RAG PAULA: lokale KI-Lösungen in der Machbarkeitsstudie

Viele Unternehmen kennen das Problem: Das relevante Wissen ist vorhanden – aber verteilt auf Richtlinien, Ordner, Handbücher, Prozessbeschreibungen oder einzelne Erfahrungsbestände. Gerade in der Personalarbeit kostet es Zeit, Informationen zu Qualifizierung, Einarbeitung, Zuständigkeiten oder internen Regelungen zuverlässig zu finden und in konkrete Entscheidungen zu übersetzen.

Im Learning Lab an der TU Dresden kann das RAG-System „Paula“ ausprobiert werden. Anhand eines Beispielfalles können Sie das System an einem unserer Laptops ausprobieren. Es sind keine Vorkenntnisse notwendig.

Foto: RAG Paula im PAL on Tour Bus

Foto: RAG Paula bei Eröffnung des Living Lab an der TU Dresden

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation – also eine KI-gestützte Suche, die nicht frei „drauflos formuliert“, sondern Antworten aus hinterlegten Dokumenten ableitet und die zugrunde liegenden Quellen sichtbar macht. Das ist besonders interessant für Unternehmen, die sensible Informationen nicht beliebig in externe Systeme geben möchten, sondern zunächst nachvollziehbar und praxisnah testen wollen, was solche Anwendungen leisten können. Zudem kann das von uns erstellte Assistenzsystem Paula mit Bordmitteln und ohne Programmierkenntnisse umgesetzt werden.

Im Learning Lab geht es deshalb nicht nur um Technik. Unternehmensvertretende können anhand realistischer Aufgaben erproben, wie sprachmodellunterstützte Suchsysteme im betrieblichen Alltag genutzt werden können. Besonders für kleinere und mittlere Unternehmen entsteht so ein niedrigschwelliger Raum, um Chancen, Grenzen und Voraussetzungen von KI-gestütztem Wissensmanagement besser einzuschätzen.

Foto: Claudia Graf-Pfohl erklärt die Funktionsweise des RAG-Systems

Hintergrundinfos zu Fragen der personellen Vorbereitung der KI-Nutzung finden Sie hier im Regionalen Kompetenzzentrum der Arbeitsforschung PAL.

ATB begleitet die Erprobung mit arbeitswissenschaftlicher Perspektive im Rahmen einer Machbarkeitsanalyse: Entscheidend ist nicht nur, ob ein System eine Antwort liefert, sondern ob diese Antwort im Unternehmen verständlich, überprüfbar und handlungsleitend wird. Für Personalverantwortliche wird erprobt, ob Paula Anlass bietet, um über Wissensstrukturen, Kompetenzaufbau und die Gestaltung zukünftiger HR-Prozesse nachzudenken. Bisher lassen sich spezifische Learnings ableiten, die sich auf die komplette RAG-Architektur auswirken. Ebenso wie bei vielen anderen Technologien hängt eine gute Antwortqualität von der Datenbasis ab. Der konkrete Einsatzfall sollte daher auf Kosten und Nutzen kritisch geprüft werden.

Hier finden Sie Termine zu Veranstaltungen im Learning Lab. Bei Fragen zu weiteren Einsatzszenarien in Ihrem Unternehmen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.