Die Suche nach dem (neuen) Öl

"Data is the new oil"

Der Spruch "Data is the new oil" wird häufig dem WEF (World Economic Forum) zugeschrieben. In einem WEF-Bericht aus dem Jahr 2011 mit dem Titel "Personal Data: The Emergence of a New Asset Class" heißt es: "Daten sind zu einer neuen Anlageklasse geworden, vergleichbar mit der Bedeutung von Öl in den letzten zwei Jahrhunderten." Dabei handelt es sich zweifelsohne um personenbezogene Daten. Aber warum wird nicht auch Bezug auf unternehmensinterne Daten und deren unschätzbaren Wert genommen? Weil Unternehmen diese bis heute nur mit hohem Aufwand digitalisieren konnten.

Daten müssen verfügbar und einfach auffindbar sein

In einer datengetriebenen Welt spielt die effiziente Nutzung von Informationen eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Der Retrieval-Augmented Generation (RAG) Ansatz generativer KI, der darauf spezialisiert ist, relevante Informationen aus einem Pool unstrukturierter Daten zu extrahieren und für die Generierung von Antworten zu nutzen, stellt eine wichtige Entwicklung für Unternehmen, vor allem die "old economy" und den deutschen Mittelstand dar.

Unstrukturierte Daten spielen in fast allen Geschäftsprozessen eine zentrale Rolle und kommen in einer Vielzahl von Formaten vor, darunter u.a DOC, ODT, PDF, TXT, CSV, XLS, ODS, PPT und ODP. Im Kontext der Planung finden sich häufig strategische Pläne, Bauzeichnungen oder Designpläne. Im Einkauf dominieren E-Mails, die die Kommunikation zwischen Lieferanten und Einkäufern zu Verhandlungen, RFPs (Requests for Proposal) oder Verträgen. In der Produktion sind technische Zeichnungen, Bedienungsanleitungen für Maschinen oder Prozessbeschreibungen besonders relevant. Für die Lieferung sind Dateien üblich, die für den Import und Export von Liefer- und Logistikdaten, sowie Routing-Sheets verwendet werden. Im Bereich der Wartung sind spezifische Wartungsdokumente, Ersatzteillisten sowie Maschinenbaupläne von großer Bedeutung.

Bei der Vielzahl an Daten und Dokumenten in einer Organisation empfiehlt es sich eine Knowledge-Management Software mit speziellen Such-Features und Algorithmen zu nutzen. Hier sind Gründe, warum das sinnvoll ist und wie dies zu mehr Effizienz und Effektivität beitragen kann.

1. Verbesserung der Relevanz in KI-Konversationen

Durch die Vorauswahl relevanter Dokumente wird sichergestellt, dass die KI nur mit den wesentlichsten und qualitativ hochwertigsten Informationen arbeitet. Dies führt zu präziseren und relevanteren Antworten, die den Nutzen der KI-Lösung für das Unternehmen maximieren, in dem die breite des Informationsspektrums reduziert wird.

2. Beschleunigung des Retrieval-Prozesses

Indem die Datenmenge, die durchsucht werden muss, reduziert wird, verkürzt sich die Zeit, die für das Finden der richtigen Informationen benötigt wird. Schnellere Antwortzeiten sind das Ergebnis, was auch die Mitarbeiter erfreut, die dies u.a. von einer Google-Suche gewohnt sind.

3. Effizienzsteigerung führt zu Kostensenkung

Die Reduzierung der Datenmenge, die durchsucht werden muss, senkt nicht nur die Kosten an eingesetzten Tokens, sondern macht auch den Einsatz von Ressourcen, in Form von weiteren Cloud-Services und GPUs, effizienter. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die On-Cloud-premise basierte Lösungen nutzen.

4. Minimierung von Fehlinformationen

Ein gut konfiguriertes Filtersystem hilft dabei, das Auftreten von unnötigen oder irreführenden Informationen zu verringern. Dies schützt die Mitarbeiter vor den potenziellen negativen Auswirkungen, die durch die Verarbeitung ungenauer Daten entstehen können.

5. Optimierung der Meta-Daten

Obwohl im RAG-Ansatz das Modell selbst nicht durch kontinuierliches Training, also Finetuning, angepasst wird, ist die Qualität der Meta-Daten, die für den Suchalgorithmus verwendet werden, von großer Bedeutung. Ein intelligentes Tagging und die semantische Analyse der Daten und Dokumente verbessert die Effektivität der KI-Suche von Beginn an.

Beispiele der aidocr KI-Suche

Die Integration einer KI-Suche in einen RAG-Ansatz bietet wesentliche Vorteile, welche die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz in Unternehmen verbessern können. Die aidocr Platform bietet einige intuitive und effektive Features, um die Suche nach Informationen in den eigenen Daten effizient und relevant zu gestalten.

Dashboard mit gepinnten Konversationen

KI Zusammenfassung und KI Meta-Tags

KI Suche in vergangenen Konversationen

KI Suchfilter für alle Dokumente

Relevanz-Score in der Ausgabe der Dokumente

Schneller besser informierte Entscheidungen treffen

Der Retrieval-Augmented Generation (RAG) Ansatz kann Unternehmen dabei unterstützen, aus dem eigenen Datenschatz an unstrukturierten Daten einen konkreten Nutzen zu ziehen. Technologien wie aidocr ermöglichen es, relevante Informationen schneller zu extrahieren und somit Prozesse zu beschleunigen und Entscheidungen zu präzisieren. Bei der Bedeutung des Wertes der eigenen Daten stellt die Fähigkeit, diese effektiv zu nutzen, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar. Gleichzeitig müssen die Kosten innovativer Technologien, wie generativer KI, auch bei hoher Skalierung im Rahmen bleiben. Eine intelligente durch Algorithmen unterstütze Suche kann dazu einen wichtigen Beitrag leisten.

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