Ein KI-Recherche­system für Mandanten­informationen entwickeln und ausrollen

Bevor ein Prüfer, ein Transaktions­berater oder eine Compliance-Abteilung mit einem Unternehmen arbeitet, muss sie wissen, was über dieses Unternehmen öffentlich berichtet wird. Bisher heißt das: mehrere Suchmaschinen, mehrere Portale, ein Ergebnis, das niemand nachvoll­ziehen und niemand ablegen kann. Gesucht ist ein System, das öffentliche Quellen automatisch auswertet, das Ergebnis verdichtet und es so dokumentiert, dass es in eine Akte darf.

Erst ein benutzbarer Stand, dann die Bewertung durch die Nutzer. Statt lange zu spezifizieren, haben wir eine erste arbeitsfähige Fassung entwickelt — Oberfläche, Daten­beschaffung, Vorverarbeitung, Analyse — und sie dann bewerten lassen. Testnutzer aus Prüfung, Mandanten­prüfung, Steuer- und Rechts­beratung sowie Advisory haben eigene Suchbegriffe eingereicht, aus denen wir ihre persönlichen Auswertungen erzeugt haben. Bewertet wurde anhand eines Fragebogens, der auf der Norm für Gebrauchstauglichkeit aufsetzt und um offene Fragen erweitert war.

Die Auswertung hat auch das Unangenehme festgehalten. Aus der Evaluation kamen nicht nur Wünsche, sondern Befunde: eine Ansicht, die außerhalb des vorgesehenen Weges sinnlose Ergebnisse liefert, eine falsch angezeigte Artikelanzahl, eine Einrichtung, die pro Testperson Stunden dauerte, eine Wortwolke, deren Aussage niemand verstand. Wir haben das vollständig in die Auswertung geschrieben, mit der jeweiligen Ursache. Eine Evaluation, aus der nur Lob berichtet wird, ist keine Evaluation.

Aus Rückmeldungen wurden Arbeitspakete mit Begründung. Die Weiter­entwicklung lief nicht nach Wunschliste, sondern nach den Hindernissen, die der Akzeptanz im Weg standen: unpräzise Sucheingaben, die zu keinem oder zu viel Ergebnis führen; Suchen, die nur am Tag ihrer Erstellung aktuell sind; Wartezeiten im Suchvorgang; zu wenig Verdichtung in der Ergebnisdarstellung. Jedes Arbeitspaket benennt zuerst das Problem der Nutzer und dann die Tätigkeit — nicht umgekehrt.

Betrieb heißt Abhängigkeiten kennen. Das System bezog seine Artikel zunächst aus einer einzigen Schnittstelle. Fällt dieser Anbieter aus, steht das System. Diesen Punkt haben wir als eigenen Baustein herausgehoben und zuerst gelöst, bevor die Nutzerzahl ausgeweitet wurde. Dazu gehören die laufende Wartung der Modelle, ihre Aktualisierung bei Änderungen im System, die Beobachtung der Laufzeit und die regelmäßige Prüfung, ob ein besseres Modell verfügbar ist. Das ist der unspektakuläre Teil, an dem Prototypen sonst sterben.

Generative Funktionen als Ergänzung, nicht als Ersatz. Frage und Antwort auf der extrahierten Datenbasis, Zusammenfassungen, inhaltliche Filterung — angeboten wurden sie erst, nachdem das System stabil lief und die Nutzer selbst nach mehr Verdichtung verlangt hatten. Die Reihenfolge ist Absicht: Erst die belegbare Datenbasis, dann die Sprachschicht darüber. Umgekehrt entsteht ein System, das flüssig antwortet und nichts beweisen kann.