[Hinweis] Dieser Artikel basiert auf Informationen aus externen Quellen. Bitte überprüfen Sie die Originalquelle, bevor Sie ihn verwenden.
Nachrichtenzusammenfassung
Der folgende Inhalt wurde online veröffentlicht. Eine übersetzte Zusammenfassung wird nachstehend präsentiert. Für Details siehe die Quelle.
Salesforce erklärt, warum KI-Systeme mehr als nur rohe Daten benötigen, um vertrauenswürdig zu sein – sie benötigen umfassendes “Unternehmenswissen”. Dieses Wissen umfasst alle unstrukturierten Informationen innerhalb eines Unternehmens: Dokumente, E-Mails, Kundeninteraktionen, interne Leitfäden und Teamexpertise. Überraschenderweise besteht über 80% aller Unternehmensdaten aus diesen oft ungenutzten Informationen. Damit KI-Agenten (Systeme, die autonom Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen können) zuverlässig funktionieren, benötigen sie Zugriff auf diese vollständige Wissensbasis. Ohne sie könnte KI oberflächliche oder falsche Entscheidungen treffen, die das Vertrauen untergraben. Unternehmenswissen ist aus vier Gründen entscheidend: Es fördert selbstbewusstes Entscheidungsverhalten, indem es einen reichen Kontext liefert, gewährleistet kontextuelle Genauigkeit und Personalisierung, treibt ethische Innovationen bei gleichzeitiger Effizienz voran und wahrt die Compliance in regulierten Branchen. Salesforces Data Cloud adressiert die Herausforderung fragmentierten Wissens, indem es eine einheitliche Plattform schafft, die Daten aus allen Quellen – CRM, Marketing, Vertrieb und Service – miteinander verbindet. Dies stellt sicher, dass KI-Agenten mit vollständigen, aktuellen Informationen arbeiten, während die richtige Governance und Sicherheit gewahrt bleiben. Unternehmen wie Precina nutzen diesen Ansatz, um personalisierte Gesundheitsversorgung bei gleichzeitiger Compliance zu liefern und zeigen so, wie die Organisation von Unternehmenswissen KI von lediglich intelligent zu tatsächlich vertrauenswürdig transformiert.
Quelle: Salesforce News
Unser Kommentar
Hintergrund und Kontext
Kennen Sie das, wenn Sie manchmal eine Frage an einen KI-Chatbot stellen und er Ihnen eine Antwort gibt, die intelligent klingt, aber völlig falsch ist? Oder wenn ein virtueller Assistent Sie falsch versteht, weil er nicht genug über Sie weiß? Dies passiert, weil die meisten KI-Systeme nur einen Teil des Bildes sehen – wie wenn man versucht, einen Film zu verstehen, indem man zufällige Szenen in falscher Reihenfolge betrachtet.
Unternehmen entdecken, dass KI, um wirklich hilfreich und vertrauenswürdig zu sein, Zugriff auf ihr gesamtes Wissen haben muss – nicht nur auf die organisierten Datenbanken, sondern auch auf die unordentlichen, realen Informationen, die in E-Mails, Dokumenten und den Köpfen der Mitarbeiter verborgen sind. Dieses verborgene Wissen macht erschreckende 80% dessen aus, was Unternehmen wissen!
Expertenanalyse
Lassen Sie uns mit einer Schulanalogie erklären, was “Unternehmenswissen” wirklich bedeutet:
Strukturierte Daten (20%): Das sind wie die offiziellen Unterlagen der Schule – Schülernamen, Noten, Anwesenheit. Sie sind organisiert und für Computer leicht lesbar.
Unstrukturiertes Wissen (80%): Das ist alles andere – Notizen der Lehrer darüber, welche Schüler gut zusammenarbeiten, E-Mails über bevorstehende Ereignisse, das Dokument, das erklärt, warum die Turnhalle dienstags geschlossen ist, sogar das Wissen des Hausmeisters darüber, welche Klassenzimmertüren klemmen. Dieses unordentliche, menschliche Wissen ist tatsächlich wichtiger für gute Entscheidungen!
Hier ist, warum KI beides benötigt:
• Kontext ist wichtig: Ein KI-System, das ein Treffen plant, muss nicht nur wissen, wann die Leute frei sind, sondern auch, dass Bob Morgenmeeting hasst und Sarah in einer anderen Zeitzone ist.
• Peinlichkeiten vermeiden: Ohne vollständiges Wissen könnte KI ein wichtiges Präsentationstreffen während des Firmenpicknicks planen oder ein Produkt empfehlen, das bereits vor einem Monat eingestellt wurde.
• Vertrauen aufbauen: Wenn KI das ganze Bild versteht, machen ihre Vorschläge Sinn und die Menschen vertrauen ihr mehr.
Zusätzliche Daten und Fakten
Die vier Säulen vertrauenswürdiger KI durch Unternehmenswissen:
1. Selbstbewusstes Entscheidungsverhalten: KI mit vollständigem Wissen kann Probleme wie ein erfahrener Mitarbeiter durchdenken
2. Personalisierung: Verständnis des Kontextes ermöglicht es KI, Ihnen genau das zu geben, was Sie brauchen, wenn Sie es brauchen
3. Ethische Innovation: KI kann neue Lösungen finden, während sie die Unternehmenswerte und -ethik respektiert
4. Compliance: In Gesundheitswesen oder Finanzen muss KI strenge Regeln einhalten – vollständiges Wissen stellt sicher, dass sie innerhalb der Grenzen bleibt
Reales Beispiel: Precina verwendet diesen Ansatz für die Diabetesversorgung. Ihre KI sieht nicht nur Patientenakten, sondern versteht auch Behandlungshistorien, Versicherungsanforderungen und individuelle Patientenbedürfnisse und erstellt so personalisierte Behandlungspläne, die sowohl effektiv als auch konform mit Vorschriften sind.
Verwandte Nachrichten
Dieser Trend zu umfassendem KI-Wissen hängt mit der breiteren Entwicklung von “KI-Agenten” zusammen – Systeme, die nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Handlungen ausführen. Da Unternehmen diese Agenten für Kundenservice, Vertrieb und Betriebsabläufe einsetzen, werden die Risiken größer. Wenn ein Chatbot falsche Informationen gibt, ist das ärgerlich; wenn ein KI-Agent falsche Entscheidungen trifft, könnte das Kunden verlieren oder Vorschriften verletzen.
Große Technologieunternehmen wetteifern darum, dieses Problem zu lösen. Microsofts Copilot zielt darauf ab, Ihren gesamten Arbeitskontext zu verstehen, Googles Gemini möchte Ihr gesamtes digitales Leben miteinander verbinden, und nun konzentriert sich Salesforces Ansatz auf die Vereinheitlichung von Unternehmenswissen. Der Gewinner wird derjenige sein, der dieses verborgene 80% an Wissen am besten organisieren und nutzen kann.
Zusammenfassung
Vertrauenswürdige KI geht es nicht nur um bessere Algorithmen – es geht darum, KI Zugriff auf das vollständige Bild zu geben, einschließlich der 80% des Unternehmenswissens, das in Dokumenten, E-Mails und menschlicher Expertise verborgen ist. Durch die Vereinheitlichung all dieser Informationen können Unternehmen KI-Systeme aufbauen, die kluge Entscheidungen treffen, Kontext verstehen und Vertrauen schaffen.
Für Studenten, die sich für Karrieren in Technologie oder Wirtschaft interessieren, zeigt dies eine wichtige Lektion: Die unordentlichsten, menschlichsten Teile von Organisationen – die Dinge, die nicht in Tabellen passen – sind oft am wertvollsten. Ob Sie sich für KI-Entwicklung, Geschäftsanalyse oder Informationsmanagement interessieren, das Verständnis dafür, wie man menschliches Wissen erfassen und organisieren kann, wird eine entscheidende Fähigkeit sein. Die Zukunft gehört denjenigen, die die Lücke zwischen menschlichem Verständnis und künstlicher Intelligenz überbrücken können.
Öffentliche Reaktionen
Geschäftsführer erkennen, dass ihre “unordentlichen” Daten tatsächlich wertvoll sind, und starten viele Projekte, um institutionelles Wissen zu organisieren. IT-Fachleute stehen vor der Herausforderung, disparate Systeme zu verbinden und gleichzeitig die Sicherheit zu wahren. Mitarbeiter machen sich Sorgen, dass KI Zugriff auf all ihre E-Mails und Dokumente hat, was Datenschutzbedenken aufwirft. Compliance-Beauftragte schätzen den Fokus auf Governance, betonen aber die Komplexität der Umsetzung. Studenten und junge Berufstätige sehen Chancen in dem aufstrebenden Bereich des “Knowledge Engineering” – der Organisation menschlichen Wissens für den Konsum durch KI.
Häufig gestellte Fragen
F: Ist es sicher, KI Zugriff auf alle Unternehmensinformationen zu geben?
A: Deshalb ist Governance entscheidend. Systeme wie Salesforce Data Cloud beinhalten Sicherheitsmerkmale, um zu kontrollieren, worauf KI zugreifen kann, und um sicherzustellen, dass sensible Informationen geschützt bleiben.
F: Was ist der Unterschied zwischen Daten und Wissen?
A: Daten sind rohe Fakten (wie “Treffen um 15 Uhr”). Wissen beinhaltet Kontext und Verständnis (wie “Das ist unser wichtigstes Kundentreffen, alle sollten sich förmlich kleiden”).
F: Wie können Studenten sich auf Karrieren in diesem Bereich vorbereiten?
A: Erwerben Sie sowohl technische Fähigkeiten (Datenwissenschaft, KI) als auch Soft Skills (Verständnis für die Funktionsweise von Organisationen, Kommunikation). Die Zukunft braucht Menschen, die zwischen menschlichem Wissen und KI-Systemen übersetzen können.
