Letzte Woche haben wir ein aufschlussreiches Webinar veranstaltet, in dem es darum ging, wie Unternehmen die Leistung von Chatbots verbessern können, indem sie ihre Dateneingabe optimieren. Unser Kollege leitete die Sitzung, in der es um häufige Herausforderungen in diesem speziellen Anwendungsfall ging und darum, wie man diese überwinden und optimieren kann. Dieser Rückblick gibt Ihnen einen kurzen Überblick über das, was besprochen wurde.
Genereller Überblick
Viele Unternehmen kämpfen mit stark verteilten Daten, die auf verschiedenen Plattformen gespeichert sind, was die Entscheidungsfindung verlangsamen und zu Ineffizienzen führen kann. In diesem Webinar ging es darum, den aktuellen Stand Ihrer Wissensdatenbank zu verstehen und ihre Nutzung zu bewerten.
Auf diese Weise können Sie die wichtigsten verbesserungswürdigen Bereiche identifizieren und sicherstellen, dass Ihre Wissenssysteme mit Ihren Geschäftsanforderungen übereinstimmen.
Datenprobleme lokalisieren
Sobald Sie sich einen Überblick verschafft haben, besteht der nächste Schritt darin, Datenprobleme ausfindig zu machen. Häufige Herausforderungen sind:
- Informationen sind über die Landschaft verstreut
- Erhöhter Aufwand für Implementierung und Wartung
- Eingeschränkte Anwendbarkeit aufgrund der inkonsistenten Datenstruktur
- Risiko falscher / irrelevanter Antworten aufgrund von fehlendem Kontext und Governance
- Eingeschränkte ML Lesbarkeit
- Falsche / unvollständige Antworten aufgrund von langen Artikeln
- Eingeschränkte Anwendbarkeit aufgrund der großen Anzahl von Datenformaten (insbesondere Bilder)
- Ungenaue Informationen
- Unzuverlässige Ergebnisse aufgrund von veralteten/unvollständigen Informationen
- Langsame, irrelevante Antworten und Halluzinationen aufgrund von veralteten Inhalten
Tools wie avato TRIDOC Monitor können feststellen, wo in Ihrer Wissensdatenbank Probleme auftreten.
Identifizieren Sie die Grundursachen
Die Identifizierung der Ursachen von Datenproblemen ist entscheidend für langfristige Lösungen. Mehrere gemeinsame Faktoren tragen zu Chatbot-Herausforderungen bei:
- Mangelnde Integration nach Akquisitionen: Neue Wissenssysteme werden oft nicht richtig in bestehende Systeme integriert.
- Silo-Mentalität: Isoliert arbeitende Abteilungen verhindern einen effizienten Wissensaustausch.
- KM hat bei der IT-Globalisierung keinen hohen Stellenwert: Wenn Unternehmen global expandieren, werden KM-Systeme oft vernachlässigt, was zu unzusammenhängenden Daten führt.
- Zeitdruck bei der Erstellung und Pflege: Die Überlastung mit Aufgaben führt zu oberflächlichen Bewertungen und minderwertigen Inhalten für die KI.
- Wissenslandschaft nicht für KI gemacht: Die Systeme wurden ursprünglich für menschliche Benutzer entwickelt, nicht für die Integration von KI.
- Keine globale Wissensverwaltung: Ein Mangel an Governance führt zu Unstimmigkeiten und veralteten Informationen.
Das Erkennen dieser Ursachen ist notwendig, um Wissenslücken zu schließen und effektive Lösungen zu implementieren.
Beheben Sie die Ursachen, lösen Sie die Probleme
Nachdem Sie die Grundursachen identifiziert haben, ist es an der Zeit, die Probleme zu beheben. Die Lösungen umfassen:
- Migrieren Sie zu einer einheitlichen Wissensdrehscheibe: Die Konsolidierung von Wissen in einer einzigen Plattform wie z.B. ServiceNow hilft, Silos zu beseitigen und Konsistenz zu gewährleisten.
- Implementieren Sie Wissensmanagement: Richten Sie eine zentralisierte Governance ein, um die Qualität der Inhalte zu erhalten, Richtlinien zu implementieren und die Ersteller von Inhalten zu unterstützen.
- Strukturieren Sie Inhalte für KI um: Machen Sie Inhalte maschinenlesbar und stellen Sie sicher, dass sie in verschiedenen Formaten zugänglich sind.
- Kontinuierlich überwachen und verbessern
Indem sie diese Probleme angehen, können Unternehmen ihr Wissensmanagementsystem optimieren, die KI-Funktionen verbessern und einen effizienteren Chatbot erstellen, der zuverlässig antwortet.
Impressum:
Datum: April 2025
Kontakt: marketing@avato.net
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