Innovative Organisationen erkennen, wie nützlich agentische KI sein kann, und möchten schnell handeln, um davon zu profitieren – und die Suche ist einer der offensichtlichsten und sofort transformierenden Vorteile. Führende Unternehmen setzen heute interne KI-Suchen ein, um einige der grundlegendsten und zeitraubendsten Aspekte der Arbeit anzugehen: Informationssuche, Erstellung von Aktualisierungsmemos und Erhalt der neuesten Details zu Projekten, Kunden und Teams.
Ein internes KI-Suchwerkzeug macht Informationen, die in verschiedenen Formaten und Datenbanken gespeichert sind, durchsuchbar; es kann dann aufgefordert werden, Fragen basierend auf den unterschiedlichen Informationsbeständen zu beantworten. Obwohl es einfach in der Natur ist, ist es dennoch neuartig, da es die Sammlung, den Abruf, die Bewertung, die Zitierung und die Übersetzung von Tausenden von Terabytes an Daten in eine gesprächige und umsetzbare Antwort erfordert. Diese Aktionen sind nur dank der neuesten Fortschritte in der KI möglich – und die Funktionalität dieser Werkzeuge wird von Tag zu Tag schneller und beeindruckender.
Aus diesem Grund besteht kein Zweifel, dass die interne KI-Suche eine Standardanforderung in fast jeder Organisation sein wird, die im Zeitalter der KI wettbewerbsfähig sein möchte. Es erleichtert den schnelleren Informationsfluss und beseitigt Silos, was Teams ermöglicht, schneller Fortschritte zu machen und produktiver zu sein, während es auch die Belastung verringert, wenn Mitarbeiter das Unternehmen verlassen.
Wie bei jeder revolutionären Technologie bringt die interne KI-Suche neue Erwägungen mit sich. Die Entwicklung einer speziellen KI-Suchrichtlinie zur Steuerung der Bereitstellung und Nutzung des Werkzeugs kann dazu beitragen, Risiken zu begrenzen, ohne die enormen Produktivitätsgewinne zu verpassen, die es bietet. Dieser Artikel wird Ihren IT- und Rechtsteams dabei helfen.
Das Governance-Framework, das den Informationsfluss innerhalb Ihres Unternehmens moderiert, ist ein entscheidender Faktor für die Gestaltung Ihrer KI-Suchrichtlinie. Es beeinflusst nicht nur, welches Produkt Sie wählen, sondern auch, wie Daten organisiert, abgerufen und geschützt werden.
Interne KI-Suchwerkzeuge funktionieren typischerweise entweder in einem Top-Down- oder Bottom-Up-Governance-Framework.
Im Fall von Top-Down-Implementierungsmodellen entscheiden IT-Teams in Zusammenarbeit mit der Unternehmensleitung über Berechtigungen und Authentifizierungsregeln, die für verschiedene Abteilungen, Teams und Ebenen gelten, indem sie den Zugang sperren oder freischalten, je nach Bedarf. Das Ziel dieser Beschränkungen ist es, ein „Leck“ vertraulicher Informationen oder anderer Details zu vermeiden, die für verschiedene Personen sensibel oder einfach irrelevant sein könnten. Neben den sehr hohen Implementierungskosten erfordert diese Technologie viel Vorarbeit und Upload-Zeit, die – trotz des Engagements der individuellen Projektbeteiligten – unerwartete Inhalte ignorieren oder weglassen könnte, die versehentlich verbreitet und geteilt werden können.
Read AI verfolgt einen Bottom-Up-Ansatz. Mit einer Bottom-Up-Implementierungsstrategie können Unternehmen Einschränkungen oder ein Rahmenwerk festlegen, was in der zentralisierten Datenbank gespeichert werden kann oder nicht, aber es ermöglicht den Mitarbeitern, Entscheidungen von Fall zu Fall zu treffen.
Ähnlich wie jeder Wissensarbeiter mit den Vorteilen und Risiken des Weiterverschickens einer E-Mail an einen Kollegen oder ein größeres Team vertraut ist und wie Menschen heute den Unterschied erkennen zwischen dem Posten eines Fotos für „enge Freunde“ oder „alle Follower“, gelten die gleichen Regeln. Es liegt in der Verantwortung des Einzelnen, zu entscheiden, ob ein Google-Dokument oder ein Besprechungsbericht mit einem anderen Workspace-Kollaborator geteilt wird, wodurch die darin enthaltene Information in der internen KI-Suche durchsuchbar wird.
Read AI nutzt ein Bottom-Up-Governance-Modell, da wir glauben, dass die Top-Down-Strategie ein übermäßiges Maß an Bürokratie einführt, ohne tatsächlich besseren Schutz zu bieten. Top-Down-Tools sind sehr teuer und erfordern eine enorme Menge an Vorarbeit und Verantwortung von den IT-Teams. Selbst mit der vorsichtigsten Implementierung lässt ein hochgradiger, zentralisierter Ansatz Lücken, was es schwierig macht, jede Instanz unbeabsichtigter Datenexponierung vorherzusagen und zu verhindern.
