500 Millionen Tweets, 300 Milliarden E-Mails oder 65 Milliarden gesendete WhatsApp Nachrichten pro Tag weltweit – das Informationszeitalter treibt die Kommunikation und das Generieren von Daten in allen Lebensbereichen. Egal ob im Beruf oder im Privaten, tagtäglich erstellen wir eine Vielzahl an Dokumenten und Daten, die ihrerseits Informationen enthalten und von uns eingeordnet werden müssen. Dieser Flut an ständig neuen Beiträgen gerecht zu werden, sie zu kategorisieren, zu bewerten und abzulegen, ist die wohl größte Herausforderung unserer Tage.

In vielen Berufen ist die richtige Information, zum richtigen Zeitpunkt, bei der richtigen Person ein zentraler Faktor, der über Erfolg und Misserfolg entscheiden kann. Auch Unternehmen stehen häufig vor dem Problem zu vieler und oftmals ungeordneter Daten aus unterschiedlichen Quellen. Seien es E-Mails, Dokumente auf einem File-Server oder Daten aus einem ERP System. Die Menge steigt spürbar und wird sichtlich unübersichtlicher. Moderne Unternehmenssuchen wie INTERGATOR lösen diese Herausforderung durch Bereitstellung aller notwendigen Informationen an einer zentralen Stelle und befreien den Anwender von der Last der mühseligen Recherche in verstreuten Systemen.

Die richtige Suche will jedoch gelernt sein und obwohl wir Internetsuchen mittlerweile alltäglich nutzen und wie selbstverständlich verwenden, stoßen wir auch hier immer wieder an Grenzen, die uns nur ungenaue Treffer liefern. Ungenaue Suchanfragen oder missverständliche Begriffe liefern unbefriedigende Ergebnisse und lassen den Nutzer frustriert oder ratlos zurück. Zu allgemeine Suchen resultieren in einer schier unüberschaubaren Menge an Treffern und keiner macht sich heute mehr die Mühe auf Seite zwei in der Online-Suche zu blättern. Ein gängiger Witz lautet „man kann ein Verbrechen auf der zweiten Seite einer Suchmaschine verstecken und niemand nähme davon Notiz“ – soll heißen: wir erwarten die besten Treffer unter den ersten Einträgen und interessieren uns nicht mehr für den Rest.

Die Nadel im digitalen Heuhaufen

Suchmaschinenhersteller haben in den vergangenen Jahren viel Mühe auf sich genommen Daten und Dokumente zu kategorisieren und zu katalogisieren. Oftmals pflegte man dazu umfangreiche Thesauri und Synonymlisten und brachte den Sprachgebrauch eines Unternehmens mit der Wirklichkeit überein. Häufig haben Firmen interne Sprachebegriffe für Produkte oder Projekte, die in der Welt außerhalb des Unternehmens häufig andere Bedeutungen haben. Hinzu kam, dass diese exakte Suchen mit exakten Suchworten auch nur Ergebnisse liefern konnten, wenn eben dieser Begriff auch in einer Datei oder einem Dokument vorkamen. Enthielten sie diesen nicht, waren aber vielleicht dennoch relevant, kamen sie nicht in er Trefferliste vor.

Mit dem Aufkommen maschineller Lernverfahren als Methode künstlichen Intelligenz eröffnete sich ein neues Feld, da erstmalig genügend Rechenleistung vorhanden war Daten in ihrer Gesamtheit zu begreifen. Informationen werden durch mathematische Operationen zueinander in Beziehung gesetzt und das Vorkommen spezieller Begrifflichkeiten rückt zunächst in den Hintergrund. Diese Herangehensweise eröffnet neue Möglichkeiten hin zu einer geführten Suche, bei der die KI die Intention des Nutzer erkennt und darauf basierend relevante Daten auswählt. Skeptiker mag dieser Ansatz vielleicht verunsichern, denn woher soll eine Maschine wissen was ich meine oder welches Ergebnis richtig ist. Zu viel unbekanntes geschehe in dieser Black-Box KI, so hört man hier oft als Argument. Doch die Suche funktioniert nicht losgelöst und der Schlüssel zu einer erfolgreichen Nutzung liegt in einem Dialog und einer Interaktion zwischen Mensch und Maschine. 

Geführte Suche und Kontext Map

Die INTERGATOR SMART SEARCH erweitert die Funktionalität der INTERGATOR Enterprise Search um ein vollkommen neues Bedienkonzept. Zum einen besteht immer noch die Möglichkeit durch Filter und Facetten Ergebnisse mit wenigen Klicks einzugrenzen. Dateien und Dokumente werden so effizient nach Dateiendung, Zeiträumen oder Ablageorten eingegrenzt und schnell auf wenige relevante Treffer heruntergebrochen. Zum anderen – und das ist bisher einmalig – werden Suchtreffer begrifflich in eine Karte übertragen, die Zusammenhänge verortet und clustert.

Durch die Auswahl weiterer, passender Schlagwörter wird der Suchkontext geschärft und Ergebnisse verfeinert. Ausgehend von einer eher diffusen Suchidee („zeig mir mal alles zum Thema XY“) visualisiert die Karte im Zusammenhang stehende Informationen („XY ist Teil der Kategorie Z“, „XY ist ähnlich zu den Begriffen AB“). Von hier kann sich der Anwender Schritt-für-Schritt durch das Thema navigieren und wesentlich relevantere Treffer finden, als mit einer rein auf exakten Begriffen beruhenden Suche. 

Die KI ist also keine zu fürchtende Black Box, in deren Innerem irgendeine schwer zu begreifende Magie geschieht, sondern ein Ansatz Informationen über den engen Rahmen einer exakten Suche hinaus zu finden. Damit ist letztere nicht zwangsläufig Geschichte. Sie hat im Gegenteil immer noch ihre Existenzberechtigung, doch wer sich in der Recherche nicht immer genau im Klaren ist, welche Suchbegriffe zum richtigen Ergebnis führen, wird mit der SMART SEARCH ein neues und zuverlässiges Werkzeug zur Informationsgewinnung erhalten.