Enterprise Search: 4 Prognosen für 2023

Die Technologie der unternehmensweiten Enterprise Search wird derzeit vor allem durch Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz vorangetrieben. Die Weiterentwicklung neuronaler Netze und großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) im Bereich des Machine Learning führt dabei zu immer genaueren Ergebnissen von Enterprise-Search-Anwendungen. Mit diesen Fähigkeiten ausgestattet, wird der Einsatz von Suchplattformen in diesem Jahr durch vier entscheidende Entwicklungen im Wirtschafts- und Arbeitsleben bestimmt.

1. Enterprise Search organisiert verteiltes Wissen 

Der Verlust von organisatorischem Wissen ist eines der drängendsten Probleme, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. Eine hohe Beschäftigtenfluktuation, Remote-Arbeit, Umstrukturierungen durch Fusionen und Übernahmen sowie eine explosionsartige Zunahme unstrukturierter Daten führen dazu, dass Wissen auf zahllosen Informationsinseln verstreut liegt. Eine kürzlich von Sinequa durchgeführte Umfrage von 1.000 IT-Managern in großen Unternehmen ergab, dass 67 Prozent der Befragten über den Wissensverlust besorgt sind, der entsteht, wenn Beschäftigte die Organisation verlassen. Enterprise Search ermöglicht es vor diesem Hintergrund, das kollektive Wissen einer Organisation zu erwerben. Und dieses zu organisieren, teilen, bewahren, anzuwenden und weiterzuentwickeln.

2. Zersplitterung auf viele Anwendungen

Heutzutage greift ein Angestellter durchschnittlich auf bis zu 40 Anwendungen pro Tag zu, jede mit ihrer eigenen (oft suboptimalen) Sucherfahrung. Dies führt zu einer hohen kognitiven Belastung, um den Arbeitsfluss über so viele unzusammenhängende Systeme aufrechtzuerhalten. Wichtige Informationen werden übersehen, weil sie in zu vielen Anwendungen untergegangen sind. Der Trend der Zersplitterung wird sich auch im kommenden Jahr fortsetzen. Eine Plattform für Unternehmenssuche bindet alle Anwendungen an und ermöglicht so den Zugriff auf das gesamte Unternehmenswissen über eine einzige Schnittstelle. Damit wird diese zur einzigen Möglichkeit, nahtlos mit Wissen zu interagieren.

3. Enterprise Search wird immer relevanter

Einfache Suchfunktionen, wie sie fast jede Softwareanwendung beinhaltet, liefern nur unscharfe Ergebnisse. Es kommt aber auf Relevanz an. Sie zu erzeugen, ist schwierig und gleichzeitig unerlässlich, um brauchbare Suchergebnisse zu erhalten. Lösungen für Enterprise Search beinhalten deshalb Natural Language Processing und Machine-Learning-Algorithmen wie automatische Clusterbildung (Einordnung von Inhalten in Kategorien), Klassifizierung anhand von Beispielen (ohne definierte Regeln), Empfehlungen, Predictive Analytics und Ähnlichkeitsberechnungen. Also welche Inhalte sind ähnlich, auch wenn die Schlüsselbegriffe nicht die gleichen sind.

Durch das Aufkommen von großen Sprachmodellen (LLMs) öffnet sich derzeit die Tür für die Vektorsuche, bei der Informationen auf der Grundlage ihrer Bedeutung abgerufen werden. Leistungsfähige Enterprise-Search-Engines integrieren semantische Vektorsuche mit einer statistischen Schlüsselwortsuche, um die beste Relevanz zu erzielen. Diese technische Entwicklung, bei der Computer lernen, mit Menschen zusammenzuarbeiten, und nicht umgekehrt, wird sich 2023 fortsetzen – was gleichzeitig zu einem weiteren großen Trend führt.

4. Fragen und Antworten wie bei Google

LLMs und die Fähigkeit, mit einer Enterprise-Search-Engine semantisch zu arbeiten, erlauben Fragen und Antworten, wie man es von Google kennt, künftig auch in Unternehmen. Noch steckt die Anwendung in ihren Anfängen, aber die Technologie schreitet schnell voran, was sich in diesem Jahr fortsetzen wird. Neuronale Suche wird schon bald in der Lage sein, direkte Ant-worten auf einfache Fragen zu extrahieren.

Über den Autor: Alexandre Bilger ist Präsident und CEO von Sinequa, Anbieter Enterprise-Search-Lösungen. Als Absolvent zweier „Grandes Ecoles“ (École Polytechnique und École des Mines) begann er seine Laufbahn als Software-Architekt. Seit 2006 ist er bei Sinequa tätig und seit 2010 CEO des Unternehmens. (sg)

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