Welchen Weg auch immer ein IT-Leiter einschlägt, die interne KI-Suchrichtlinie sollte den Ansatz einführen, die Entscheidung erklären und die Risiken auf Abteilungs-, Team- und individueller Ebene skizzieren.
Wie bei allen großartigen Lösungen sind nicht alle internen KI-Suchwerkzeuge gleich. Obwohl einige Unternehmen, wie Read AI, Datenschutz und Sicherheit priorisieren, sind diese Standards noch nicht einheitlich.
Diese Fragen helfen zu bestimmen, ob eine Plattform den Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Anforderungen Ihrer Organisation entspricht:
Während sich Read AI mit all diesen Bedenken auseinandersetzt, priorisieren nicht alle KI-Suchanbieter den Datenschutz in gleichem Maße. Ein rigoroser Beschaffungsprozess stellt sicher, dass nur vertrauenswürdige, sichere und kompatible Werkzeuge in den Arbeitsablauf Ihres Unternehmens integriert werden.
Je nach Branche und Standort Ihres Unternehmens haben Sie unterschiedliche rechtliche und regulatorische Anforderungen. Lokale, nationale und internationale Gesetze zu Urheberrecht, Datenschutz und Fehlinformationen bilden die Mindestanforderungen, die Ihr Unternehmen erfüllen möchte, und werden somit die Grundlage jeder KI-Suchrichtlinie bilden. Es ist empfehlenswert, diese Überlegungen mit Ihrem Rechtsteam oder externen Beratern zu prüfen, bevor Sie fortfahren.
Selbst die fortschrittlichsten AI-Suchwerkzeuge können ohne ordnungsgemäße Benutzerschulung scheitern. Wenn diese Säulen in Ihrer Suchrichtlinie nicht berücksichtigt werden, können unnötige Risiken eingeführt werden, und die Mitarbeiter können das Tool nicht in vollem Umfang nutzen.
Für Top-Down Implementierungen sollte die Schulung klar skizzieren, welche Informationen für verschiedene Rollen und Abteilungen zugänglich sind. Sie sollte auch Datenschutzbedenken ansprechen, wie z.B. das Vorgehen, wenn ein Mitarbeiter auf Informationen stößt, die nicht für ihn bestimmt sind.
Der Vorteil eines Bottom-Up-Ansatzes besteht darin, dass er einem Standard-Mentalmodell folgt, das den meisten Menschen aus anderen Apps und Dienstleistungen bekannt ist, einschließlich E-Mail und sozialen Medien. Es legt weniger Verantwortung auf die Organisation, Schulungen zu erstellen, zu planen und durchzusetzen.
Wenn Schulung wünschenswert ist, sollte sie sich darauf konzentrieren, wie man die Plattform navigiert und ihre Funktionen effektiv nutzt. Best-Practice-Anleitungen bei der Eingabeaufforderung können den Mitarbeitern helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen und die Effizienz ihrer Suchanfragen zu steigern. Die Auseinandersetzung mit Datenschutzbedenken, wie z.B. was passieren sollte, wenn ein Mitarbeiter auf Informationen stößt, die nicht für ihn bestimmt sind, ist bei einem Top-Down-Ansatz voraussichtlich nützlich.
Das Setzen von Key Performance Indicators (KPIs) in Ihrer internen KI-Suchrichtlinie stellt sicher, dass die von Ihnen eingesetzten KI-Modelle genau, effizient und eine hohe Rendite erzielen. Gut definierte KPIs können Teams helfen, den Erfolg ihres KI-Suchwerkzeugs zu messen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Um die relevantesten KPIs zu bestimmen, konsultieren Sie Ihre Unternehmensstrategie insgesamt und identifizieren die Schmerzpunkte, die Sie mit dem KI-Suchwerkzeug bewältigen möchten. Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, die Effizienz Ihres Kundensupports zu verbessern, könnten Sie einen KPI um die durchschnittliche Lösungszeit einrichten.
Breitere KPIs, die die unternehmensweite Einführung von Suchen bewerten, umfassen:
Es ist wahrscheinlich der Fall, dass Teams bereits Richtlinien haben, um die Implementierung und Nutzung von KI zu leiten, und dass das Rechtsteam sowie die Mitarbeiter verstehen, dass sich diese Richtlinien mit der Investition in KI weiterentwickeln werden.
Marvels Onkel Ben hatte Recht: „Mit großer Macht kommt große Verantwortung.“ Die Entwicklung einer internen KI-Suchrichtlinie (oder die Erweiterung Ihrer bestehenden KI-Governance-Richtlinie) bietet Klarheit und Leitplanken für Führungskräfte und einzelne Nutzer. Es wird Ihrem Unternehmen helfen, das Beste aus dieser Technologie herauszuholen, während es das Risiko so weit wie möglich minimiert.
Mit seinem Bottom-Up-Governance-Ansatz und einem unvergleichlichen Engagement für Datenschutz und Datenmanagement macht Read AI interne Suchen intelligenter, schneller, sicherer und sicherer.
Read AI nutzt ein Bottom-Up-Governance-Modell, da wir glauben, dass die Top-Down-Strategie ein übermäßiges Maß an Bürokratie einführt, ohne tatsächlich besseren Schutz zu bieten.
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