Franz Kögl, Vorstand der IntraFind Software AG, sprach mit der TREND-REPORT-Redaktion über die Evolution unternehmensweiter Suchanwendungen.

Herr Kögl, wieviel Zeit verbringen heute Mitarbeiter damit, nach business-relevanten Dokumenten und Informationen im Unternehmen zu suchen?
Die Zahlen, wieviel Zeit Mitarbeiter durchschnittlich pro Tag in sinnlose und schlimmstenfalls völlig ergebnislose Informationsrecherchen investieren, weichen in den unterschiedlichen Studien stark voneinander ab. Ich gehe davon aus, dass ein Wissensarbeiter heute sicher 30 Minuten pro Tag nach relevanten Informationen sucht, um das Rad nicht ständig neu erfinden zu müssen und um an einen kompletten Überblick über die für seinen Tätigkeitsbereich entscheidenden Inhalte zu gelangen. Für einen Wirtschaftsstandort wie Deutschland, wo Zeit für Unternehmen eine kostbare Ressource darstellt, ist das eindeutig zu lang.

Wie kann die Produktivität in diesem Kontext gesteigert werden?
Durch intelligente Werkzeuge, die Informationen aus unterschiedlichen Datensilos auffindbar machen und miteinander in Beziehung setzen. Bewertet man die dadurch eingesparten Arbeitszeiten mit internen Stundensätzen zeigt sich das immense Einsparpotenzial einer unternehmensweiten Suche. Manche unserer Kunden betrachten auch nur einzelne Spezial-Use-Cases wie zum Beispiel die Verkürzung von Antwortzeiten im Service Desk, wobei sie teilweise einen Return on Investment von deutlich unter einem Jahr erreichen. Mit einer Enterprise-Search-Lösung lassen sich also massive Kostenvorteile und Einsparungspotenziale darstellen. Ganz zu schweigen von den Kosten, die aufgrund falscher Entscheidungen entstehen, weil vorhandene Informationen nicht auffindbar waren und verborgen blieben.

Was verstehen Sie unter Enterprise Search?
Für uns bildet Enterprise Search das zentrale Rückgrat der modernen, zukunftsfähigen Informations- und Wissensinfrastruktur eines Unternehmens. Dafür kombiniert sie intelligente Suche mit Natural Language Processing (NLP), Graphdatenbanken und Verfahren für tiefes Textverständnis. Die Anwender können natürlichsprachlich und umfassend in allen Datenquellen rechtegeprüft suchen und finden, egal, ob die Daten strukturiert oder unstrukturiert vorliegen. Darüber hinaus ermöglicht sie Ad-hoc-Analysen und informiert die Anwender proaktiv, beispielsweise durch Zugriff auf ihren Kalender, um sie vor einem Termin über die Agenda, das Gesprächsprotokoll oder die letzte E-Mail des Ansprechpartners zu unterrichten. Unserem Verständnis nach ist Enterprise Search also heute deutlich mehr als eine einfache Volltextsuchmaschine, die auf Eingabe eines Suchbegriffs hin eine Trefferliste liefert. Deshalb finde ich die Bezeichnungen „Insight Engine“ oder „Cognitive Search Engine“ eigentlich auch besser und zutreffender als „Enterprise Search“ oder „unternehmensweite Suche“.

Welche Vorteile hat eine kognitive Suche für Organisationen?
Eine kognitive Suche macht nicht nur einzelne Begriffe findbar, sondern analysiert komplette Satzstrukturen. Damit ermöglicht sie die Verarbeitung natürlichsprachlicher Suchanfragen, gewährleistet einen optimalen Erkenntnisgewinn aus Texten und kann kontextbezogen im Sinne der Suchanfrage korrekte Ergebnisse liefern. Die Relevanz wird damit deutlich verbessert, relevante Informationen stehen oben in der Trefferliste. Mittelfristig macht eine kognitive Suche eine Trefferliste aber sogar ganz überflüssig. Die kommenden Generationen an Enterprise-Search-Lösungen werden als Conversational Systems und virtuelle Assistenten fungieren, die sich nutzerfreundlich, flexibel und unabhängig von einer Trefferliste einsetzen lassen. Dadurch wird die kognitive Suche zu einem wichtigen Bestandteil des Digitalen Arbeitsplatzes.

