Digitalisierung, Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz: Während die technische und funktionale Komplexität von Business-Software in den vergangenen Jahren kontinuierlich zugenommen hat, haben sich gleichzeitig auch die Ansprüche an ihre Usability verändert. So sind Anwenderunternehmen auf die Funktionsvielfalt und gleichzeitig auf leicht bedienbare Software angewiesen. Dies trifft vor allem auch auf KI-basierte Lösungen zu. Ihre Entscheidungen oder Entscheidungsempfehlungen müssen – nicht zuletzt vor dem Hintergrund des anhaltenden Fachkräftemangels – auch für Nicht-Experten verständlich und nachvollziehbar sein.
Unbeantwortete zeitkritische Anwendungsfragen
Software-Hersteller haben bereits viel investiert, um ihre IT-Lösungen noch intuitiver zu gestalten. So wurden beispielsweise Oberflächen verschlankt und Masken gezielt an Arbeitsprozesse einzelner Mitarbeiter angepasst. Durchgängige Bedienlogiken ebenso wie intelligente Eingabehilfe unterstützen Anwenderinnen und Anwender bei der effizienten und korrekten Eingabe von Daten. Abrufbare Online-Hilfen geben zudem Antworten – allerdings ausschließlich im Sinne von FAQ. Das heißt, sie sind begrenzt und weder aktiv erweiterbar noch priorisierbar. Haben User folglich darüberhinausgehende Fragen, deren schnelle Beantwortung für die Fortsetzung einer aktuellen Aufgabenstellung notwendig ist, besteht Nachholbedarf.
Textbasierte Informationen antrainieren
Quellen, die hierfür verwendet werden könnten, beziehungsweise die passenden Informationen enthalten, liegen Anwenderunternehmen durchaus vor – und zwar oftmals in großer Menge. Dazu zählen zum Beispiel Hand- beziehungsweise Bedienbücher, Produktdatenblätter ebenso wie Fachartikel, Referenzberichte oder die Beschreibung von Best-Practice-Prozessen. Es handelt sich folglich in erste Linie um textbasierte Informationen. Diese sind in der Regel aber weder gut dokumentiert noch verschlagwortet. Zudem fehlt in der Betriebsrealität schlicht die Zeit für die Suche und Lektüre des jeweils passenden Dokuments.
Wie lassen sich also die in Textform vorliegenden Daten, ohne großen Zeitaufwand, nutzen? Erste Software-Hersteller haben sich dieser Fragestellung angenommen und bieten hierfür praktikable Lösungen. PSIqualicision A2 (Ask and Answer) von der PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme etwa ist eine auf Sprachmodellen (Large Language Modell, LLM) basierende KI-Komponente, die sich zu Software einfach hinzuschalten lässt. Durch diesen Baustein können Unternehmen einer bestehenden Software relevante Texte gezielt antrainieren. Sie schaffen so die Voraussetzung dafür, dass User mit der IT-Lösung kontextbasiert in einen Dialog treten können und sofort Antworten auf ihre Anwendungsfragen erhalten.
Suchfunktionen bilden das Herzstück
Das Herzstück dieser KI-Komponente bilden semantische – also bedeutungsgemäße – Suchfunktionen. Algorithmen ermöglichen die Analyse der hinzutrainierten Texte und legen umfangreiche Vektor-Datenbanken mit den Wissensinhalten aus den Kundendokumenten an. Diese werden jeweils durch hochdimensionale Vektoren (Embeddings) repräsentiert. Sobald ein Anwender eine Frage stellt, erfasst das System den jeweiligen Sinngehalt, gleicht diesen mit den gespeicherten Embeddings ab und identifiziert relevante Informationen.
Zudem können Unternehmen mit Hilfe der Technologie des Qualitativen Labelns bei Bedarf Themenprioritäten festlegen, die das Antwortverhalten (Answer) auf die Benutzerfragen (Ask) anpassen. Das heißt, der KI-Baustein lässt sich – abgestimmt auf Anwendungssituationen – flexibel konfigurieren und parametrieren. Der Kern: Die KI-Komponente lernt Schlüsselwörter aus den Texten als sogenannte Qualitative Labels. Diese sind mit Schiebereglern an der Bedienoberfläche verbunden. Hierdurch haben Anwender die Möglichkeit, die Regler beziehungsweise Labels einfach und gezielt einzustellen. Ähnliches gilt für die Bestätigung oder das Verwerfen von Interaktionen. Indem die Akteure dem System Feedback auf seine Antwort geben, kann es – zusätzlich zum automatisierten Nachtrainieren – dazulernen.
Informationen bleiben im Unternehmen
Bislang steht die Industrie Sprachmodellen kritisch gegenüber, da die meisten Modelle weder valide Quellen angeben noch Datenhoheit gewähren. KI-Komponenten wie Qualicision Ask and Answer wurde hingegen so organisiert, dass sowohl Anwendungen als auch Trainingsprozesse in der Infrastruktur der jeweiligen Kundenumgebung bleiben können. Unternehmen behalten so die vollständige Datenhoheit und Kontrolle über das System. Besonders belastbar sind die Antworten auch, da den Anwendern im Dialog Informationen über die verwendeten Textquellen sowie Hinweise auf weiterführende Informationen angezeigt werden. Per Klick auf die mitgelieferten Textlinks können die Informationen bei Bedarf selbstständig nachgelesen werden.
Verbesserte Usability
Liegen einem Unternehmen viele erklärende Texte zu einer Software vor, lassen sich diese mit Hilfe einer hinzuschaltbaren, generativen KI-Komponente einfach und effizient nutzbar machen. Anwender können auf Basis des zugrundeliegenden Sprachmodells in einen Dialog mit der Software treten und in Echtzeit Antwort auf Fragen erhalten. Die Lösung ist somit ein wertvoller Baustein, um zwischen der notwendigen funktionalen und technologischen Komplexität industrieller Software einerseits und dem Bedürfnis nach Beherrschbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit andererseits zu vermitteln.
