Chatbots für Unternehmenswissen: Einsatz und Herausforderungen

Die wichtigsten Erkenntnisse

Wie funktioniert ein Chatbot für Unternehmenswissen?

Ein wesentlicher Aspekt beim Einsatz von Chatbots für Unternehmenswissen ist die Architektur. Hier kommt das Konzept der Retrieval Augmented Generation (RAG) zum Einsatz. Diese Technologie kombiniert Large Language Models (LLMs) mit einer unternehmensspezifischen Wissensbasis.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG funktioniert in zwei Schritten:

1. Abruf von relevanten Daten: Die Nutzeranfrage wird mit vorhandenen Unternehmensdokumenten abgeglichen, um die relevantesten Informationen zu extrahieren.
2. Erstellung einer Antwort: Diese Informationen werden in natürlicher Sprache formuliert und dem Nutzer ausgegeben.

Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass der Chatbot nicht nur auf allgemeines Wissen aus dem Internet zugreift, sondern gezielt firmeneigene Daten nutzt. So können Mitarbeitende Fragen zu internen Prozessen, Projektmanagement-Vorgaben oder Produktdetails stellen, ohne sich durch lange Dokumentationen arbeiten zu müssen.

Herausforderung: Vermeidung von Halluzinationen

Ein großes Problem von Large Language Models sind sogenannte Halluzinationen – also falsch generierte Informationen, die zwar plausibel klingen, aber faktisch nicht korrekt sind.

Warum halluzinieren Sprachmodelle?

Sprachmodelle arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und setzen Texte basierend auf gelernten Mustern fort. Sie sind jedoch nicht darauf ausgelegt, Fakten zu überprüfen. So kann es passieren, dass sie Daten „erfinden“, wenn keine passenden Informationen verfügbar sind. Das ist besonders problematisch, wenn der Chatbot für Wissensmanagement eingesetzt wird, da Nutzer auf die Korrektheit der Antworten vertrauen müssen.

Lösung: Implementierung eines Faktenchecks

Um dieses Problem zu lösen, wurde eine mehrstufige Faktenprüfung in das System integriert. Diese basiert auf kollaborativen Agenten, die in einem strukturierten Prozess die Richtigkeit einer Antwort validieren:

• Ein Journalist-Agent sucht relevante Informationen in der Wissensdatenbank.
• Ein Faktenprüfer-Agent vergleicht die gefundenen Daten mit der Antwort.
• Ein Richter-Agent entscheidet abschließend, welche Informationen als valide betrachtet werden können.
• Der Autor-Agent formuliert die geprüfte Antwort für den Nutzer.

Zusätzlich bietet der Chatbot Quellenangaben an. Nutzer können direkt nachvollziehen, aus welchem Dokument eine Information stammt. So bleibt die Transparenz erhalten, und das Vertrauen in die Technologie wird gestärkt.

Datenschutz und Sicherheit: Welche Betriebsmodelle gibt es?

Ein weiterer kritischer Punkt beim Einsatz von KI-gestützten Chatbots in Unternehmen ist der Datenschutz. Unternehmen haben unterschiedliche Anforderungen an die Vertraulichkeit ihrer Daten, weshalb verschiedene Betriebsmodelle erforderlich sind.

Drei Betriebsmodelle für mehr Sicherheit

1. On-Premise: Alle Daten und Modelle werden innerhalb des Unternehmens gehostet. Dies ist die sicherste Lösung, erfordert jedoch eine leistungsfähige IT-Infrastruktur mit hohen Kosten für Server und Wartung.
2. Private Cloud: Die Anwendung läuft in einer DSGVO-konformen Cloud (z. B. von Telekom oder AWS). Unternehmen behalten die Kontrolle über ihre Daten, ohne eigene Server betreiben zu müssen.
3. Public Cloud: Die einfachste und kostengünstigste Variante nutzt externe Dienste wie OpenAI oder Hugging Face. Allerdings besteht hier das Risiko, dass sensible Unternehmensdaten außerhalb des Unternehmens verarbeitet werden.

Welche Lösung die richtige ist, hängt von den Datenschutzrichtlinien des Unternehmens und der Sensibilität der verwendeten Daten ab.

Benutzerfreundlichkeit und Integration in bestehende Systeme

Damit ein Chatbot im Unternehmen erfolgreich eingesetzt werden kann, muss er nicht nur technisch ausgereift, sondern auch benutzerfreundlich sein.

