Ende 2022 erhielten die KI-Technologien (\u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c) mit ChatGPT einen unerwarteten Aufschwung. Hierbei spielen die auf LLMs (\u201eLarge Language Models\u201c) aufbauenden neuronalen Netze eine entscheidende Rolle.<\/p>\n\n\n\n
Gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) sind nicht neu, ihr Innovationstempo jedoch gleicht einer Exponentialkurve. Mit dem gleichzeitigen Einstieg von Microsoft, Google und Meta darf man sich auf eine aufregende, zugleich aber holprige Fahrt einstellen. Manche haben ChatGPT f\u00e4lschlicherweise als Google-Killer bezeichnet oder behauptet, generative KI (“K\u00fcnstliche Intelligenz”) w\u00fcrde die Suche ersetzen.<\/p>\n\n\n\n
Das Gegenteil ist der Fall, denn man muss zwischen Suche und generativer KI unterscheiden. Erstere findet Informationen, die bereits existieren, zweitere schafft etwas Neues auf Grundlage dessen, worauf das LLM trainiert wurde. Zwar f\u00fchlt sich ChatGPT ein wenig wie eine Suche an. Trotzdem ruft es keine Information ab, sondern kreiert einen Mix aus W\u00f6rtern, den es auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten erstellt. Genau aus diesem Grund werden LLMs Suchmaschinen auch nicht ersetzen, sondern sie vielmehr erg\u00e4nzen, und zwar hinsichtlich das Komforts, indem sie Ergebnisse in einem pr\u00e4gnanten, leicht zu lesenden Format ausgeben.<\/p>\n\n\n\n
Es wird daher eher auf eine B\u00fcndelung von generativen LLM mit Unternehmenssuche hinauslaufen als auf einen Wettkampf zwischen beiden Techniken. Das Sucherlebnis wird sich ver\u00e4ndern und in spezialisierte LLMs aufgesplittet werden, die bestimmte Anforderungen erf\u00fcllen. Suche – insbesondere die Unternehmenssuche (Enterprise Search) – wird zum Experimentierfeld f\u00fcr KI und LLM. Anders als beim B2C haben B2B- und unternehmensinterne Anwendungen eine viel geringere Toleranz f\u00fcr Ungenauigkeiten und verlangen gleichzeitig gr\u00f6\u00dferen Schutz individualisierter Informationen. Deshalb wird die Einf\u00fchrung von generativer KI im Bereich Enterprise Search hinter der allgemeinen Internetsuche zur\u00fcckbleiben und kreative Ans\u00e4tze erfordern, um den besonderen Herausforderungen im B2B gerecht zu werden.<\/p>\n\n\n\n
Folgende f\u00fcnf Str\u00f6mungen werden die Unternehmenssuche in 2023 pr\u00e4gen:<\/p>\n\n\n\n
Mit der wachsenden Leistungsf\u00e4higkeit der Sprachmodelle geht es k\u00fcnftig nicht mehr darum, ein bestimmtes Dokument zu finden, sondern eine bestimmte Antwort innerhalb des Dokumentes. Informationen werden auf Grundlage ihrer Bedeutung abgerufen und LLMs werden in der Lage sein, relevantere Inhalte zu finden. So liefern sie gezieltere Ergebnisse, und dies in nat\u00fcrlicher Sprache und als leicht verst\u00e4ndliche Zusammenfassung.<\/p>\n\n\n\n
Bek\u00e4mpfung von Wissensverlust<\/p>\n\n\n\n
Durch hohe Besch\u00e4ftigtenfluktuation, Umstrukturierungen in Folge von Fusionen, \u00dcbernahmen oder Personalabbau ist Wissen heute auf viele Informationsinseln verstreut. Noch dazu hat die Verlagerung hin zu hybriden, mobilen Arbeitspl\u00e4tzen – bei gleichzeitig explosionsartiger Zunahme unstrukturierter Daten – zu einer immensen Belastung f\u00fcr das Wissensmanagement gef\u00fchrt. In einer Umfrage unter 1.000 IT-F\u00fchrungskr\u00e4ften gro\u00dfer Unternehmen \u00e4u\u00dferten 67 Prozent der Befragten ihre Bedenken \u00fcber den Verlust von Know-how, wenn Besch\u00e4ftigte das Unternehmen verlassen. IDC sch\u00e4tzt, dass Fortune-500-Unternehmen durch die mangelnde Weitergabe von Wissen j\u00e4hrlich 31,5 Milliarden US-Dollar verlieren. Intelligente Unternehmenssuche verbindet deshalb die Informationsinseln und erm\u00f6glicht es Unternehmen, das gesamte Wissen ihrer Organisation leicht zu finden, zu erschlie\u00dfen und weiterzugeben.<\/p>\n\n\n\n
