Zuverlässigkeit von Unternehmens-KI hängt von zugrundeliegenden Dokumenten ab
Die Einführung von Unternehmens-KI hat Probleme aufgedeckt, da verschiedene Anwendungen Daten isoliert verarbeiten, was zu Inkonsistenzen und Doppelarbeit führt.
Die zunehmende Einführung von KI-Anwendungen in Unternehmen hat eine grundlegende Herausforderung offengelegt: Die Zuverlässigkeit von KI-Systemen hängt direkt von der Qualität und Konsistenz der von ihnen verarbeiteten Daten ab.
Viele Organisationen haben KI-Systeme entwickelt, indem sie separate Kontext-Engineering-Pipelines für jede Anwendung erstellt haben. Dies beinhaltet die Verbindung von Unternehmenssystemen, die Generierung von Datenfragmenten und Embeddings sowie den Aufbau von Retrieval-Pipelines. Während dieses Modell für einzelne Assistenten oder Copilot-Anwendungen funktioniert, behandelt es Unternehmenswissen als anwendungsspezifischen Kontext und nicht als gemeinsames Organisationsgut.
Mit der Einführung weiterer KI-Anwendungen beginnt dieser Ansatz zu versagen. Verschiedene Teams verarbeiten dieselben Dokumente, pflegen separate Embeddings und Indizes und erstellen widersprüchliche Darstellungen desselben Geschäftswissens. Die Herausforderung besteht nicht mehr nur darin, KI-Systemen Kontext bereitzustellen, sondern das Unternehmenswissen selbst zu verwalten.
Für Organisationen, die mit diesen Herausforderungen konfrontiert sind, liegt die Lösung in der Umstellung auf eine gemeinsame Wissensplattform für Unternehmen. Dieses Modell stellt sicher, dass alle KI-Anwendungen dieselbe vertrauenswürdige Wissensgrundlage nutzen, anstatt dass jede Anwendung ihren eigenen isolierten Kontext pflegt. Dieser architektonische Ansatz verwaltet Daten zentral und veröffentlicht wiederverwendbare Repräsentationen für alle KI-Anwendungen, was die Konsistenz verbessert und Doppelarbeit reduziert.