{"id":49897,"date":"2023-05-25T08:58:16","date_gmt":"2023-05-25T06:58:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.skaylink.com\/?p=49897"},"modified":"2025-03-14T16:39:06","modified_gmt":"2025-03-14T15:39:06","slug":"loesen-sie-nicht-2x-dasselbe-problem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.skaylink.com\/de\/insights\/blog\/loesen-sie-nicht-2x-dasselbe-problem\/","title":{"rendered":"L\u00f6sen Sie nicht 2 x dasselbe Problem"},"content":{"rendered":"\t\t
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L\u00f6sen Sie nicht 2 x dasselbe Problem<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t25. Mai 2023\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\tLeonardo Benitez\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Ein typischer Arbeitstag besteht haupts\u00e4chlich daraus, Probleme zu l\u00f6sen: welche(n) Kandidat*in stellen wir ein? Wie lege ich ein neues Nutzerkonto an? Wo finde ich die richtige Dokumentation f\u00fcr den jeweiligen Prozess? Diese Fragen wiederholen sich. Und wir m\u00fcssen uns eingestehen, dass sie uns in den n\u00e4chsten Monaten wieder begegnen werden \u2013 wenn auch mit leichten Variationen im Kontext und den betreffenden Technologien.<\/p>

W\u00e4re es nicht wunderbar, wenn wir einfach ChatGPT (oder ein vergleichbares Sprachmodel) fragen k\u00f6nnten: Wie habe ich das Problem das letzte Mal gel\u00f6st? Oder noch besser:\u00a0Wie hat die letzte Person in der Firma dieses Problem gel\u00f6st?<\/strong>\u00a0Wenn sich das f\u00fcr Sie wie eine weit-entfernte Zukunft anh\u00f6rt, liegen Sie falsch: Viele Domain-spezifische Systeme existieren bereits. Die aktuellen Fortschritte in K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere Natural Language Processing (NLP) erm\u00f6glichen es, diese Systeme zu L\u00f6sungen zum generellen Finden von Informationen auszubauen.<\/p>

In diesem Artikel werden wir reale F\u00e4lle von Empfehlungs- und Informationsabfragesystemen in Unternehmen untersuchen. Dazu zeigen wir auf, dass die Werkzeuge und Technologien bereits ausgereift sind, um diese Systeme in einer Vielzahl neuer Anwendungsf\u00e4lle problemlos wiederzuverwenden. Und wir werden Ihnen praktische Vorschl\u00e4ge zur \u00dcberwindung der bestehenden organisatorischen Hindernisse und zur Einf\u00fchrung dieser Technologien in Ihrem Unternehmen vorstellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Welche Beispiele f\u00fcr Empfehlungs- und Informationsabfragesystemen gibt es schon?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Viele gro\u00dfe Unternehmen entwickeln ihre eigenen internen Systeme, um das gesammelte Wissen in ihren Datenbanken zu nutzen.\u00a0LinkedIn<\/strong>\u00a0beispielsweise verf\u00fcgt \u00fcber eine \u201ePersonensuche\u201c, die relevante Mitgliederprofile aufsp\u00fcrt. Dieselben Technologien nutzt das Unternehmen f\u00fcr die Suche nach \u00e4hnlichen Stellenangeboten und f\u00fcr L\u00f6sungsempfehlungen im Help Center.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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LinkedIn-System zur \u00c4hnlichkeitssuche (Quelle: Guo et al.)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Auch\u00a0Uber<\/strong>\u00a0verf\u00fcgt \u00fcber ein System f\u00fcr L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge und Antwortvorlagen in seinem Ticketsystem. Dies hilft Uber bei der Bearbeitung von Hunderttausenden von Tickets, die jeden Tag in mehr als 400 St\u00e4dten weltweit eingehen. Uber berichtet, dass allein mit diesem Tool die Zeit f\u00fcr die L\u00f6sung von Tickets um 10 % gesunken ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Uber-System zur \u00c4hnlichkeitssuche (Quelle: Molino et al.)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dies ist jedoch nicht auf unternehmensspezifische Systeme beschr\u00e4nkt. Viele Incident-Management-L\u00f6sungen integrieren \u00e4hnliche Funktionen. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist\u00a0Azure Sentinel<\/strong>: Die Software dient zur Verwaltung von Sicherheitsvorf\u00e4llen. Microsoft hat k\u00fcrzlich die Funktion \u201eSimilar Incidents\u201c im Preview ver\u00f6ffentlicht. Administrator*innen erhalten nun eine Liste von bereits gel\u00f6sten Tickets zu \u00e4hnlichen Problemen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Azure Sentinel - \"Similar Incidents\"<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Erfahrungen durch Information Retrieval<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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All dies ist keine Raketenwissenschaft. Schon seit 50 Jahren wird dieses Feld unter dem Namen Information Retrieval (IR) intensiv erforscht. Es ist definiert als die Suche nach unstrukturierten Dokumenten (in der Regel haupts\u00e4chlich aus Text bestehend), die einen Informationsbedarf als Teil einer gro\u00dfen Sammlung befriedigen.<\/p>

Ein Beispiel hierf\u00fcr ist\u00a0Google<\/strong>. Websuchen erledigen diese Aufgabe sehr gut. Sie sind das bekannteste Beispiel f\u00fcr ein IR-System. Aber diese Systeme sind noch nicht in gleichem Ma\u00dfe f\u00fcr die unternehmensbezogene, institutionelle und dom\u00e4nenspezifische Suche geeignet. Dieses Szenario begann erst in den letzten Jahren an Bedeutung zu gewinnen.<\/p>

Mit der Verbreitung gro\u00dfer Sprachmodelle, von denen\u00a0ChatGPT<\/strong>\u00a0das bekannteste Beispiel ist, wird die Suche in komplexen Unternehmensdatenspeichern immer einfacher. Au\u00dferdem ist das \u00d6kosystem der Big-Data-Tools bereits sehr ausgereift, so dass Infrastruktur- und Data-Engineering-Probleme mit Standardtools gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. Aufgrund dieser Faktoren erreicht das Thema, welches urspr\u00fcnglich nur f\u00fcr Early Adopters relevant war, nun langsam die Mehrheit der Unternehmen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Mit diesen Tools k\u00f6nnen Sie anfangen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wie Sie sich denken k\u00f6nnen, vereinfachen die j\u00fcngsten Fortschritte in der k\u00fcnstlichen Intelligenz die Anwendung von Information Retrieval-Techniken erheblich. Sie verf\u00fcgen schon von Haus aus \u00fcber das semantische Verst\u00e4ndnis, das vor Jahrzehnten noch ein umfangreiches manuelles Feature Engineering erforderte. Wenn Sie diese Techniken also noch nicht in Ihrer t\u00e4glichen Arbeit einsetzen, sollten Sie dies ernsthaft in Erw\u00e4gung ziehen.<\/p>

Die meisten Industriezweige weisen die in der Einleitung dieses Artikels beschriebenen Merkmale auf: die L\u00f6sung sich wiederholender Probleme, die innerhalb weniger Monate viele Male auftreten. Ein intelligentes System k\u00f6nnte die meisten der mit der Probleml\u00f6sung verbundenen T\u00e4tigkeiten mit nur minimaler menschlicher Aufsicht durchf\u00fchren. Dazu ben\u00f6tigt es nur den Zugang zu digitalen Datens\u00e4tze, die beschreiben, wie das Problem gel\u00f6st wurde. F\u00fcr den Aufbau solcher Systeme gibt es umfangreiche technologische Grundlagen, auf denen man aufsetzen kann:<\/p>