Warum die KI-Suche so schwierig ist – und wie Happeo sie meistert

Das Versprechen einer KI-gestützten Suche im Unternehmenskontext ist verlockend. Stellen Sie sich vor, Mitarbeiter könnten mühelos genau die Informationen finden, die sie benötigen, und dabei die Flut veralteter Dokumente und irrelevanter Beiträge hinter sich lassen. Das ist eine Vision von gesteigerter Produktivität, nahtlosem Wissensaustausch und einer besser vernetzten Belegschaft. Doch die Realität der KI-gestützten Suche, insbesondere in der komplexen Landschaft eines Intranets, ist weitaus differenzierter.

So funktioniert die KI-Suche

Nicht jede KI ist gleich. Es gibt verschiedene Arten von KI-Modellen, die als Grundlage für KI-Funktionalitäten dienen können, wobei das Large-Language-Modell (LLM) aufgrund seines tiefgreifenden Kontextverständnisses und seiner menschenähnlichen Antworten zu den beliebtesten zählt. Dies macht das LLM insbesondere für KI-Suchtechnologien zu einer erstklassigen Option.

Die meisten KI-gestützten Suchfunktionen basieren auf einer Architektur und empfohlenen Vorgehensweisen, die als „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) bezeichnet werden. Vereinfacht ausgedrückt verhält sich die KI wie ein hocheffizienter Bibliothekar und folgt dabei diesen Schritten:

• Retrieval: Sie durchsucht Ihr Intranet und alle integrierten Quellen auf der Grundlage der Anfrage des Nutzers.
• Augmentation: Anhand der abgerufenen Informationen formuliert sie eine Antwort.
• Generation: Sie liefert diese Antwort dem Nutzer auf natürliche und verständliche Weise.

Das klingt einfach, und der Hype um KI lässt es tatsächlich wie eine Plug-and-Play-Lösung erscheinen. Doch in diesem Prozess verbergen sich einige erhebliche Hürden.

Zuverlässigkeit und Qualität der Daten

Die KI ist kein Fachexperte; sie ist lediglich ein Abrufer und Verarbeiter von Informationen, ein „Bibliothekar“, wie wir ihn nennen, mit umfassendem Zugang zu Informationen. Es ist der Abrufprozess, der dem „Bibliothekar“ hilft, zu verstehen, was der Nutzer will, und mit einer zusammengefassten Antwort zu reagieren.

Ihre Antworten hängen vollständig von der Qualität und Genauigkeit der gefundenen Daten ab. Sie kann von sich aus nicht entscheiden, welche Informationen „richtig“ oder „falsch“ sind. Sie kann lediglich bewerten, was vorhanden ist, und dann – basierend auf Nutzer- und Informationsmetadaten – eine fundierte Einschätzung über die Relevanz dieser Informationen vornehmen.

Daraus ergeben sich drei entscheidende Herausforderungen:

• Inkonsistente Daten: Wenn Ihr Intranet voller veralteter Richtlinien, widersprüchlicher Anweisungen oder unübersichtlicher Informationen ist, wird die KI Schwierigkeiten haben, zuverlässige Antworten zu liefern.
• Fehlende Daten: Wenn das Wissen, nach dem Ihre Mitarbeiter suchen, in Ihrem Intranet oder den verbundenen Systemen schlichtweg nicht vorhanden ist, hat die KI keine Grundlage für ihre Arbeit.
• Integrieren Sie alle Daten innerhalb des Unternehmens und filtern Sie relevante Informationen heraus.

Die Gefahren von KI-„Beinahefehlern“ und Halluzinationen

Einer der frustrierendsten Aspekte der KI-Suche sind die „Beinahe-Treffer“. Die KI findet möglicherweise Informationen, die fast richtig sind, was zu Antworten führt, die auf den ersten Blick zutreffend erscheinen, aber subtile Ungenauigkeiten oder irreführende Schlussfolgerungen enthalten.

