Wie die KI-gestützte Suche die digitale Transformation ermöglicht

Wie die KI-gestützte Suche künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science und die Suche nutzt, um den digitalen Wandel am digitalen Arbeitsplatz zu unterstützen.

Die digitale Transformation findet statt, wenn die Inhalte, Benutzerinteraktionen und das Fachwissen eines Unternehmens zu einem vernetzten Datenerlebnis zusammengeführt werden. Ein nicht enden wollender Strom digitaler Momente bildet ein Informationsgeflecht, das letztendlich zu personalisierten Erlebnissen für Mitarbeiter werden sollte, die ihnen Einblicke gewähren, die den Geschäftserfolg verbessern.

KI-unterstützte Suche ist die De-facto-Benutzerschnittstelle zur Erleichterung der digitalen Transformation am Arbeitsplatz, so wie die Suche die universelle Benutzerschnittstelle im modernen digitalen Zeitalter ist. In einer kürzlich erschienenen Artikel der Washington PostDer Vorsitzende der US-Notenbank Jerome Powell zitierte eine Studie des MIT, die besagt, dass „man 17.530 Dollar pro Jahr zahlen müsste, um auf die Nutzung von Suchmaschinen zu verzichten“. Mit der mittlerer Jahreslohn in den USA bei 47.000 $Das bedeutet, dass ein typischer Mensch bereit wäre, auf eine Gehaltserhöhung von 37% zu verzichten, nur um weiterhin Zugang zur Suche zu haben. Die Suche ist eine Notwendigkeit des modernen Lebens, eine instinktive Art und Weise, wie Menschen mit Daten umgehen.

KI-gestützte Suche in der Dekonstruktion

Aber was genau ist eine „KI-gestützte“ Suche? KI ist heute ein solches Modewort, dass es schwer fällt, nicht mit den Augen zu rollen, wenn Ihnen jemand sagt, dass er eine „KI-gestützte“ Lösung anbietet.

Einer meiner Lieblings-Tweets der letzten Zeit Tweets veranschaulicht diese Kluft zwischen echten Lösungen und Marketing-Hype:

Für Marketingabteilungen heißt jetzt alles „KI-gestützt“. Deshalb ist es wichtig, konkret darüber zu sprechen, was in der realen Welt „KI-unterstützte Suche“ tatsächlich bedeutet. Um dies zu tun, müssen wir die KI-gestützte Suche dekonstruieren und einen tieferen Blick auf die Komponenten werfen, die ihre Fähigkeiten ermöglichen.

Wenn wir uns diese Schlagworte als ein Venn-Diagramm vorstellen, ist es einfacher, ihre Beziehungen zu erklären:

• Künstliche Intelligenz (KI) ist immer dann gegeben, wenn ein Computer Aufgaben auf eine Weise löst, die menschliches Verhalten nachahmt.
• Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Anwendung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen.
• Tiefes Lernen ist eine spezielle Untergruppe von ML-Algorithmen, die auf tief geschichteten neuronalen Netzwerken basieren.
• Datenwissenschaft ist ein Bereich, der sich stark mit KI, ML und Deep Learning überschneidet, aber auch darüber hinausgeht und oft Dinge wie Datenvisualisierung und -analyse umfasst.
• Suche überschneidet sich ebenfalls stark, umfasst aber zusätzliche Konzepte wie Skalierung, Infrastruktur und Erwerb von Inhalten.
• KI-unterstützte Suche ist die Schnittmenge von KI und Suche, ein Teilbereich aller zuvor definierten Themen.

Für die KI-gestützte Suche stehen verschiedene Systeme und Funktionen zur Verfügung:

Frage-/Antwort-Systeme, virtuelle Assistenten und Chatbots befinden sich auf der äußersten Ebene (rosa), da sie künstliche Intelligenz nutzen, aber auch maschinelles Lernen einsetzen können. Auf der nächsttieferen Ebene (orange) kommen Algorithmen des maschinellen Lernens zum Einsatz, die semantische Suche, Empfehlungen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Personalisierung, semantische Wissensgraphen, maschinell erlerntes Ranking usw. ermöglichen. Im Kreis des maschinellen Lernens schließlich werden die modernsten und ausgefeiltesten Algorithmen für die Bild- und Sprachsuche und das Verständnis der natürlichen Sprache eingesetzt.

All diese Funktionen arbeiten auf das Ziel hin, Beziehungen innerhalb der Daten zu finden, um Menschen mit Informationen, Menschen mit Erkenntnissen und Menschen mit den richtigen Personen in Ihrem Unternehmen zu verbinden.

Aus Wiederholungen lernen

Aber genau wie Menschen entwickeln sich auch Datenbeziehungen ständig weiter. Wenn ein Top-Experte Inhalte auf der Grundlage seines Fachwissens erstellt, wenn neue Produkte zu Ihrem Bestand hinzugefügt werden oder wenn ständig neue Personen, Projekte und geschäftsspezifischer Fachjargon auftauchen, ist die KI-gestützte Suche auf Feedbackschleifen angewiesen, um die Suchergebnisse aktuell und relevant zu halten.

Wenn ein Benutzer beispielsweise nach einer Suchanfrage sucht und eine Reihe von Suchergebnissen erhält, führt er eine Aktion aus – vielleicht klickt er auf ein Ergebnis, setzt ein Lesezeichen für ein anderes – und diese Aktionen werden in das System zurückgespielt, so dass die Maschine aus dem Verhalten des Benutzers lernt, welche Ergebnisse er bevorzugt. Nun ist das System in der Lage, bessere Modelle zu erstellen, um die Suchergebnisse für den nächsten Benutzer zu verbessern. Dieser Zyklus wiederholt sich endlos, so dass das System mit jeder Benutzerinteraktion intelligenter wird.

Personalisierung

Da wir die Interaktionen der Benutzer nutzen, um die Suchergebnisse für alle Benutzer zu verbessern, können wir auch die individuellen Interaktionen jedes Benutzers nutzen, um ein Verständnis für seine einzigartigen Interessen zu entwickeln und so ein personalisiertes Sucherlebnis zu schaffen.

Die Suchergebnisse eines Mitarbeiters in der Marketingabteilung können dann von seinem Kalender für den Tag, von Tweets von Konten, denen er folgt, und von aktuellen Artikeln, die er für einen Blogbeitrag, den er verfasst, gelesen hat, beeinflusst werden. Für einen Mitarbeiter in der Technikabteilung könnten Github-Benachrichtigungen einbezogen werden. Im Vertrieb könnten Hinweise auf neue Produktversionen angezeigt werden, die für die jeweiligen Interessenten relevant sind.

Letztendlich ist die KI-gestützte Suchmaschine in der Lage, aus den Daten eines Unternehmens zu lernen, die Punkte zwischen Datenpunkten, Inhalten und Benutzerverhalten zu verbinden und ein Verständnis für ein Unternehmen zu schaffen, das massive Produktivitätssprünge bei den Mitarbeitern ermöglicht. Es ist das Suchfeld für 17.500 Dollar im Jahr, das nun Ihren Mitarbeitern zur Verfügung steht, ausgestattet mit Ihrem einzigartigen Unternehmenswissen.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Lucidworks Ihren digitalen Arbeitsplatz verändern kann? Lesen Sie weiter um zu verstehen, warum wir nicht nur ein Suchwerkzeug sind.

Dieser Blogbeitrag ist eine Adaption eines Vortrag, der auf der The Digital Transformation Conference gehalten wurde.