Nennen Sie uns doch einige Beispiele für den Einsatz.
Cognitive Search kommt oft zum Einsatz, um die klassischen suchgetriebenen Anwendungen wie Intranetsuche, Enterprise Search, E-Commerce-Suche und Suche auf Webseiten weiter aufzuwerten. Eine wichtige Rolle spielt die Verarbeitung natürlichsprachlicher Suchanfragen, die es den Nutzern ermöglicht, W-Fragen zu stellen. Im User Helpdesk, bei Self-Services oder bei Chatbots hilft Cognitive Search, die passenden Antworten zu finden, indem sie Fragen syntaktisch und semantisch analysiert. Mit ihrer Fülle an Textanalysetechnologien kann eine Cognitive Search aber auch noch viele weitere Anwendungsfelder adressieren. Dazu zählt etwa die Identifikation von Experten im Unternehmen oder die Analyse von personenbezogenen Daten, beispielsweise im Rahmen der DSGVO; aber auch die zielgerichtete Filterung unüberschaubare Informationsmengen für interne und externe Informationsprozesse.

Enterprise-Search-Systeme wie der iFinder5 elastic verfügen heute über einen umfassenden Stack an KI-Technologien.

Enterprise-Search-Systeme wie der iFinder5 elastic verfügen heute über einen umfassenden Stack an KI-Technologien.

Enterprise-Search-Systeme wie der iFinder5 elastic verfügen heute über einen umfassenden Stack an KI-Technologien.

Wie fügt sich Ihre Lösung in die digitalen Unternehmensprozesse ein?
Sie lässt sich zum einen aufgrund ihrer Serviceorientierten Architektur einfach einbinden und bietet zum anderen Plug-and-Play-fähige Bausteine für die Integration in Fremdapplikationen. Dadurch müssen Unternehmen keine zusätzliche Benutzeroberfläche einführen und supporten. Unsere Lösung kann als zentrale Wissens-Infrastruktur im Backend bestehende Prozesse anreichern, etwa die Analyse des digitalisierten Posteingangs, die Weiterleitung von Support-Tickets an die zuständigen Helpdesk-Mitarbeiter oder das automatische Erkennen von vertraulichen Informationen oder Löschfristen. Und sie kann in die User Interfaces bereits etablierter Anwendungen integriert werden. Dazu zählen Anwendungen wie Confluence, SharePoint, Liferay, WordPress oder Outlook, die allesamt eine zentrale Rolle für den Digitalen Arbeitsplatz der Zukunft spielen.

Wieviel Konnektoren bringt Ihre Lösung mit und wie individuell können Sie auf Ihre Kunden eingehen?
Unsere Lösung verfügt über mehr als 60 native Konnektoren, mit denen Applikationen wie SharePoint, Liferay, Connections, Jive, Documentum, Confluence, Jira, Notes, Exchange, viele Content-Management-, Dokumenten-Management- und Archiv-Systeme sowie natürlich Office 365-Apps angebunden werden können. Daneben bringt sie generische Konnektoren mit, beispielsweise Web Crawler, Datenbank-Konnektoren, CMIS-Konnektoren oder einen XML-Konnektor, mit denen sich sehr viele verschiedene Datenquellen anbinden lassen. Durch offene, gut dokumentierte APIs können unsere Kunden aber auch eigene Konnektoren entwickeln. Grundsätzlich haben wir in 18 Jahren im Enterprise-Search-Geschäft noch jede Datenquelle angebunden – so exotisch sie auch gewesen sein mag.

Welche Datenquellen können Sie einbinden?
Wir sind in der Lage, sowohl alle unternehmensinternen als auch alle externen Datenquellen anzubinden. Unsere Lösung kann Fachinformationsdatenbanken, Deep-Web-Datenquellen sowie natürlich jede frei zugängliche URL crawlen und in den Wissens-Informationsraum einbinden. Damit lassen sich weitere interessante Use Cases wie Trend-Analysen sowie Wettbewerbs- oder Portfolio-Monitoring umsetzen.
Als fortschrittliche Cognitive Search Engine kann der IntraFind iFinder strukturierte und semi-strukturierte Daten genauso effizient verarbeiten wie Textinformationen. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht es, sämtliche Informationen in einer mächtigen, beliebig skalierbaren und normierten Weise zu bündeln und die unterschiedlichen Welten miteinander zu verknüpfen. Die Anwender können abhängig vom Use Case, flexibel und ad hoc aus beliebigen Blickwinkeln Fragen stellen und erhalten einen umfassenden 360-Grad-Blick von vernetzen Informationen als Antwort.