Anpassung der Benutzeroberfläche

Während klassische Chat-Oberflächen intuitiv sind, sind sie nicht immer die beste Lösung für den professionellen Einsatz. Je nach Anwendungsfall kann es sinnvoll sein, den Chatbot direkt in bestehende Systeme zu integrieren, beispielsweise:

• Wissensdatenbanken: Einbindung in SharePoint, Confluence oder firmeneigene Dokumentenmanagement-Systeme.
• Projektmanagement-Tools: Unterstützung bei der Analyse von Projektdokumentationen oder der automatisierten Berichtserstellung.
• Mitarbeiterschulungen: Interaktive Einarbeitung neuer Mitarbeiter durch gezielte Wissensvermittlung.

Eine gut durchdachte User Experience (UX) sorgt dafür, dass der Chatbot nicht als zusätzliche Hürde, sondern als hilfreiches Werkzeug wahrgenommen wird.

Die Bedeutung einer guten Anforderungsanalyse

Der Erfolg eines Chatbots im Wissensmanagement hängt maßgeblich von einer sorgfältigen Planung ab. Unternehmen sollten frühzeitig definieren, welche Art von Wissen verwaltet wird und wie Mitarbeiter damit interagieren sollen.

Unterschiedliche Anwendungsfälle erfordern spezifische Lösungen

Es macht einen großen Unterschied, ob ein Chatbot für die Einarbeitung neuer Mitarbeiter, die Unterstützung im Projektmanagement oder zur Analyse von Altdokumentationen eingesetzt wird. Diese Anforderungen bestimmen letztlich, wie der Chatbot trainiert, integriert und optimiert wird.

Die wichtigsten Fragen, die vor der Implementierung eines Chatbots geklärt werden sollten:

• Welche Art von Wissen soll bereitgestellt werden?
• Welche Benutzergruppen werden den Chatbot nutzen?
• In welche bestehenden Systeme muss der Chatbot integriert werden?
• Wie hoch sind die Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit?
• Soll der Chatbot nur bestehendes Wissen abrufen oder auch neue Inhalte generieren?

Mit einer klaren Anforderungsanalyse lassen sich spätere Probleme vermeiden und der Nutzen der Technologie maximieren.

Was kann ich für mein Projekt daraus lernen?

Der Einsatz von Chatbots im Wissensmanagement kann erheblich zur Effizienzsteigerung beitragen, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung. Unternehmen sollten sich frühzeitig Gedanken über ihre spezifischen Anforderungen, Datenschutzrichtlinien und die Integration in bestehende Systeme machen. Besonders wichtig ist ein Mechanismus zur Faktenprüfung, um die Zuverlässigkeit der Antworten zu gewährleisten. Wer sich für den Einsatz eines Chatbots entscheidet, sollte zudem prüfen, ob eine eigene Infrastruktur nötig ist oder ob eine Cloud-Lösung ausreicht.

Zusammenfassung

• Chatbots können Unternehmenswissen gezielt abrufbar machen und damit Prozesse effizienter gestalten.
• Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht eine Kombination aus allgemeinen Sprachmodellen und unternehmensspezifischen Daten.
• Faktenprüfung ist essenziell, um fehlerhafte oder halluzinierte Antworten zu vermeiden.
• Drei Betriebsmodelle (On-Premise, Private Cloud, Public Cloud) bieten unterschiedliche Sicherheits- und Datenschutzstufen.
• Die Benutzeroberfläche muss an den jeweiligen Anwendungsfall angepasst werden, um eine hohe Akzeptanz zu erzielen.
• Eine klare Anforderungsanalyse ist notwendig, um den Chatbot effektiv in bestehende Prozesse zu integrieren.
• Der Datenschutz spielt eine zentrale Rolle, insbesondere bei sensiblen Unternehmensdaten.
• Große Sprachmodelle benötigen erhebliche Rechenressourcen, was die Entscheidung für eine On-Premise- oder Cloud-Lösung beeinflusst.
• Die Kombination aus KI und Wissensmanagement ist ein Zukunftsthema, das Unternehmen strategisch angehen sollten.
• Pilotprojekte helfen, den Nutzen und die Herausforderungen frühzeitig zu erkennen, bevor ein großflächiger Rollout erfolgt.

Der Vortrag "Project Management Companion – Entwicklung und Betrieb von Chatbots für Unternehmenswissen" von Prof. Dr. Bodo Kraft war Teil des PM Forum Digital am 7. und 8. November 2024 in Hamburg. Mehr zur Veranstaltung erfahren Sie hier: https://www.pm-forum.de/pm-forum-digital/