Wissensmanagement verstehen

Wissensmanagement (KM) bezeichnet den systematischen Prozess des Erstellens, Organisierens, Teilens, Nutzens und Verwaltens von Informationen und Wissen innerhalb einer Organisation. Es umfasst Strategien und Praktiken, um Wissen zu identifizieren, zu erzeugen, abzubilden und zu verteilen – für Wiederverwendung, Transparenz und Lernen.

Das übergeordnete Ziel von KM ist, die Effizienz einer Organisation zu steigern, indem Doppelarbeit vermieden wird und Mitarbeitende schnellen Zugriff auf das intellektuelle Kapital und das kollektive Lernen des Unternehmens erhalten. Im KI-Kontext werden LLMs häufig eingesetzt, um Wissen über Chatbots oder andere Interaktionsformen zugänglich zu machen.

Einführung in AutoGen

AutoGen wird im Kontext von KI-Technologien meist als ein automatisiertes System verstanden, das Computer-Code oder Algorithmen basierend auf vorgegebenen Kriterien generiert. Die Technologie spielt eine wichtige Rolle in Programmierung und Softwareentwicklung, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert, Code aus High-Level-Beschreibungen erzeugt und komplexe algorithmische Probleme löst.

Besonders nützlich ist AutoGen in Umgebungen, in denen schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Softwarelösungen entscheidend sind.

Grenzen von Sprachmodellen in der Mathematik

Eine der größten Einschränkungen großer Sprachmodelle (LLMs) und wissensbasierter Chatbots ist ihre fehlende native Fähigkeit, komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen. LLMs verarbeiten und erzeugen Text musterbasiert auf Grundlage ihres Trainings; sie „verstehen“ Mathematik nicht im klassischen Sinn.

Wenn eine Berechnung oder Methode nicht im Trainingsmaterial enthalten war, können fehlerhafte Ergebnisse entstehen. Trotz Verbesserungen neuerer LLM-Versionen bei Grundrechenarten und logischem Schließen sind sie nicht dafür ausgelegt, fortgeschrittene mathematische oder algorithmische Aufgaben eigenständig zuverlässig zu lösen.

Wie AutoGen KI-Fähigkeiten erweitert

Genau hier wird AutoGen wertvoll. Durch die Integration von AutoGen oder ähnlichen automatisierten Codetechnologien in Chatbots bzw. Wissensmanagementsysteme lassen sich die mathematischen Grenzen von LLMs überwinden.

AutoGen ermöglicht KI-Systemen, miteinander zu kommunizieren, aufgaben­spezifischen Code zu erzeugen, diesen auszuführen und das mathematische Ergebnis anschließend vom LLM in natürliche Sprache zu übersetzen.

Diese Synergie erlaubt es dem LLM, nicht nur Textwissen zu liefern, sondern auch mathematische Anfragen korrekt über automatisierte Berechnung zu beantworten.

Scavengers neues KI-Tool: Dateninteraktion neu gedacht

Das neueste KI-Tool von Scavenger zeigt exemplarisch die Verbindung von Wissensmanagement und fortgeschrittener Rechenleistung. Nutzende können eigene Daten hochladen, um ein robustes Wissensmanagement-System aufzubauen.

Dank AutoGen-Integration ist nicht nur die interaktive Abfrage dieser Daten über Konversation möglich, sondern auch das Lösen mathematischer und prädiktiver Fragestellungen.

Beispiel: Anstatt nur den Jahresabschluss 2023 abzufragen, können nun Ergebnisse für 2024 prognostiziert werden – durch die Kombination historischer Analysen mit prognostischen Algorithmen.

Dieses Tool erhöht nicht nur die Datenzugänglichkeit, sondern erweitert auch die funktionale Reichweite von KI in unternehmensrelevanten Entscheidungen.

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