Wissen ist für Unternehmen eine wertvolle Ressource, denn Wissensvorsprünge einzelner Unternehmen führen rascher zu Innovationen, qualitativ höherwertigen Produkten oder besserem Kundenservice. Damit stellt Wissen gleichermaßen einen Produktions- und Erfolgsfaktor dar.
Wissenstransfer im Unternehmen
Jedes Unternehmen besitzt und produziert tagtäglich eine große Menge an Daten, die in den unterschiedlichsten Applikationen und Anwendungen gespeichert werden. Die verschiedenen Teams und Abteilungen arbeiten häufig isoliert voneinander und Daten sowie individuelles Fachwissen werden nur selten geteilt. So sind wichtige und oftmals geschäftskritische Informationen verborgen in Datensilos, die für Mitarbeiter nur schwer bis gar nicht zugänglich sind, oder sie werden dort einfach vergessen.
Hinzu kommt, dass die Daten sowohl strukturiert, also in einer definierten und festgelegten Form, als auch unstrukturiert wie zum Beispiel in Form von E-Mails, Audio- und Video-Dateien etc. gespeichert werden. Nur ein geringer Teil der in Unternehmen vorhandenen Daten liegt strukturiert vor; der weitaus größere Anteil verbleibt unstrukturiert in den verwendeten Systemen oder zunehmend auch in der Cloud. Um einen echten Mehrwert für das Unternehmen zu generieren, muss diese Menge an Daten unabhängig von Format und Speicherort verarbeitet, analysiert und zur Verfügung gestellt werden.
Dank der digitalen Transformation und der rasanten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz sind intelligente Suchsysteme heute bereits in der Lage, einen effektiven Wissenstransfer über alle Abteilungen, Applikationen und Unternehmensgrenzen hinweg zu ermöglichen. Sogenannte Insight Engines analysieren sämtliche im Unternehmen vorhandenen Daten aus internen und externen Datenquellen, verknüpfen sie semantisch miteinander und stellen sie abteilungsübergreifend den Mitarbeitern je nach Zugriffsberechtigung bereit.
Daten beherrschen mit Insight Engines
Insight Engines basieren auf Technologien aus dem Bereich der Enterprise Search. Zusätzlich zu den bereits bekannten Methoden nutzen sie künstliche Intelligenz, um Inhalte zu verstehen, Anfragen zu interpretieren und die relevanten Informationen aus den unterschiedlichen Datenquellen zu extrahieren.
Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Question Answering (NLQA) sind Insight Engines in der Lage, in natürlicher Sprache formulierte Anfragen zu verstehen und zu interpretieren. Konkrete Fragestellungen können auf diese Weise direkt beantwortet werden. Beispielsweise identifiziert die Insight Engine bei einer Frage nach dem Namen eines Kunden mit einer bestimmten Kundennummer das Fragewort sowie das Anliegen des Anwenders und extrahiert eine konkrete Antwort – also den Namen des Kunden. Der Vorteil dabei liegt klar auf der Hand: Anstelle endloser Trefferlisten mit Verträgen, Dokumenten etc., die zwar auch Kundennummer und -name enthalten, jedoch erst manuell geöffnet und durchsucht werden müssen, wird die korrekte Antwort direkt extrahiert und zur Verfügung gestellt. Dabei sorgen Taxonomien für das Erkennen des spezifischen Vokabulars des Unternehmens, beispielsweise interne Akronyme, das Branding und bevorzugte Terminologien.
Die Analyse des Verhaltens und der Arbeitsweise der Anwender sorgt dafür, dass die Performance der Insight Engine zunimmt, je länger sie im Einsatz ist. Mittels Deep Learning werden vorangegangene Suchabfragen, ihre Intention und die Interaktionen mit Treffern analysiert und beispielsweise die Relevanz einzelner Suchergebenisse errechnet. So ist die Insight Engine in der Lage, die Ergebnisse zu kategorisieren und sie entsprechend ihrer Bedeutung kontextspezifisch, personalisiert und proaktiv anzuzeigen.
Um den Anforderungen der einzelnen Abteilungen gerecht zu werden, stehen eine Reihe an vorkonfigurierten „Search Apps“ zur Verfügung. Die Aufbereitung der Daten kann aufgrund dieser vorgefertigten Darstellungsmöglichkeiten spezifisch an die Bedürfnisse der einzelnen Fachabteilungen sowie Positionen und daraus resultierend auch an die Zugriffsrechte der Mitarbeiter angepasst werden. Die persönlichen Zugriffsrechte werden bei jeder einzelnen Abfrage direkt in der Datenquelle überprüft. Es werden nur Informationen bereitgestellt, die im Rahmen der Autorisierung eingesehen werden dürfen. Anwender erhalten so bei einer Suchabfrage eine individuelle 360-Grad-Sicht auf die benötigten Informationen zu einem bestimmten Thema wie zum Beispiel zu einer Lösung, einem Kunden, Produkt oder Lieferanten. Diese Gesamtsicht ermöglicht einen wertvollen Überblick und generiert einen wertvollen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz.
Die entsprechenden Ergebnisse werden mit kontextspezifischen Zusatzinformationen angereichert und individuell für den Anwender oder Fachbereich in einem sogenannten Index (Wissensdatenbank) aufbereitet. Die Daten stehen dort in einer Art Vorschau zur Verfügung. Erst bei Aktionen wie „Öffnen“ oder „Bearbeiten“ wird auf die Datenquelle zugegriffen und das entsprechende Dokument geöffnet.
Benötigt ein Mitarbeiter regelmäßig Informationen zu einem bestimmten Thema, so können diese Abfragen gespeichert werden. Via Benachrichtigungsfunktion wird der Nutzer informiert, wenn sich die Anzahl der vorhandenen Dokumente zu einem Thema oder der Inhalt ändert.
360-Grad-Sicht
Für eine rasche Integration ins Unternehmen stehen sogenannte Konnektoren zur Verfügung. Damit lassen sich die unterschiedlichen Datenquellen des Unternehmens mit minimalem Aufwand anbinden und in das zentrale Wissensmanagement integrieren.
Konnektoren sorgen durch einen kontinuierlichen Abgleich dafür, dass auch kurzfristige Änderungen rasch gefunden und gelöschte Dokumente aus dem Index entfernt werden. Somit handelt es sich stets um die aktuellsten Daten.
Fazit
Der wirtschaftliche Erfolg von Unternehmen hängt nicht zuletzt vom Einsatz des vorhandenen Datenschatzes ab. Die größte Herausforderung besteht darin, das Wissen zu bestimmten Prozessen, Produkten oder Vorgängen allen Beteiligten zugänglich zu machen.
Auf künstlicher Intelligenz basierende Insight Engines verschaffen im hochfrequentierten Business den notwendigen Überblick und generieren eine Gesamtsicht, die es Unternehmen erlaubt, kundenfreundlicher zu agieren, Absatzpotenziale schneller zu erkennen, die interne Kommunikation deutlich zu verbessern und damit eine Nasenlänge vor dem Wettbewerb zu operieren.
Unser Autor
Gerald Martinetz
Über Mindbreeze
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