeitenden in Echtzeit beantworten und dadurch die Personalabteilung entlasten. KI-gestützte Systeme können zudem helfen, Nachrichten gezielter zu verbreiten, indem sie Inhalte an individuelle Interessen und Bedürfnisse anpassen. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Unternehmen, Kommunikationsmuster zu analysieren und auf Basis von Daten eine präzisere, inklusivere und effektivere Kommunikation zu gestalten. Auch in der Spracherkennung zeigt sich das Potenzial von KI: Durch automatische Transkriptionen und Zusammenfassungen von Meetings kann der Informationsfluss im Unternehmen verbessert werden. Studien wie jene von Balan und Sritharan (2024) zeigen, dass KI in der Lage ist, Kommunikationsbarrieren zu senken und eine schnellere sowie präzisere Verbreitung von Informationen zu ermöglichen.

Neben der Effizienzsteigerung bietet der Einsatz von KI in der internen Kommunikation auch strategische Vorteile. Eine Untersuchung von Harris und St. John (2024) hebt hervor, dass KI nicht nur die Art und Weise verändert, wie Unternehmen intern kommunizieren, sondern auch einen erheblichen Einfluss auf das Vertrauen in Organisationen hat. Transparenz kann durch KI-gestützte Dashboards und automatisierte Berichterstattung erhöht werden, während intelligente Sentiment-Analysen dazu beitragen, die Stimmung innerhalb eines Unternehmens frühzeitig zu erfassen und darauf zu reagieren. Gerade in Krisensituationen zeigt sich der Vorteil von KI: Echtzeitdaten ermöglichen eine unmittelbare Kommunikation und schnelle Anpassungen in der internen Strategie.

Hohe Business-Relevanz von KI in der internen Kommunikation

Während die operative Effizienz von KI-gesteuerten Kommunikationswerkzeugen offensichtlich ist, zeigt sich ihre strategische Bedeutung insbesondere in der langfristigen Unternehmensentwicklung. Unternehmen, die KI effektiv in ihre interne Kommunikation einbinden, können nachhaltige Wettbewerbsvorteile erlangen. Dies betrifft insbesondere die Bereiche Unternehmensstrategie, Innovationsfähigkeit und Change-Management. KI ermöglicht eine datengetriebene Entscheidungsfindung für die ständige Optimierung der Unternehmensstrategie, indem sie Kommunikationsflüsse analysiert und auswertet. So kann beispielsweise identifiziert werden, welche Themen innerhalb eines Unternehmens Priorität haben sollten oder welche internen Herausforderungen bestehen. Strategische Entscheidungen können dadurch fundierter getroffen und zielgerichteter kommuniziert werden. Eine effiziente interne Kommunikation ist entscheidend für Innovationsfähigkeit und Wissensmanagement eines Unternehmens.

KI kann auch den Wissenstransfer erleichtern, indem sie relevante Informationen automatisch filtert und bereitstellt. So können Mitarbeitende schneller auf wertvolle Erkenntnisse zugreifen und innovative Lösungen entwickeln. Unternehmen, die KI in ihr Wissensmanagement integrieren, ermöglichen eine agilere Zusammenarbeit und können schneller auf Marktveränderungen reagieren. In Zeiten des digitalen Wandels spielt eine klare und transparente Kommunikation für Change-Management- und Unternehmenskulturprozesse eine entscheidende Rolle. KI-gestützte Analysetools helfen, Veränderungsprozesse in Echtzeit zu monitoren und Kommunikationsstrategien entsprechend anzupassen. Unternehmen können auf diese Weise sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden besser informiert sind und Veränderungen positiv mittragen. Eine offene Kommunikationskultur kann durch gezielte KI-gestützte Feedbacksysteme gefördert werden, wodurch das Vertrauen in die Unternehmensführung gestärkt wird.

Künstliche Intelligenz in der internen Kommunikation als sinnvolle Unterstützung

Eine weitere vielversprechende Entwicklung ist der Einsatz von generativen KI-Modellen, die in der Lage sind, personalisierte E-Mails und Chat-Nachrichten zu verfassen oder Meetings automatisch zu protokollieren. Mohanty, Sahoo, Kabat und Alhadidi (2024) argumentieren, dass die Integration solcher Technologien nicht nur den Kommunikationsaufwand reduziert, sondern auch die Genauigkeit und Relevanz von Informationen innerhalb eines Unternehmens erhöht. Gleichzeitig bleiben jedoch Fragen des Datenschutzes und der ethischen Verantwortung offen. Die Einführung von KI in die interne Kommunikation erfordert daher technologische und organisatorische Anpassungen. Das stellt sicher, dass Mitarbeitende sich nicht überwacht fühlen und weiterhin Vertrauen in die internen Kommunikationsprozesse haben.

Trotz der Herausforderungen überwiegen die Vorteile der Künstlichen Intelligenz in der internen Kommunikation. Während klassische Kommunikationswege oft ineffizient und schwer zu personalisieren sind, ermöglichen KI-gestützte Lösungen eine individualisierte und transparente Unternehmenskommunikation. Studien wie die von Cuadros Zegarra, Barrios Aranibar und Cardinale (2024) zeigen, dass Unternehmen, die auf KI in der internen Kommunikation setzen, langfristig effizientere Prozesse und eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit erreichen können. Entscheidend wird jedoch sein, wie Unternehmen den Übergang zu einer KI-gestützten Kommunikationskultur gestalten und dabei ethische Fragestellungen berücksichtigen. Durch die gezielte Nutzung von KI kann sich also nicht nur die Effizienz, sondern auch die Qualität der internen Kommunikation erheblich verbessern. Dennoch bleibt der Mensch der zentrale Akteur – KI sollte nicht als Ersatz, sondern als Werkzeug zur Unterstützung gesehen werden, um den Dialog in Unternehmen zu stärken und effektiver zu gestalten.

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Balan, Y., Sritharan, N. (2024): Role of Artificial Intelligence in Business Communication. In: Journal of Contemporary Issues in Media & Communication, 4(1), 78-105. https://ejournal.usm.my/jcimc/article/view/4888.

Harris, K., St. John, B. (2024): Between Code and Trust: Public Relations and Organizational Ai Governance within the Trust Economy. https://doi.org/10.2139/ssrn.50603.

Mohanty, R. K., Sahoo, S. P., Kabat., M. R. & Alhadidi, B.: The Rise of Generative AI Language Models: Challenges and Opportunities for Wireless Body Area Networks. In: Raza, K., Ahmad, N., Singh, D. (eds): Generative AI: Current Trends and Applications. Studies in Computational Intelligence, vol 1177. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-8460-8_6.