Das Problem der Anwendungs-Zersplitterung<\/p>\n\n\n\n
Heutzutage greift ein durchschnittlicher Angestellter auf bis zu 40 Anwendungen pro Tag zu, jede mit ihrer eigenen (oft suboptimalen) Sucherfahrung. Dies f\u00fchrt zu einer hohen kognitiven Belastung, um den Arbeitsfluss \u00fcber so viele unzusammenh\u00e4ngende Systeme aufrechtzuerhalten. Wichtige Informationen werden \u00fcbersehen, weil sie in zu vielen Anwendungen untergegangen sind. Der Trend der Zersplitterung wird sich auch im kommenden Jahr fortsetzen. Eine Plattform f\u00fcr Unternehmenssuche bindet alle Anwendungen an, erm\u00f6glicht so den Zugriff auf das gesamte Unternehmenswissen \u00fcber eine einzige Schnittstelle und wird zur einzigen M\u00f6glichkeit, nahtlos mit Wissen zu interagieren.<\/p>\n\n\n\n
Suche wird relevanter<\/p>\n\n\n\n
Einfache Suchfunktionen, wie sie fast jede Softwareanwendung beinhaltet, liefern nur unscharfe Ergebnisse. Es kommt aber auf Relevanz an. Sie zu erzeugen, ist schwierig und gleichzeitig unerl\u00e4sslich, um brauchbare Suchergebnisse zu erhalten. Enterprise-Search-L\u00f6sungen beinhalten deshalb Natural Language Processing und Machine Learning-Algorithmen wie automatische Clusterbildung (Einordnung von Inhalten in Kategorien), Klassifizierung anhand von Beispielen (ohne definierte Regeln), Empfehlungen, Predictive Analytics und \u00c4hnlichkeitsberechnungen (welche Inhalte sind \u00e4hnlich, auch wenn die Schl\u00fcsselbegriffe nicht die gleichen sind?).<\/p>\n\n\n\n
Durch das Aufkommen gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) \u00f6ffnet sich derzeit die T\u00fcr f\u00fcr die Vektorsuche, bei welcher Informationen auf der Grundlage ihrer Bedeutung abgerufen werden. LLM-Technologie wird noch st\u00e4rker in tiefe neuronale Netze integriert. Das bedeutet, Modelle beziehen den Kontext mit ein, um durch semantische Suche eine h\u00f6here Relevanz zu erzielen. Die Kombination von semantischen und vektoriellen Suchans\u00e4tzen mit statistischen Suchfunktionen f\u00fcr Schl\u00fcsselw\u00f6rter liefert Relevanz in einer Vielzahl von Unternehmensszenarien. Neuronale Suche stellt den ersten Schritt in Richtung Relevanz seit Jahrzehnten dar. So k\u00f6nnen Computer lernen, mit Menschen zusammenzuarbeiten, und nicht umgekehrt.<\/p>\n\n\n\n
Q&A wie bei Google<\/p>\n\n\n\n
LLMs und die F\u00e4higkeit, mit einer Enterprise-Search-Engine semantisch zu arbeiten, erlauben Fragen und Antworten, wie man sie von Google kennt, k\u00fcnftig auch in Unternehmen. Noch steckt die Anwendung in ihren Anf\u00e4ngen, aber die Technologie schreitet schnell voran, was sich 2023 fortsetzen wird. Neuronale Suche wird schon bald in der Lage sein, direkte Antworten auf einfache Fragen zu extrahieren.<\/p>\n\n\n\n
Weiterentwicklung der neuronalen Netze
\nInnovation beruht auf Wissen und dessen Verkn\u00fcpfung. Aus der Interaktion l\u00e4sst sich Bedeutung abzuleiten und werden damit neue Werte geschaffen. Unternehmenssuche (“Enterprise Search”) schafft diese Verbindungen \u00fcber Informationssilos hinweg und ist daher ein wichtiger Wegbereiter f\u00fcr Innovationen. Dank der Weiterentwicklung von neuronalen Netze und LLMs wird sie schon bald eine neue Dimension der Genauigkeit und Leistungsf\u00e4higkeit erreichen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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