KI, Sprachanalyse und Sprachsynthese revolutionieren die Suche nach und Bereitstellung von Informationen mit Folgen für Kommunikation und Wissensmanagement. Was heißt das für Bürgerdialog, Verwaltungsabläufe und Content- Erstellung? Und wie gelingt die Umsetzung?
Auf Anhieb die richtigen Informationen zu finden, wird bei steigenden Datenmengen und komplexen Vorgängen zum Geduldsspiel. Die Treffsicherheit einer Suche nur per Stichwort stößt bei Sprachnuancen oder Kontext rasch an ihre Grenzen. Deutlich einfacher und schneller: Mit Maschinen wie mit Menschen kommunizieren. Generative KI macht es möglich. Dank KI und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) verstehen Chatbots und virtuelle Assistenten Fragen, erkennen semantische Zusammenhänge und liefern relevante Antworten.
Man spricht nicht nur Deutsch
Generative KI und die damit verbundene Automatisierung von Aufgaben und Abläufen können bei der Bewältigung drängender Herausforderungen helfen. Bereits heute muss zu wenig Personal immer mehr Aufgaben stemmen. Und die Bevölkerung wächst und wird zunehmend mehrsprachig.
Mittels Generativer KI erstellte und abrufbare Materialien wie Leitfäden, Vorlagen oder Formulare steigern die interne Produktivität und auch die Servicequalität des öffentlichen Dienstes. Läuft der digitale Dialog per Chatbot in deutscher Alltagssprache oder in Fremdsprachen, entstehen reibungslose Abläufe sowie mehr Bürgernähe und Wertschätzung.
Allerdings basiert Generative KI auf Large Language Models (LLM), die mit öffentlich zugänglichen Daten arbeiten. Internes Wissen fehlt ihnen, so dass die Relevanz der Ergebnisse leidet. Erhält ein LLM wie ChatGPT interne Informationen zur Verarbeitung, werden Datenabflüsse und Verstöße gegen den Datenschutz riskiert.
Das LLM zu den Daten bringen
Eine effiziente Lösung ist die Kombination von LLM und Unternehmenssuche. Damit ist internes Wissen voll nutzbar und die Daten bleiben vor Ort. Wesentlich für die Qualität ist, neben hoher Performance und unbegrenzten Eingabemöglichkeiten, die Relevanz der Ergebnisse. Damit die Generative KI auch kontextrelevante Informationen nutzt und keine Antworten halluziniert, kommt es u.a. auf Fähigkeiten wie Vektorsuche und statistische Verfahren wie Retrieval Augmented Generation an. Datenschutzvorgaben sind über ein Rollen- und Rechtesystem umsetzbar. So entsprechen die Ergebnisse immer dem Kompetenzfeld des Users. Das Resultat: Verlässliche Sucherlebnisse mit „Human Touch“ und vielfältige Einsatzmöglichkeiten.
Die Autoren des Gastbeitrags sind Christine Komander, Principal Solution Architect bei Elastic, und Dr. Stefan Kammer, Team Lead NLP bei SVA System Vertrieb Alexander.
