Wichtige Erkenntnisse
- Fundierte KI ruft Antworten aus Ihren spezifischen Inhalten ab, anstatt aus allgemeinen Trainingsdaten zu generieren – und eliminiert so Halluzinationen über Ihr Unternehmen
- Die wichtigsten Vorteile: überprüfbare Genauigkeit, konsistente Antworten und die Fähigkeit, der KI bei geschäftskritischen Fragen zu vertrauen
- Die Implementierung erfordert qualitativ hochwertige Inhalte, eine geeignete Quellenarchitektur und klare Grenzen für das, was die KI beantworten kann und was nicht
Fragen Sie ChatGPT nach der Urlaubsrichtlinie Ihres Unternehmens, und es wird Ihnen eine Antwort geben. Sie könnte sogar vernünftig klingen. Aber es ist nicht Ihre Richtlinie – es ist eine plausibel klingende Erfindung, die auf Mustern von Millionen anderer Richtlinien basiert.
Dies ist die grundlegende Einschränkung von Allzweck-KI für Geschäftsanwendungen. Sie kennt Ihre Organisation nicht. Sie kann Ihre Organisation nicht kennen. Sie generiert Antworten, die auf statistischen Mustern basierend richtig erscheinen, nicht Antworten, die auf Ihren tatsächlichen Inhalten basierend richtig sind.
Fundierte KI löst dieses Problem, indem sie nur aus von Ihnen bereitgestellten Quellen antwortet. Es ist ein anderes Paradigma mit anderen Fähigkeiten und anderen Vertrauensmerkmalen.
Wie allgemeine KI funktioniert
Um fundierte KI zu verstehen, beginnen Sie damit, wie traditionelle generative KI funktioniert.
Große Sprachmodelle wie GPT-4 werden auf massiven Datensätzen trainiert – im Wesentlichen das Internet, plus Bücher, plus was auch immer die Modellersteller hinzugefügt haben. Wenn Sie eine Frage stellen, sagt das Modell die wahrscheinlichste Antwort basierend auf Mustern in diesen Trainingsdaten voraus.
Dieser Ansatz ist bemerkenswert leistungsfähig für allgemeine Fragen. Das Modell hat so viel «gesehen“, dass es auf fast alles kohärent antworten kann. Es kann in jedem Stil schreiben, jedes Konzept erklären und Inhalte zu jedem Thema generieren.
Aber für Fragen zu Ihrer spezifischen Organisation hat allgemeine KI ein grundlegendes Problem: Sie hat Ihre Inhalte nie gesehen. Ihre Richtlinien, Ihre Produkte, Ihre Prozesse – nichts davon war in den Trainingsdaten. Also generiert das Modell plausible Antworten basierend auf ähnlichen Inhalten anderer Organisationen.
Dies wird Halluzination genannt, obwohl dieser Begriff das Problem unterschätzt. Die KI funktioniert nicht falsch. Sie tut genau das, wofür sie entwickelt wurde: wahrscheinlichen Text zu generieren. Das Problem ist, dass wahrscheinlicher Text über Ihre Organisation oft falscher Text über Ihre Organisation ist.
Der Unterschied durch Fundierung
Fundierte KI verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz. Anstatt aus Trainingsdaten zu generieren, ruft sie aus Ihren Inhalten ab.
Wenn ein Mitarbeiter nach Ihrer Urlaubsrichtlinie fragt, macht fundierte KI Folgendes:
- Durchsucht Ihr Inhalts-Repository nach relevanten Dokumenten
- Ruft die spezifischen Abschnitte ab, die die Frage beantworten
- Synthetisiert eine Antwort nur basierend auf dem, was sie gefunden hat
- Zitiert die Quellen, damit Benutzer verifizieren können
Wenn die Antwort nicht in Ihren Inhalten ist, sagt fundierte KI das. Sie erfindet nicht. Sie rät nicht. Sie erkennt die Einschränkung an und bittet entweder um Klärung oder erklärt, welche Informationen benötigt würden.
Fundierte KI tauscht Flexibilität gegen Genauigkeit. Sie kann nicht alles beantworten, aber was sie beantwortet, stammt aus Quellen, die Sie kontrollieren und verifizieren können.
Warum dies für Unternehmen wichtig ist
Für gelegentliche persönliche Nutzung sind Halluzinationen ein Ärgernis. Für geschäftliche Nutzung sind sie eine Haftung.
Kundenorientierte Anwendungen. Wenn KI einem Kunden etwas Falsches über Ihr Produkt, Ihre Richtlinien oder Ihre Zusagen sagt, verantworten Sie diesen Fehler. «Die KI hat es gesagt“ ist keine Verteidigung, die Ihre Kunden akzeptieren werden.
Mitarbeiterunterstützung. Mitarbeiter, die falsche Informationen über Leistungen, Richtlinien oder Verfahren erhalten, werden entweder den Fehler später entdecken (Zeitverschwendung) oder danach handeln, ohne zu wissen, dass es falsch ist (Probleme verursachen). Beide Ergebnisse untergraben den Wert der KI-Unterstützung.