Eine weitere Herausforderung, die es zu bewältigen gilt, sind KI-„Halluzinationen“: Wenn eine Frage gestellt wird und die KI keine Referenz hat, um genau zu antworten, erfindet sie eine Antwort, die sie für plausibel hält. Diese KI-„Halluzinationen“ können das Vertrauen in die Suchfunktion untergraben und Mitarbeiter auf den falschen Weg führen. Für den Erfolg der KI-Suche ist es entscheidend, Wissenslücken nicht mit erfundenen Informationen zu füllen, sondern diese Lücken zu identifizieren und korrekte Inhalte zu erstellen, um den für die KI zugänglichen Datenpool zu bereichern.

Schrittweiser Ansatz zur Verfeinerung der KI

Zwar liegt die endgültige Lösung in der Verbesserung der zugrunde liegenden Daten, doch arbeitet Happeo aktiv daran, diese Probleme durch kontinuierliche Verfeinerungen zu mindern:

• Bewertung vor und nach der Anreicherung: Indem wir die abgerufenen Informationen bewerten, bevor sie zur Generierung einer Antwort verwendet werden, und anschließend die Antwort selbst bewerten, können wir die Qualität der Antwort mit großer Sicherheit gewährleisten. Und wir zeigen Ihnen tatsächlich die Bewertung der Antwort an, damit Sie sicher sein können, dass die Antwort korrekt war.
• Verbesserungen bei der Informationsgewinnung: Kontinuierliche Verbesserungen des Suchalgorithmus tragen dazu bei, dass die KI die relevantesten und zuverlässigsten Quellen findet, wodurch die Wahrscheinlichkeit eines „Beinahe-Treffers“ verringert wird.
• Kontextuelles Verständnis: Das Verständnis des Nutzers erleichtert es dem Suchsystem, die relevanten Informationen zu finden. Dazu gehört ein besseres Verständnis des Nutzerprofils (Titel, Abteilung, bisheriges Suchverhalten) sowie der zeitliche Aspekt der Ergebnisse, wodurch die Relevanz der Antwort verbessert wird.

• Inkrementelle und iterative Anreicherung: Im Laufe der Zeit, wenn neue Inhalte eingeführt und weitere Verbesserungen vorgenommen werden, werden die zugrunde liegenden Daten um mehr Kontext und Genauigkeit bereichert.

Die ultimative Lösung: Knowledge Engine

Diese Verfeinerungen sind zwar hilfreich, doch der eigentliche Schlüssel zu einer zuverlässigen KI-Suche liegt darin, sicherzustellen, dass die Daten, auf die sie zurückgreift, korrekt, vollständig und aktuell sind. Es geht nicht nur um Daten und Informationen. Daten und Informationen sind Fakten, aber erst durch die Art und Weise, wie diese Informationen verstanden, aufbereitet und bei Lücken ergänzt werden, werden sie in Wissen umgewandelt.

Aus diesem Grund revolutioniert die in Kürze erscheinende Knowledge Engine von Happeo die KI-Suche (und vieles mehr). Dieses hochentwickelte Tool geht über die herkömmliche KI-Suche hinaus und bietet folgende Funktionen:

• Lückenerkennung: Sie identifiziert proaktiv Wissenslücken in Ihrem Happeo-Intranet auf der Grundlage von Nutzeraktionen und unterbreitet den Nutzern Handlungsvorschläge, um Informationen über die Suche hinaus zu finden. Entscheidend ist, dass sie Wissenslücken erfasst und diese Fachexperten zuweist.
• Wissensgenerierung: Sie erleichtert die Erstellung neuer Inhalte zur Schließung dieser Lücken mithilfe unserer neuen „Pages AI“ und des „Writing Assistant“.
• Benutzerbenachrichtigung: Es informiert Mitarbeiter, die nach diesen Informationen gesucht haben, automatisch darüber, dass diese nun über ein personalisiertes Dashboard verfügbar sind.

Durch die aktive Verwaltung und Kuratierung der Wissensdatenbank Ihres Intranets stellt unsere Knowledge Engine sicher, dass jeder Mitarbeiter (und jede KI) jederzeit und sofort Zugriff auf die genauesten und aktuellsten Informationen hat.

