Das schwierigste Problem beim Einsatz künstlicher Intelligenz in Unternehmen besteht nicht darin, Informationen zu finden, sondern darin zu bestimmen, auf welche Informationen man sich bei einer tatsächlichen Entscheidung verlassen kann. Eine Seite zur Kundenbefähigung kann darauf hinweisen, dass ein Produkt einen bestimmten Anwendungsfall unterstützt, während ein neueres Gespräch im Support auf eine vorübergehende Einschränkung verweist und ein Ingenieur eine an die Kundeneinstellungen geknüpfte Bedingung ergänzt. Diese Quellen zusammenzutragen, beantwortet allein noch nicht die Frage: Welche Information gilt heute und für genau diesen Kunden?
Das ist der zentrale Gedanke eines Beitrags von Stack Overflow: Unternehmen benötigen „entscheidungsfähiges Wissen“ (decision-grade knowledge) und nicht bloß Antworten, die vollständig wirken. Der Beitrag ist eine Meinungsäußerung, die die Logik hinter der Entwicklung der Plattform Stack Internal erläutert, und kein unabhängiger Bericht, der die Leistung der Plattform oder die Ergebnisse ihres Einsatzes belegt.
Das Abrufen ist der Beginn des Prozesses, nicht sein Ende
Das Unternehmen erklärt, dass hybride Suchtechniken, die Aufteilung von Inhalten und die Neusortierung von Ergebnissen die Verknüpfung verschiedener Tools sowie das Auffinden relevanter Seiten, Diskussionen und Personen deutlich erleichtert haben. Das Abrufen von drei widersprüchlichen Quellen bestimmt jedoch nicht, welche davon für eine bestimmte Produktversion, Region oder Kundeneinstellung gilt.
Wenn ein System der künstlichen Intelligenz eine schnelle Antwort liefert, muss der Nutzer weiterhin die Quellen prüfen, die fehlende Bedingung erkennen und eine Bestätigung von einem fachkundigen Kollegen einholen. Dem Beitrag zufolge verlagert sich der wichtigste Teil der Arbeit dann auf den Menschen, anstatt zu verschwinden.
Was muss die Antwort enthalten?
Der Beitrag schlägt fünf Elemente vor, bevor man sich auf eine Antwort zu geschäftlichen Themen oder Kunden verlassen kann:
- Quelle: Die Bereitstellung von Belegen und einer Herkunftshistorie der Informationen zur Überprüfung.
- Geltungsbereich: Die Klarstellung, wann und wo die Antwort gilt, einschließlich Version, Region und Kundeneinstellungen.
- Berechtigungen: Die Einhaltung der Zugriffsbegrenzungen für Quellen und der von der Organisation festgelegten Grenzen.
- Widersprüche: Das Aufzeigen von Abweichungen neuer Richtlinien von älteren Seiten, anstatt sie zu verbergen.
- Verantwortung: Die Bestimmung der Person, die eine Ausnahme entscheiden oder erklären kann.
Stack Overflow betont, dass das Zitieren von Quellen oder die Vergabe eines Vertrauenswerts für die Antwort allein nicht ausreicht, um die Verantwortung für eine gegenüber einem Kunden eingegangene Verpflichtung zu übernehmen. Diese Werkzeuge unterstützen die Untersuchung, ersetzen jedoch nicht das Urteil der Personen, die das Produkt oder den Prozess verstehen.
Die Rolle der Experten, ohne sie zum Engpass zu machen
Im angeführten Beispiel kann das Produktteam die aktuelle Fähigkeit bestätigen, die Entwicklung die Einstellungsvoraussetzung erklären und der Support beschreiben, womit Kunden konfrontiert sind. Das Unternehmen schlägt jedoch nicht vor, dass Experten jede von der künstlichen Intelligenz erzeugte Antwort prüfen. Vielmehr sollen sie eingreifen, wenn eine wirkungsvolle Antwort unsicher ist, wenn Quellen widersprüchlich sind oder wenn Wissen, auf das sich eine große Zahl von Menschen verlässt, eine Bestätigung benötigt.
Wichtig ist, dass das Ergebnis des Eingreifens nicht in einem einzelnen Gespräch verbleibt. Die Antwort, ihre Geltungsbedingungen und die sie stützenden Belege sollten gespeichert werden, mit der Möglichkeit, sie später zu korrigieren und die Korrektur mit der von ihr geänderten Richtlinie zu verknüpfen.
Wie setzt Stack Internal diese Vorstellung um?
Stack Overflow erklärt, dass die Plattform Stack Internal weiteren Personen und Teams zugänglich gemacht wird, um das Wissen der Organisation aus ihren Quellen in einer gemeinsamen Schicht zusammenzuführen und dabei den für seine Nutzung erforderlichen Kontext zu bewahren. Die Plattform stellt dieses Wissen über eine Konversation, eine API und MCP bereit, wobei spezialisierten Experten bewusst eine Rolle bei der Überprüfung und Korrektur der Inhalte zukommt.
Das Unternehmen ist der Ansicht, dass dieselbe Frage über einen Nutzer der Konversation, eine interne Anwendung, die eine API verwendet, oder einen MCP nutzenden Agenten eingehen kann. Daher sollten diese Kanäle auf denselben Quellen, Zugriffsregeln und menschlichen Beiträgen beruhen, auch wenn sich die Benutzeroberfläche unterscheidet.
Was bleibt offen?
Der Beitrag entwirft eine zukünftige Richtung, in der Gespräche, in denen schwierige Fragen geklärt wurden, in wiederverwendbares Wissen umgewandelt werden, wobei Belege, Verantwortung und Berechtigungen damit verknüpft bleiben. Außerdem möchte das Unternehmen, dass das System Widersprüche und Lücken erkennt und bei Bedarf die geeignete Person hinzuzieht.
Der Text räumt jedoch ein, dass ein großer Teil dieser Arbeit noch in Entwicklung ist und dass das Unternehmen „noch viel beweisen und aufbauen muss“, bevor das System die Frage vorwegnehmen und eine relevante Entscheidung oder einen ungelösten Konflikt anzeigen kann. Der derzeit klar erkennbare praktische Wert besteht darin, einen Rahmen für die Verwaltung von Unternehmenswissen bereitzustellen. Wie genau, wirksam und kostspielig die Plattform ist und wie hoch der Aufwand für die Einbindung von Experten ausfällt, hat die Quelle jedoch nicht mit Zahlen oder unabhängigen Ergebnissen belegt.