Mit deinen Daten sprechen: Eine neue Ära der Interaktion
Die meisten Unternehmenssoftwares funktionieren noch immer wie vor 30 Jahren: Filtern → Datentabelle → Export → Report. Das erfüllt zwar seinen Zweck, wirkt aber langsam etwas verstaubt und ineffizient.
Was wäre, wenn du dir all diese Schritte sparen könntest und deine Daten direkt fragst?
Nicht abfragen, einfach fragen
Stell dir vor, du fragst: «Welche Kursteilnehmenden mit Wohnsitz in Bern haben einen Rabatt beantragt?». Oder «Zeig mir, wie sich Wetterereignisse in der Schweiz nach Regionen entwickelt haben.» Diese Idee gibt es schon lange – aber mit Gen AI rückt sie endlich in greifbare Nähe. Wir sind dabei, sie auszuloten und erste Lösungen zu testen.
Daten zugänglich machen – für alle
Jede Organisation verfügt über umfangreiche Datenmengen. Dieser neue Ansatz ermöglicht es, diese Daten besser zu nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Wir testen diesen Ansatz aktuell bei Hitobito, unserer webbasierten Open Source Lösung zur modernen und effizienten Verwaltung von Verbänden, Vereinen und Organisationen. Dies steht im Einklang mit unserer Vision, Technologie so einzusetzen, dass sie Menschen stärkt und Daten zugänglich und nützlich macht.
Ein vielversprechender Weg – mit Herausforderungen
Die ersten Ergebnisse stimmen uns zuversichtlich, es gibt jedoch auch Herausforderungen:
- Mehrdeutigkeit der Sprache
Natürliche Sprache ist reich an Nuancen – und genau das macht sie für uns so intuitiv, aber für Systeme schwer eindeutig zu interpretieren. Beispielsweise: „Zeig mir die Anzahl Kursteilnehmende pro Monat.“ Meint die Person damit alle, die sich angemeldet haben? Oder nur jene, die tatsächlich teilgenommen haben? Oder vielleicht diejenigen, die ihren Beitrag bezahlt haben? In solchen Fällen muss die KI in der Lage sein, Rückfragen zu stellen, um den Kontext zu klären. - Fachwissen sichtbar machen
Ein Datenmodell allein kann die Komplexität der Geschäftslogik nicht vollständig erfassen. Dieses Wissen, das oft implizit vorhanden ist, muss der KI zur Verfügung gestellt werden, um sinnvolle Antworten liefern zu können.
Ein menschenzentrierter Ansatz ist hier hilfreich: Die Zusammenarbeit von Fachexpert:innen und Entwickler:innen ist notwendig, um das erforderliche Kontextwissen aufzubauen.
Wenn wir diese Probleme lösen, stehen wir am Anfang einer neuen Ära intelligenter Software – Software, die allen hilft, ihre Daten zu verstehen, egal, wie technisch versiert sie sind.
Gemeinsam entdecken