Die Zukunft der KI-gestützten Suche

Die KI-Suche ist ein sich rasant entwickelnder Bereich, und Happeo ist stolz darauf, an der Spitze der Innovation zu stehen. Auch wenn noch Herausforderungen bestehen, ist das Potenzial für eine wirklich intelligente, zuverlässige Suchfunktion in greifbarer Nähe. Durch die Kombination fortschrittlicher KI mit einem robusten Wissensmanagementsystem schaffen wir ein Intranet-Erlebnis, das Mitarbeitern genau dann die Informationen zur Verfügung stellt, die sie benötigen – und zwar genau dann, wenn sie sie brauchen.

Die KI-gestützte Suche nutzt in der Regel eine Architektur, die als „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) bekannt ist. Das System agiert ähnlich wie ein hocheffizienter digitaler Bibliothekar und arbeitet in einem dreistufigen Prozess, um natürliche, menschenähnliche Antworten zu liefern. Dieser Prozess basiert auf großen Sprachmodellen, die aufgrund ihres tiefgreifenden Kontextverständnisses ausgewählt werden.

Der erste Schritt in diesem Prozess ist das Abrufen. Wenn ein Mitarbeiter eine Suchanfrage in die Suchleiste des Intranets eingibt, durchsucht die KI das gesamte Intranet sowie alle integrierten externen Datenquellen. Dabei sammelt sie alle passenden Inhalte auf der Grundlage der verwendeten Begriffe und der Absicht hinter der Frage des Nutzers.

Der zweite Schritt ist die Erweiterung. Hier nimmt das System alle soeben abgerufenen Rohdaten und strukturiert sie, um anhand dieser Informationen eine sorgfältig formulierte, schlüssige Antwort zu erstellen. So wird sichergestellt, dass die Informationen in den Kontext eingebettet sind, bevor sie an die letzte Stufe weitergeleitet werden.

Der letzte Schritt ist die Generierung. Das KI-System verarbeitet die formulierte Antwort und liefert sie direkt an den Nutzer. Anstatt lediglich eine Liste von Links zurückzugeben, präsentiert es die endgültige Antwort in einem natürlichen, dialogorientierten und sehr gut verständlichen Format.

KI-Suchmaschinen verfügen nicht über inhärentes Fachwissen. Stattdessen fungieren sie als Synthesizer, die vollständig von der Qualität, Genauigkeit und Vollständigkeit der ihnen zur Verfügung stehenden Daten abhängig sind. Da eine KI nicht von Natur aus bestimmen kann, was sachlich richtig oder falsch ist, muss sie fundierte Vermutungen auf der Grundlage von Metadaten anstellen.

Diese Abhängigkeit von vorhandenen Daten führt zu „Beinahe-Treffern“, wenn die KI Informationen findet, die fast richtig sind. Das System generiert dann eine Antwort, die auf den ersten Blick sehr genau wirkt, aber tatsächlich subtile Ungenauigkeiten oder irreführende Schlussfolgerungen enthält. Diese Beinahe-Treffer können das Vertrauen der Mitarbeiter in das Suchtool schnell untergraben.

„Halluzinationen“ treten auf, wenn ein Mitarbeiter eine Frage stellt, für deren Beantwortung der KI keine Referenzdaten vorliegen. Da eine Wissenslücke besteht, erfindet das System eine Antwort, die es für plausibel hält. Um dies zu verhindern, muss die Suchplattform fehlende Informationen aktiv identifizieren und die Nutzer auffordern, korrekte Inhalte zu erstellen, um diese Lücken zu schließen.

Die Knowledge Engine verbessert die Genauigkeit, indem sie statische Daten in aktives, kuratiertes Wissen umwandelt. Anstatt lediglich vorhandene Dateien zu durchsuchen, verwaltet und bereinigt dieses Tool aktiv die Wissensdatenbank Ihres Intranets. Dies geschieht durch drei Hauptfunktionen: Lückenerkennung, Wissenserstellung und Benachrichtigung der Nutzer.

Durch die Lückenerkennung identifiziert das System proaktiv, wenn Mitarbeiter nach Informationen suchen, die im Intranet nicht vorhanden sind. Anstatt die KI eine Antwort „erfinden“ zu lassen, protokolliert das Tool diese Suchfehler. Anschließend markiert es diese Wissenslücken automatisch und weist sie den zuständigen Fachexperten im Unternehmen zu.

