Text: Gerald Martinetz

Öffentlich zugängliche generative KI-Lösungen wie ChatGPT haben in den letzten Monaten einen regelrechten Boom erfahren. Sie besitzen einen sehr niederschwelligen Zugang und sind daher besonders beliebt. Die grundlegende Technologie hinter dem von OpenAI entwickelten Large Language Model (LLM) ChatGPT ist GPT, kurz für «Generative Pre-trained Transformer».


Large Language Models ermöglichen es, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und präzise Antworten zu generieren. LLMs wie GPT sind besonders effektiv beim Texten, Brainstorming, Übersetzen und Erstellen von Zusammenfassungen. Sie werden mit grossen Datenmengen trainiert, die aus Büchern, Artikeln, Webseiten und anderen Quellen stammen.


Large Language Models (LLMs), auf Deutsch «grosse Sprachmodelle», sind leistungsstarke KI-Modelle, die entwickelt wurden, um menschliche Sprache zu verstehen und Texte zu generieren. Neben der Textgenerierung können LLMs beispielsweise auch Texte analysieren und übersetzen sowie Code erzeugen.


Unternehmen nutzen diese Technologie unter anderem, um Prozesse zu vereinfachen und die Effizienz drastisch zu steigern. Richtig in Unternehmen eingesetzt generieren LLMs beispielsweise im Flottenmanagement automatisierte Antworten auf Routineanfragen. Das ermöglicht eine 24/7-Kommunikation und entlastet Mitarbeitende.


Allerdings stossen gerade öffentlich zugängliche KI-Lösungen schnell an ihre Grenzen, wenn es um die Verarbeitung interner Daten geht. Unternehmen müssen zudem besonders bei der Eingabe sensibler Daten vorsichtig sein, Mitarbeitende gezielt darauf aufmerksam machen und Datenschutzrisiken proaktiv managen. Ausserdem können mögliche «Datenhalluzinationen», das sind fehlerhafte Aussagen, die aufgrund einer kohärenten Schreibweise richtig erscheinen, Mitarbeitende zu falschen Entscheidungen verleiten. Denn die Nutzer:innen haben durch fehlende Quellenangaben bei generierten Antworten kaum eine Möglichkeit die Inhalte zu validieren.

Obwohl LLMs sehr mächtige KI-Werkzeuge sind, müssen diese gerade im Unternehmensumfeld kontrolliert eingesetzt werden, da sonst das Risiko steigt.


Um die Fülle von vorhandenen Daten effizient nutzen zu können, setzen Unternehmen sogenannte Insight Engines ein, die aus den vorhandenen Quellen schnell und präzise relevante Informationen extrahieren.


Eine Insight Engine, wie Mindbreeze InSpire, ist eine intelligente Wissensmanagement-Software, die unterschiedliche Methoden der künstlichen Intelligenz, wie Natural Language Question Answering (NLQA) und maschinelles Lernen, kombiniert. Mitarbeitende sind so in der Lage nach einem spezifischen Dokument oder nach internen Informationen zu suchen und erhalten äusserst schnell und präzise Antworten über alle Unternehmensdatenquellen hinweg. Zusätzlich analysiert und verknüpft eine Insight Engine die gewonnenen Informationen und liefert sogenannte «Insights», also Erkenntnisse, die sie aus den analysierten Informationen ableiten.


Eine Insight Engine ist eine KI-basierte Lösung für das Wissensmanagement. Sie analysiert und verknüpft die Daten aus verschiedenen Quellen wie CMS-Systeme oder Sharepoint, egal ob sich diese Daten in der Cloud oder auf lokalen Servern befinden.


Erst in Kombination mit einer Insight Engine ist ein LLM in der Lage automatisierte Antworten im Unternehmenskontext zu erstellen. Eine Insight Engine liefert dem LLM alle internen Fakten und das LLM fasst eine Antwort zusammen.


Insight Engines liefern nicht nur grundlegende Fakten für LLMs, sondern bieten Unternehmen auch die Möglichkeit umfassender 360-Grad-Sichten.


Mindbreeze InSpire generiert eine interaktive Gesamtsicht auf jedes beliebige Objekt im Unternehmen wie Fahrzeuge, Personen, Leasingverträge oder Reparaturaufträge. Diese sogenannten 360-Grad-Sichten zeigen alle relevanten Informationen übersichtlich in einem Dashboard an, aus dem bei Bedarf weitere Informationen zu dem Thema aufgerufen werden können. Je nach Rolle bzw. Tätigkeitsbereich im Unternehmen und entsprechend der Zugriffsrechte sind diese 360-Grad-Sichten genau auf die Bedürfnisse der Nutzer:innen zugeschnitten. Mitarbeitende, die nach denselben Informationen suchen, erhalten aufgrund ihrer unterschiedlichen Berechtigungen und ihres Tätigkeitsfeldes verschiedene Informationen. Die Prüfung der Zugriffsrechte erfolgt bei jeder Abfrage, so wird sichergestellt, dass auch kurzfristige Änderungen sofort berücksichtigt werden.


Der Mehrwert dieser 360-Grad-Sichten liegt nicht nur in der Darstellung von explizitem Wissen, sondern auch in der Ableitung von implizitem Wissen. Durch die ganzheitliche Betrachtung werden für Mitarbeitende neue Zusammenhänge und Muster sichtbar, was zur Optimierung von Prozessen und zu besseren Entscheidungen beiträgt.


Mit dem Mindbreeze Insight App Designer erstellen Unternehmen 360-Grad-Sichten, ohne dass umfassende IT-Projekte oder tiefgreifende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Dieser innovative Designer verfolgt einen No-Code/Low-Code-Ansatz, der es ermöglicht, benutzerdefinierte Anwendungen und Dashboards mit minimalem Aufwand zu erstellen.

Die Drag-and-Drop-Oberfläche und vorgefertigte Templates erleichtern die Erstellung und Anpassung von Anwendungen, sodass Teams schnell auf wichtige Informationen zugreifen und diese visualisieren können.


Zusätzlich bietet der Insight App Designer eine nahtlose Integration in gängige Plattformen wie Microsoft Outlook, Microsoft SharePoint und Salesforce. Dies ermöglicht es den Nutzer:innen, relevante Informationen direkt in den Anwendungen zu erhalten, die sie täglich verwenden, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen.

Der Insight App Designer unterstützt auch White-Labeling. Das heisst, dass Insight Apps individuell an ein Design angepasst werden können. Dies umfasst sowohl die Anpassung an das eigene Branding als auch die Integration in das Design der jeweiligen Anwendung, in die die Insight Apps eingebunden sind.


Die Kombination von Large Language Models (LLMs) mit den leistungsstarken Funktionen der Insight Engine Mindbreeze InSpire macht es heute relativ einfach, wertvolle Erkenntnisse aus internen Daten zu gewinnen und Routineaufgaben zu automatisieren. Mit dem richtigen Setup können Unternehmen so mit KI schnell und effizient fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren.