Sie lernen und lernen und lernen: digitale Assistenten und KIs im Wissensmanagement

14. Dezember 2017
Ein Mann unter Sternenhimmel zur Darstellung des unendlichen Wissenzuwachses der digitalen Assistenten

Digitale Assistenten waren anno 2017 regelrechte Hype-Themen. Alexa, Siri und Co. haben in der Debatte dabei viel Anerkennung erfahren, aber auch Schmach einstecken müssen.

Was genau ist aber eigentlich ein digitaler Assistent – Chatbot, Spracheingabe oder KI?

Die Grenzen sind hier leider (noch) nicht so genau gezogen und hängen oft vom jeweiligen UseCase ab.

Versuch einer Definition

Wir bei der B-S-S definieren einen digitalen Assistenten im Unternehmenssektor aus Sicht des Wissensmanagements. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf den Punkten Information Retrieval (Deutsch: Informationsrückgewinnung) – also der Suche nach vorhandenen komplexen Inhalten – und Information Management. Unsere Definition lautet wie folgt:

„Digitaler Assistent: Eine künstliche Intelligenz, die lernt und dem Nutzer in einem bestimmten Kontext relevante Informationen aufbereitet darstellt.“

Man könnte auch sagen, der digitale Assistent ist von der Eingabe (Sprache, Text oder Maschine) und vom Ausgabekanal (Chat, SMS, Website, Dashboard) unabhängig.

Mit einem solchen Assistenten soll dem Nutzer ein Helfer zur Seite gestellt werden, der ihn im Alltag, bei der Wissensbildung und der Arbeit unterstützt. Anhand von Informationen über den Nutzer, über seine Vorlieben, sein Umfeld, seine Historie und seinen Aufenthaltsort bereitet er relevante Daten auf und stellt sie orchestriert und getaktet bereit.

Darstellung des Ablaufes der Hilfe eines digitalen Assistenten

Abb. 1: So hilft der digitale Assistent bei der Wissenssuche

Lernen und Wissen

Der digitale Assistent benutzt für seine Aufgabe Methoden aus dem Wissensmanagement. Zudem erhält die künstliche Intelligenz durch das Verhalten des Nutzers wie seine Verweildauer auf bereitgestellten Inhalten oder sein direktes Feedback eine unmittelbare Rückmeldung. Dadurch lernt der digitale Assistent den User immer besser kennen und trifft Stück für Stück bessere Entscheidungen – stellt relevantere Informationen bereit.

Vor allem im Bereich des sogenannten Knowledge Engineering, der Abbildung von Wissen, lassen sich einfache Aufgaben an die KI oder deren vorgelagerte Prozesse übergeben. Das betrifft besonders das Erfassen von Informationen aus verschiedenen Quellen.

Als nächster Schritt folgt die Strukturierung von Informationen. Dies wird durch Ontologien und Taxonomien, also Cluster von in Beziehung zueinander stehenden Begriffen und Klassifikationen, ermöglicht. Diese Informationsstruktur bildet ein Wissensnetzwerk und ermöglicht der KI, Daten zu orchestrieren.

Das Spannungsfeld in dem der digitale Assistent agieren kann.

Abb. 2: In diesem Spannungsfeld agiert der digitale Assistent

Anschließend besteht die Arbeit der KI in einer Kombination aus Quellensuche und der Reaktion auf das Feedback des Nutzers. Im Prinzip also Lernen durch Beobachtung sowie Versuch und Irrtum. Hier spielen auch aktuelle Methoden aus dem Machine Learning eine Rolle.

Zum Schluss erfolgt die Darstellung der Informationen an der Oberfläche, dem weiter oben erwähnten Ausgabekanal. Hinzu kommen abrufbare Einzelheiten zu den Detailstufen und Ausgabezeitpunkten der einzelnen Daten.

Die menschliche Perspektive

Aus Nutzersicht erfolgt der Prozess vice versa. Man fragt sich: „Welche Informationen / welches Wissen brauche ich, um hier und jetzt eine bestimmte Entscheidung zu treffen?“ Dieser Input wird an das System geliefert. Daraufhin entscheidet die KI, welche Quellen angefragt und präsentiert werden.

So leicht und selbstverständlich das alles auch klingen mag: Es steckt noch viel Arbeit in der Optimierung digitaler Assistenten und KIs – besonders im Erstellen von zuverlässigen Ontologien und Taxonomien. Denn sie sind unverzichtbar, damit der digitale Assistent fundierte und inhaltlich korrekte Informationen liefern kann.

Haben Sie Fragen, Ideen oder Anregungen zu diesem spannenden Thema? Dann hinterlassen Sie mir doch gern einen Kommentar.

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