Um diese Experten zu unterstützen, erleichtert die Engine die Wissensgenerierung. Sie nutzt integrierte Funktionen wie „Pages AI“ und einen Schreibassistenten, um Experten dabei zu helfen, die fehlenden Inhalte schnell zu verfassen. So wird sichergestellt, dass die Datenbank des Intranets ständig mit korrekten, aktuellen Informationen aktualisiert wird.

Schließlich übernimmt das Tool die Benachrichtigung der Nutzer. Sobald die fehlenden Informationen erstellt und veröffentlicht wurden, benachrichtigt das System automatisch die Mitarbeiter, die zuvor danach gesucht haben. Diese Aktualisierungen werden direkt über ein personalisiertes Dashboard bereitgestellt, sodass alle auf dem gleichen Stand bleiben.

Häufig gestellte Fragen

Wie funktioniert die KI-gestützte Suche auf einer Intranet-Plattform?
Die KI-gestützte Suche nutzt in der Regel eine Architektur namens „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG), die auf großen Sprachmodellen basiert. Sie funktioniert in drei Schritten: „Retrieval“, bei dem die KI das Intranet und verbundene Quellen nach passenden Inhalten durchsucht; „Augmentation“, bei dem sie diese Rohdaten zu einer schlüssigen Antwort strukturiert; und „Generation“, bei dem sie eine natürliche, dialogorientierte Antwort liefert, anstatt nur eine Liste von Links.

Warum kann die KI-Suche nicht feststellen, ob Informationen richtig oder falsch sind?
KI ist kein Fachexperte – sie ist ein Informationsabruf- und -synthesizer, dessen Antworten vollständig von der Qualität und Genauigkeit der gefundenen Daten abhängen. Sie kann nur bewerten, was vorhanden ist, und anhand von Metadaten eine fundierte Einschätzung der Relevanz vornehmen, nicht jedoch die sachliche Richtigkeit unabhängig überprüfen.

Was führt dazu, dass KI-Suchmaschinen „halluzinieren“ oder „Beinahe-Treffer“ liefern?
„Near-Miss“-Ergebnisse treten auf, wenn die KI Informationen findet, die fast richtig sind, und eine Antwort liefert, die korrekt erscheint, aber subtile Ungenauigkeiten enthält. „Halluzinationen“ treten auf, wenn überhaupt keine Referenzdaten zur Beantwortung einer Frage vorhanden sind, sodass die KI eine plausibel klingende Antwort erfindet, anstatt die Wissenslücke einzugestehen.

Wie verbessert die Happeo Knowledge Engine die Genauigkeit der Intranet-Suche?
Die Knowledge Engine verbessert die Genauigkeit, indem sie statische Daten in aktiv verwaltetes, kuratiertes Wissen umwandelt, anstatt lediglich vorhandene Dateien zu durchsuchen. Dies geschieht durch drei Funktionen: Lückenerkennung, Wissensgenerierung und Benutzerbenachrichtigung, wodurch die Wissensbasis des Intranets kontinuierlich aktualisiert wird, anstatt die KI Lücken mit erfundenen Antworten füllen zu lassen.

Was sind die drei Hauptfunktionen der Knowledge Engine?
Die Lückenerkennung weist proaktiv darauf hin, wenn Mitarbeiter nach Informationen suchen, die nicht vorhanden sind, und weist diese Lücken Fachexperten zu. Die Wissensgenerierung nutzt „Pages AI“ und einen Schreibassistenten, um diesen Experten dabei zu helfen, die fehlenden Inhalte schnell zu verfassen. Die Benachrichtigung der Nutzer informiert dann automatisch alle, die zuvor nach diesen Informationen gesucht haben, sobald diese veröffentlicht sind.

Was können Unternehmen tun, um die Zuverlässigkeit der KI-Suche zu verbessern, während sie auf eine umfassende Wissensmanagement-Lösung hinarbeiten?
Nützliche schrittweise Maßnahmen umfassen eine Bewertung vor und nach der Anreicherung zur Beurteilung der Antwortqualität, kontinuierliche Verbesserungen des Abrufalgorithmus, ein besseres Verständnis des Kontexts des Nutzers (Rolle, Abteilung, bisheriges Suchverhalten) sowie die iterative Anreicherung der zugrunde liegenden Daten im Laufe der Zeit, wenn neue Inhalte hinzugefügt werden.