Compliance und Recht. Regulierte Branchen haben Anforderungen an die Genauigkeit von Informationen, die Kunden und Mitarbeitern bereitgestellt werden. Eine KI, die erfindet, schafft Compliance-Risiken, die die Rechtsabteilung nicht akzeptieren kann.
Stellen Sie sich eine HR-KI vor, die einem Mitarbeiter selbstbewusst sagt, er sei für eine Leistung berechtigt, für die er tatsächlich nicht qualifiziert ist. Der Mitarbeiter plant auf dieser Erwartung basierend. Wenn die Wahrheit ans Licht kommt, haben Sie ein Vertrauensproblem, einen enttäuschten Mitarbeiter und möglicherweise rechtliche Risiken – alles wegen einer KI-«Antwort“, die autoritativ klang, aber keine Grundlage in Ihren tatsächlichen Richtlinien hatte.
Der Zitationsmechanismus
Fundierung allein reicht nicht aus. Sie brauchen auch Zitate – Links zum spezifischen Quellinhalt, der jede Antwort informiert hat.
Zitate dienen mehreren Zwecken:
Verifizierung. Benutzer können durchklicken, um zu bestätigen, dass die Antwort der KI mit der Quelle übereinstimmt. Dies baut Vertrauen durch Transparenz auf, anstatt blinden Glauben zu verlangen.
Lernen. Wenn Benutzer sehen, woher Informationen stammen, lernen sie Ihre Inhaltsstruktur. Sie werden fähiger zur Selbstbedienung und reduzieren die Abhängigkeit von KI im Laufe der Zeit.
Verantwortlichkeit. Wenn eine Antwort falsch ist, zeigen Zitate warum. War der Quellinhalt falsch? Wurde er falsch interpretiert? Wurde die falsche Quelle abgerufen? Jedes Problem hat eine andere Lösung.
Governance. Wenn Sie sehen können, aus welchen Quellen die KI schöpft, können Sie diese Quellen verwalten. Aktualisieren Sie veraltete Inhalte. Entfernen Sie falsche Informationen. Stellen Sie sicher, dass die KI die aktuelle Richtlinie widerspiegelt.
Achten Sie bei der Bewertung fundierter KI-Lösungen auf die Zitationsqualität. Ein Link zu einem 50-seitigen Dokument ist nicht nützlich. Ein Link zum spezifischen Absatz, aus dem die Antwort stammt, ist transformativ.
Inhaltsqualität ist wichtig
Fundierte KI legt Ihre Inhaltsqualität offen wie nichts anderes.
Wenn Ihre Richtlinien inkonsistent sind, wird die KI diese Inkonsistenzen aufzeigen. Wenn Ihre Dokumentation veraltet ist, wird die KI veraltete Antworten geben. Wenn dieselbe Frage an verschiedenen Stellen unterschiedliche Antworten hat, muss die KI wählen – und könnte falsch wählen.
Das kann anfangs unangenehm sein. Organisationen entdecken, dass ihre «einzige Quelle der Wahrheit“ gar nicht einzig ist. Richtlinien widersprechen sich. Dokumentation wurde seit Jahren nicht aktualisiert. Verschiedene Abteilungen haben denselben Prozess unterschiedlich dokumentiert.
Viele Organisationen nutzen die Implementierung fundierter KI als Katalysator für die Inhaltsbereinigung. Die KI macht Inhaltsprobleme sichtbar und schafft Dringlichkeit, Probleme zu beheben, die seit Jahren bestehen.
Die Lösung ist nicht, fundierte KI zu vermeiden – sondern Ihre Inhalte zu verbessern. Diese Verbesserung kommt allen zugute, mit oder ohne KI. Klarere Richtlinien. Genauere Dokumentation. Konsistente Informationen in der gesamten Organisation.
Die Grenzfrage
Fundierte KI erfordert klare Grenzen, was sie beantworten wird und was nicht.
Wenn etwas außerhalb ihrer Wissensbasis gefragt wird, versucht gute fundierte KI nicht zu helfen, indem sie auf allgemeines Wissen zugreift. Sie erkennt die Einschränkung an: «Ich habe keine Informationen darüber in den Quellen, die mir gegeben wurden.“
Das ist ein Feature, kein Bug. Sie wollen eine KI, die ihre Grenzen kennt. Sie wollen eine KI, die «Ich weiß es nicht“ sagt, anstatt zu erfinden. Sie wollen eine KI, die in ihrer Spur bleibt.
Hätten Sie lieber eine KI, die selbstbewusst alles beantwortet – manchmal falsch – oder eine KI, die ehrlich «Ich weiß es nicht“ sagt, wenn es angemessen ist?
Die Grenzziehung umfasst auch, auf welche Inhalte die KI zugreifen kann. Nicht alle Mitarbeiter sollten alle Inhalte sehen. Ein fundiertes KI-System sollte Berechtigungen respektieren und sicherstellen, dass die KI nur aus Quellen schöpft, auf die der Benutzer zugreifen darf.
