Welchen Beitrag kann die Suchfunktion für die digitale Transformation leisten? Daniel Fallmann ging dieser Frage mit Blick auf das kommende Jahr nach. Fallmann ist Gründer und Geschäftsführer der Mindbreeze GmbH, ein Anbieter von Appliances für Enterprise Search, Big Data sowie Wissensmanagement.

Die Wirtschaft befindet sich inmitten ihrer digitalen Transformation. Für den Geschäftsführer von Mindbreeze, Daniel Fallmann, können insbesondere Search Engines den Unternehmen bei ihrem Schritt ins digitale Zeitalter helfen.

Im Dialog mit künstlicher Intelligenz

Empfehlungssysteme auf Verkaufsplattformen oder sogenannte Chatbots, die in Dialog mit dem User treten, um ihn beispielsweise durch einen Geschäftsprozess zu führen, sind keine Seltenheit mehr. Allerdings sind die Empfehlungen meist so unspezifisch und die Intelligenz der Chatbots derart eingeschränkt, dass die Effektivität darunter leidet – von der Motivation der User ganz zu schweigen.

Das könnte sich ändern. Unternehmen investieren immer stärker in Technologien wie Natural Language Processing oder Natural Language Question Answering, um ihre Systeme intelligenter zu machen. Beispiel: Anstatt bei einer Suchanfrage Dokumente zu erhalten, aus denen der User selbst die gewünschte Antwort extrahieren muss, könnte ein Question Answering-System dafür sorgen, dass er eine Aussage wie in einem (idealtypischen) Gespräch zwischen zwei Menschen erhält.

Dafür braucht es Künstliche Intelligenz: Das System muss etwa aus dem Kontext die Absicht und auch die Stimmung des Fragestellers extrahieren können. Die Fortschritte in diesem Bereich sind so groß, dass demnächst Dialog-Systeme zum Einsatz kommen werden, die es für den Anwender fast unmöglich machen, herauszufinden, ob sich dahinter ein Mensch oder eine Maschine befindet – Stichwort Turing Test.

Qualitative Aussagen ersetzen quantitative

Mit den Trends Internet of Things (IoT) oder Industrie 4.0 gelangt Intelligenz in Bauteile und Alltagsgeräte – die Datenflut steigt exponentiell. So senden etwa fortschrittliche Maschinen im Produktionsumfeld schon heute permanent Daten über den aktuellen Zustand und warnen rechtzeitig, wenn eine Wartung ansteht.

Big Data-Technologien sammeln diese Daten und analysieren sie. Die größte Stärke von Big Data – das quantitative Fundament – ist allerdings gleichzeitig die größte Schwäche, wie Jayson DeMers im Forbes Magazin schreibt: Aus den Analysen aktueller Lösungen lassen sich nur schwer konkrete Handlungsrichtlinien ableiten, wenn es etwa darum geht, auf Basis der gesammelten Daten Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Unterdem Schlagwort 'Humanized Big Data' wird daran gearbeitet, diese Daten so aufzubereiten, dass auch Nicht-Data Scientists Antworten aus den Big Data-Analysen ablesen und diese als Entscheidungsgrundlage nutzen können. Das verlangt einen zunehmend höheren qualitativen als quantitativen Ansatz und einen hohen Grad an Visualisierung der Daten.

360-Grad-Sicht auf Themen und Kunden

Prinzipiell geht es bei Augmented Reality darum, die physische Welt mit digitalen Informationen anzureichern. Im Business-Bereich heißt das, zuvor streng getrennte Bereiche miteinander zu verknüpfen. Im Jahr 2017 dürfte sich der Trend verstärken, Datenquellen zusammenzuführen, um Mitarbeitern eine 360-Grad-Sicht auf relevante Themen oder Kunden anzubieten. Dafür müssen Systeme Daten über Applikations-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg automatisiert zur Verfügung stellen können. Das kommende Jahr könnte entsprechende Systeme hervorbringen, die in der Regel auf der Enterprise Search-Technologie aufbauen.

Der digitale Assistent

Die täglich anfallende Informationsflut führt unter anderem dazu, dass wichtige Informationen untergehen. Daher könnte die Business-Welt 2017 verstärkt Systeme sehen, die Anwender zur richtigen Zeit mit der richtigen Information versorgen – ähnlich einem Assistenten, der stets den Terminkalender im Auge behält und rechtzeitig die Alarmglocken schlägt, wenn ein wichtiges Meeting ansteht. Sogenannte Proactive Information Management-Systeme arbeiten genau nach diesem Prinzip: Durch permanente Beobachtung, wie jemand arbeitet und welche Informationen für ihn relevant sind, lernt das System, wichtige Informationen von unwichtigen zu trennen und erstere rechtzeitig zur Verfügung zu stellen. Für solche Systeme hält die Fachliteratur Begriffe wie Information Alerting, Information on Demand und Push Information bereit.

Suche als Wettbewerbsvorteil

Zusammen genommen ergeben die Daten, die mit den bisher genannten Technologien gesammelt wurden sogenannte Insight Engines – ein Begriff, den das Marktforschungsunternehmen Gartner geprägt hat: Es handelt sich dabei um unternehmensweite Wissenszentralen, in denen Informationen verknüpft sind, mit denen man in natürlicher Sprache kommuniziert und die Informationen aktiv und kontextgerecht zur Verfügung stellen.

Da das im Unternehmen verteilte Wissen sich immer mehr zum Wettbewerbsfaktor entwickelt, werden Firmen verstärkt in die Enterprise Search-Technologie investieren, um Insight Engines aufzubauen. Dieses System soll Antworten auf Business-relevante Fragen geben oder aber jenen Mitarbeiter identifizieren, der über entsprechende Erfahrung verfügt.

Voraussetzung Künstliche Intelligenz

Im Gegensatz zu früher, als der Erfolg von KI mitunter durchwachsen war, stehen heute Werkzeuge und Technologien wie Enterprise Search zur Verfügung, die dafür sorgen, dass entsprechende Systeme permanent hinzulernen und sich selbstständig verbessern – Stichworte Machine Learning oder Deep Learning.

Künstliche Intelligenz wird im kommenden Jahr unter anderem dazu verwendet werden, IT-basierte Routineaufgaben zu übernehmen. Damit setzt die KI Ressourcen frei, die Unternehmen etwa in die Entwicklung neuer Geschäftsideen und -modelle investieren können.

(Quelle:Mindbreeze GmbH)

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