Wissen gibt es im Überfluss - auch und gerade in Unternehmen. Die Herausforderung besteht darin, aus dem vorhandenen Wissensbestand diejenigen Wissensbausteine zu extrahieren, die situations- und bedarfsbedingt relevant sind. Doch genau an dieser Stelle scheitert die organisationsweite Suche noch viel zu häufig. Zum einen, weil ein Großteil des Wissens schlicht und ergreifend gar nicht dokumentiert ist, sondern ausschließlich in den Köpfen einzelner Experten schlummert, Stichwort: Kopfmonopole. Zum anderen aber auch, weil zahlreiche Wissensbausteine - und die ihnen zugrundeliegenden Daten und Informationen - in heterogenen Lösungen, lokalen Speichersystemen oder analogen Archiven lagern, auf die die Suchlösung im Zweifel nur partiell Zugriff hat. Fehlende Tags und Metadaten tun dabei oft ihr Übriges. In der Folge investieren Mitarbeitende viel zu viele Ressourcen in die Suche nach den richtigen Informationen - und verlieren damit nicht nur wertvolle Zeit, sondern auf längere Sicht auch ihre Motivation. Ein Aspekt, den sich Unternehmen in Zeiten von demografischem Wandel und Fachkräftemangel nicht (mehr) leisten können.
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Aufgrund der immensen Bedeutung, die die Suche und vor allem das erfolgreiche Finden für Organisationen und Unternehmen angesichts der immer weiter wachsenden Informationsflut, gepaart mit dem steigenden Wert von Daten, haben, ist es kein Wunder, dass KI-gestützte Search-Systeme derzeit für einen regelrechten Hype sorgen. Eine Suche, die wie ChatGPT funktioniert - nur eben innerhalb des Unternehmenswissens, gilt als Lösung mannigfaltiger Herausforderungen. Doch es gibt auch unzählige Fragen zu diesem Thema: Welche Voraussetzungen müssen Unternehmen dafür mitbringen? Wie lange dauert die Implementierung? Und wie sicher ist eine KI-gestützte Suche? Welche Anwendungsfälle gibt es? Und wie finde ich den richtigen Anbieter? Hinzu kommen Fragen nach Begrifflichkeiten und Funktionsweisen - von Natural Language Processing und Large Language Models bis hin zu Knowledge Graphen.
In der aktuellen Ausgabe bringen unsere Search-Experten Licht ins Suchdickicht und beantworten Ihre Fragen rund um KI-gestützte Suche: angefangen bei den wichtigsten Suchmethoden über die erforderlichen Bausteine einer entsprechenden Unternehmenslösung bis hin zum Trainingsaufwand und konkreten Anwendungsszenarien. Mehr dazu lesen Sie im Titelthema "Finden - (fast) ohne Suchen" ab Seite 14. Aber auch darüber hinaus schwingt in vielen Fachartikel die Frage mit, was Generative KI für das Wissensmanagement und unseren wissensintensiven Arbeitsalltag bedeutet, wie wir uns für die Herausforderungen von morgen wappnen können, welche Chancen damit einhergehen und wie wir mögliche Risiken rechtzeitig erkennen.
Egal, ob Kunden beim technischen Support anrufen oder einen Service-Techniker vor Ort benötigen: Sie erwarten heute eine schnelle Lösung ihres Problems. Lange Wartezeiten am Telefon oder mehrfache Nachfrage-Anrufe frustrieren sie und sorgen für Unzufriedenheit. Kommt ein Service-Techniker zur Reparatur einer Maschine vorbei, sollte sie bei seiner Abfahrt wieder einsetzbar sein. Weitere Verzögerungen od...
Alle wollen GenAI und zwar am besten sofort. Ein undurchdachtes "Einfach-mal-drauf-los" ist aber keine gute Idee, denn dabei droht generative KI zu einem teuren, sinnfreien und unter Umständen sogar gefährlichen Abenteuer zu werden. Hier lesen Sie die fünf wichtigsten Fragen, die Unternehmen vorab klären sollten....
Die technische Dokumentation ist eins von vielen Feldern, in denen semantische Technologien und Wissensgraphen in der Industrie wertschöpfend eingesetzt werden können. Noch viel zu wenig Unternehmen aber nutzen Mehrwert und Möglichkeiten dieser Technologien. Drei Experten aus Wissenschaft und Industrie klären auf über die spezifischen Einsatzgebiete von semantischen Technologien in technischen Dokumen...
"Wer auf die Suche geht, muss zuvor wissen, wo er suchen soll." Nein, das ist keine Weisheit des Konfuzius, sondern leider noch immer gelebte Realität für viele Mitarbeitende. Neue Lösungen sollen - vor allem mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) - die Enterprise Search zukünftig verbessern. Doch was ist Suche überhaupt? Was kann sie in der Unternehmenspraxis leisten - und was nicht? ...
Laut dem MuleSoft Connectivity Report treiben Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran. Dem gegenüber steht eine mit den Jahren gewachsene IT-Landschaft, mit der sich dieses Vorhaben nicht „on the fly“ umsetzen lässt....
2023 war das Jahr der generativen KI. Die großen Sprachmodelle, die hinter populären Anwendungen wie ChatGPT stehen, haben die Leistungsfähigkeit von Künstlicher Intelligenz bei Textverständnis und Texterstellung auf ein ganz neues Niveau gehoben. Nachdem Unternehmen sich intensiv informiert und teilweise bereits experimentiert haben, werden sie 2024 verstärkt daran gehen, konkrete Lösungen zu ...
Kubernetes hat die Orchestrierung von Containern beherrschbar gemacht. Die Bedienung der Open-Source-Plattform ist allerdings keinesfalls trivial. Die hohe Komplexität verführt im praktischen Einsatz selbst Experten zu Fehlern. Die Folgen können gravierend sein - sind aber vermeidbar. ...
Der Hype um ChatGPT veranlasst viele Unternehmen, KI-Anwendungen zu implementieren, um möglichst schnell das umfassende Potenzial von KI zu nutzen. Sie zielen zum Beispiel auf eine Effizienzsteigerung, eine Entlastung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter oder eine Verbesserung des Kundenservices ab. Weitere Anwendungsszenarien betreffen neuartige Datenanalysen oder ein optimiertes Risikomanagement. Projek...