Implementierungsanforderungen
Die Implementierung fundierter KI erfordert mehrere Komponenten:
Inhalts-Repository. Ihre Inhalte müssen zugänglich, indexiert und durchsuchbar sein. Verstreute PDFs und undokumentierte Prozesse können nicht für die Fundierung verwendet werden.
Abrufsystem. Die KI braucht robuste Abruffähigkeiten, um relevante Inhalte genau zu finden. Schlechter Abruf bedeutet falsche Quellen, was falsche Antworten trotz Fundierung bedeutet.
Synthesemotor. Die KI muss abgerufene Inhalte noch in kohärente Antworten synthetisieren. Hier zählt die Fähigkeit des Sprachmodells – aber angewandt auf Ihre Inhalte statt auf allgemeines Wissen.
Zitationsinfrastruktur. Antworten müssen präzise auf Quellen zurückverlinken. Der Aufbau granularer Zitationsfähigkeiten ist nicht trivial, aber wesentlich.
Inhalts-Governance. Jemand muss für die Inhaltsqualität verantwortlich sein. Fundierte KI repariert keine schlechten Inhalte – sie macht sie nur sichtbarer. Laufende Governance ist erforderlich.
Fundiert vs. feinabgestimmt
Fundierte KI wird manchmal mit feinabgestimmter KI verwechselt. Es sind verschiedene Ansätze für dasselbe Problem.
Feinabstimmung nimmt ein Basismodell und trainiert es weiter mit Ihren spezifischen Inhalten. Das Modell selbst ändert sich. Ihre Inhalte werden Teil der Modellparameter.
Fundierung belässt das Basismodell unverändert, ruft aber zur Abfragezeit aus Ihren Inhalten ab. Ihre Inhalte bleiben getrennt, werden bei Bedarf abgerufen.
Fundierung hat erhebliche Vorteile für die meisten Unternehmensanwendungsfälle: einfacher zu aktualisieren (ändern Sie einfach die Inhalte, nicht das Modell), klarere Governance (Sie kontrollieren, worauf zugegriffen wird), bessere Auditierbarkeit (Sie können nachverfolgen, welche Quellen jede Antwort informiert haben) und niedrigere Kosten (kein benutzerdefiniertes Training erforderlich).
Feinabstimmung kann für sehr spezifische Anwendungsfälle sinnvoll sein – wie dem Modell ein spezialisiertes Vokabular oder einen Kommunikationsstil beizubringen – aber für wissensbasierte Fragen und Antworten ist Fundierung typischerweise der bessere Ansatz.
Fundierte KI bewerten
Bei der Bewertung fundierter KI-Lösungen berücksichtigen Sie:
- Abrufqualität: Findet das System die richtigen Inhalte? Testen Sie mit Fragen, deren Antworten in Ihren Dokumenten sind.
- Zitationspräzision: Sind Zitate zu spezifischen Passagen oder nur allgemeine Dokumentlinks?
- Grenzverhalten: Was passiert, wenn die Antwort nicht im Inhalt ist? Gibt es Unsicherheit zu oder erfindet es?
- Berechtigungsbewusstsein: Respektiert die KI Zugriffskontrollen? Können verschiedene Benutzer verschiedene Inhalte sehen?
- Aktualisierungshäufigkeit: Wenn sich Inhalte ändern, wie schnell wird die KI aktualisiert?
- Inhaltsanforderungen: Welche Formate werden unterstützt? Wie werden Inhalte aufgenommen?
Die Vertrauensgleichung
Letztendlich geht es bei fundierter KI um Vertrauen.
Allgemeine KI bittet Benutzer, dem Modell zu vertrauen: «Ich liege normalerweise richtig, also vertrauen Sie meiner Antwort.“ Fundierte KI bittet Benutzer, Ihren Inhalten zu vertrauen: «Hier ist, woher diese Antwort stammt – verifizieren Sie es selbst.“
Der zweite Ansatz baut Vertrauen durch Transparenz auf. Benutzer, die Antworten verifizieren können, vertrauen ihnen mehr. Benutzer, die Quellen sehen, lernen, Qualität selbst zu bewerten. Vertrauen wächst mit der Nutzung, anstatt mit jeder Halluzination zu erodieren.
Für Geschäftsanwendungen, bei denen Genauigkeit wichtig ist, ist fundierte KI nicht nur eine Funktionspräferenz. Es ist der Unterschied zwischen KI, die für echte Arbeit eingesetzt werden kann, und KI, die zu riskant ist, um ihr zu vertrauen.
JoySuite liefert fundierte KI, die aus Ihren Inhalten mit granularen Zitaten antwortet. Jede Antwort verlinkt auf spezifische Quellpassagen, damit Benutzer verifizieren und Governance-Teams auditieren können. Mit Integrationen, die aus Ihren bestehenden Wissens-Repositories schöpfen, und unternehmenstauglichen Datenpraktiken können Ihre Mitarbeiter der KI bei den Fragen vertrauen, die zählen.
