Als etablierter Dienstleister für Technische Dokumentation und eLearning schöpfen Sie aus einem reichen Fundus. Inwieweit basiert der intelligente Service Chatbot von NINEFEB auf diesem Fundament?

Dr. Harald Stadlbauer: Aus unserer Sicht liegt die Zukunft von Dokumentation und eLearning in einer intelligenten Verknüpfung der Inhalte mit dem Ziel, sie besser im Kontext von generativen AI Lösungen zu nutzen. Wissensgraphen und Wissensmodelle, die die Inhalte mit Produktwissen, Domänenwissen, Kompetenzmodellen und anderen relevanten Standards verknüpfen sind ein zentrales Element, um diese Verknüpfungen zu ermöglichen.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Modularisierung der Inhalte zur besseren Wiederverwendung und Aufbereitung für eine effizientere Nutzung im Kontext von genAI. All das dient dazu bessere und erklärbare Ergebnisse zu erhalten. Graphwise Platform ist ein Teil des Fundaments auf dessen Basis solche intelligenten Service Chatbots gebaut werden können.

Sie nutzen u.a. Microtrainingsinhalte und Wissensgraphen mit Kompetenzmodellen. Warum gerade diese Elemente?

Dr. Harald Stadlbauer: Es wird immer wichtiger, Trainings im Kontext der aktuellen Tätigkeiten anzubieten. Natürlich sind größere Schulungs- und Trainingsprogramme nach wie vor relevant, aber im Kontext des bereits bestehenden Fachkräftemangels, der sich in den nächsten Jahren noch verstärken wird, wird es notwendig, dass Lernen agil im Kontext der Tätigkeit möglich ist.
Um eine Produktivitätssteigerung zu ermöglichen, die dem Arbeitskräftemangel entgegenwirkt, wird es notwendig seinen Mitarbeitern rasch Lerninhalte zur Verfügung zu stellen, um Tätigkeiten übernehmen zu können, die eventuell nicht Teil ihrer aktuellen Expertise sind. Dazu braucht es eine möglichst große Granularität der Lerninhalte = Macrotrainingsinhalte und eine gute Verknüpfung dieser in den Arbeitskontext = Wissensgraphen im Kontext der Kompetenzen des jeweiligen Mitarbeiters = Kompetenzmodelle.

Wo ist Ihr Service Chatbot am sinnvollsten einsetzbar? Welche Erfahrungen konnten Sie damit bereits sammeln?

Dr. Harald Stadlbauer: Für mich ist der Service Chatbot nur eine mögliche Anwendung die auf Basis intelligenter Inhalte (Microcontent + Wissensgraphen und Wissensmodelle + GenAI) erstellt werden können. Es ist momentan die prominenteste Anwendung, und wenn man sich umsieht, scheinen alle an Chatbots zu arbeiten und man sieht wenig andere Anwendungsbeispiele. Das ist auch nachvollziehbar, ich denke solche diskursiven Elemente können sehr universell eingesetzt werden.
Im Rahmen von eLearning könnte es in eine Richtung gehen, in der sich die Trainings an den Wissensbedarf und die Interessen der Trainees anpassen, ohne die zu erreichenden Ziele aus den Augen zu verlieren. Wäre doch ein schöner Gedanke, wenn die Trainees in Dialog mit dem eLearning System treten können und immer die nächsten besten Schritte vorgeschlagen bekommen basierend auf den aktuellen Notwendigkeiten, ihrem Wissensstand und den zu erreichenden Lernzielen.

Ihr Unternehmen ist Mitglied des iiRDS-Konsortiums. Was bedeutet dies für Ihre Weiterentwicklung des KI-Einsatzes in der Zukunft?
Hat es Ihre bisherige Entwicklungsrichtung beeinflusst?

Helmut Nagy: Im Gegensatz zu NINEFEB sind wir nicht Mitglied des IIRDS-Konsortiums, beobachten die Entwicklung aber mit großem Interesse. Standards sind ein essenzieller Bestandteil für die effektive Erstellung von Wissensmodellen und Wissensgraphen. Gerade im Bereich der Content Delivery gibt es noch keinen übergreifenden Standard, der die Verbindung zw. Content, Produkt, Skills, Events etc. definiert.
iiRDS versucht hierbei auch so einfach wie möglich zu bleiben, um Raum für die Individualisierung auf spezifischen Use Cases zu lassen. Nach dem iiRDS auch Teil der Asset Administration Shell ist stehen die Chancen gut, dass es sich als Standard durchsetzt. Nach dem es wichtig ist Content für die Verwendung in KI-Szenarien aufzubereiten werden Standards wie iiRDS in Zukunft essenziell sein.