Vom Prompt zur Produktivität
Autor: Von Franz Kögl, Vorstand bei IntraFind/dcg
ChatGPT und Co. erleichtern den Arbeitsalltag. Aber wer das volle Effizienzpotenzial von generativer KI ausschöpfen will, braucht mehr als ein universelles Tool. Erst spezielle KI-Assistenten, die auf konkrete Aufgaben abgestimmt sind, sorgen für maximalen Produktivitätsgewinn.
Generative KI hat längst Einzug in den Büroalltag gehalten. Doch viele Mitarbeitende nutzen ihr Produktivitäts-Potenzial bei weitem noch nicht aus. In der Praxis greifen sie meist auf öffentliche Dienste wie ChatGPT oder Perplexity zurück und sind damit zwar effizienter, lassen aber viele Chancen liegen – und verletzen auch noch bewusst oder unbewusst die DataGovernance und den Datenschutz. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist ein effektives Prompting erforderlich, wofür wiederum Expertenwissen notwendig ist, über das nicht alle verfügen – und sich aus Zeitgründen auch nicht alle aneignen können.
Tools wie ChatGPT und Perplexity verarbeiten normale Sprache zwar sehr gut, stoßen aber bei spezialisierten Aufgaben wie der Prüfung technischer Dokumentationen oder der Umformulierung von Vertragsklauseln an Grenzen, weil sie nicht über das nötige fachliche Know-how verfügen. Das erforderliche Domänenwissen muss den Tools bei jeder Anfrage mitgegeben werden – etwa durch das Hochladen von Dokumenten oder das Einfügen von Kontext in den Prompt.
KI gezielt auf bestimmte Aufgabenbereiche ausrichten
Abhilfe schaffen spezielle KI-Assistenten, die von vornherein auf konkrete Aufgaben zugeschnitten sind. Durch System-Prompts lassen sich generativer KI konkrete Anweisungen geben, die festlegen, welche Rolle sie einnimmt und welche Regeln sie befolgen soll, bevor die eigentliche Benutzereingabe erfolgt. Auf diese Weise können Micro-Anwendungen erstellt werden, die gezielt auf bestimmte Kontexte und Aufgabenbereiche ausgerichtet sind und dadurch das Prompting unterstützen oder sogar überflüssig machen.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht es zudem, organisationseigene Daten sicher in generative KI zu integrieren: Bei Anfragen werden die unternehmenseigenen Quellen von Suchtechnologien nach relevanten Informationen durchsucht und anschließend der generativen KI zu Erstellung der Antwort übergeben. Dieser Ansatz ermöglicht es Mitarbeitenden, direkt mit Unternehmensdaten zu chatten.
Mit System-Prompts und RAG-Architekturen können Unternehmen alle erdenklichen Spezial-Assistenten implementieren, ohne dazu extra eigene Lösungen zu entwickeln. Anwendungsbereiche sind vielfältig, vom IT-Support über die HR-Abteilung bis zu einem Besprechungs-Assistenten, der im Vorfeld relevante Dokumente sammelt, Projektstände zusammenfasst, die Agenda vorbereitet und Kernaussagen sowie To-Dos dokumentiert. Behörden profitieren zudem von einem speziellen Vermerk-Assistenten, der die Sachbearbeitenden bei der Erstellung von Aktenvermerken unterstützt. Inhalte, die auf mehreren Quell-Dokumenten basieren, werden automatisch analysiert, bewertet und der Sachverhalt zusammengefasst. Die abschließende Bewertung und Empfehlung bleibt dabei in der Verantwortung der Mitarbeitenden, aber ihr Schreibaufwand sinkt und sie haben mehr Zeit für die eigentliche Sachbearbeitung.
Perfekte Umgebung: Enterprise Search mit integrierter GenAI
Eine ideale Umgebung für die Implementierung solcher Spezial-Assistenten bietet Unternehmen und Behörden eine Enterprise-Search-Software mit integrierter generativer KI. Eine gute Software bringt bereits zahlreiche vordefinierte Micro-Anwendungen von generativer KI mit und bietet eine Oberfläche, mit der Power User unkompliziert eigene, für das Unternehmen maßgeschneiderte Micro-Apps erstellen können. Zudem verfügt sie bereits über eine RAG-Architektur, mit der sich organisationseigene Daten einfach und sicher in die generative KI integrieren lassen. Dadurch sind für die Implementierung von KI-Assistenten keine aufwändigen Eigenentwicklungen und komplizierten Integrationsprojekte mehr erforderlich.
Link zu Intrafind: KI-basierte Enterprise Search: relevante Informationen für bessere Entscheidungen | IntraFind
