Dr. Sinan Sen

Datalyxt GmbH
sinan.sen@datalyxt.com

Langweilige Routine war gestern – Entlastung von Wissensarbeiter:innen dank KI-Unterstützung

Tipp, tipp, hurra. Ganz so schnell geht die Literaturrecherche meist nicht. Wissenschaftliche Mitarbeitende an Forschungseinrichtungen wissen, wie zeitaufwändig die Suche nach geeigneter Literatur sein kann. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich das ändern. Wie genau, das zeigt der folgende Anwendungsfall.

Motivation

Etwa 25% ihrer Arbeitszeit investieren wissenschaftliche Mitarbeitende für die monotone und repetitive Literaturrecherche nach relevanten Veröffentlichungen. Insbesondere die Recherche in einem neuen Themenfeld mit geringem Vorwissen gestaltet sich schwierig, um einen guten Überblick über die Publikationslandschaft zu erhalten. Bei einer Suche in thematisch benachbarten Forschungsgebieten kommt insbesondere die Schwierigkeit hinzu, dass entsprechende Suchterme für den jeweiligen Forschungsbereich nicht immer bekannt sind. Diese müssen zunächst aufwendig recherchiert werden. Ein KI-unterstütztes Assistenzsystem soll Wissenschaftler:innen helfen, relevante Publikationen schneller zu finden.

Zielstellung

Das primäre Ziel in diesem Anwendungsfall besteht darin, durch die bedarfsorientierte Anwendung von KI-Methoden eine Reduzierung der monotonen und wiederkehrenden Tätigkeiten zu erzielen. Dadurch soll den wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten, wie die Auswertung der Literatur oder die Generierung von neuem Wissen in Form von wissenschaftlichen Erkenntnissen oder Publikationen zur Verfügung stehen. Der digitale Assistent soll dazu in der Lage sein, kontinuierlich neue Publikationsinformationen aus gängigen Literaturquellen zu sammeln, diese inhaltlich zu analysieren und für die Recherche bereitzustellen.

Die inhaltliche Analyse der Publikationen soll wie folgt realisiert werden:
1. Analysen, die abhängig von einer konkreten Recherche einen Überblick verschaffen, um bspw. relevante Forschungsschwerpunkte oder Trends zu erkennen.
2. Analysen, die quellenübergreifend unterschiedliche Suchverfahren anbieten, um die entsprechenden Publikationen sowie Vorschläge für weitere relevante Suchterme zu erhalten. Insbesondere soll es möglich sein durch Begriffskombinationen oder vollständige Sätze eine semantische Suche durchzuführen, um so auch thematisch relevante Publikationen zu finden, die nicht exakt die definierten Suchterme beinhalten.

Herangehensweise

Im Rahmen dieses Anwendungsfalls werden die Auswirkungen von Textanalysen auf die Wissensarbeiter:innen untersucht. Die Entwicklung des Demonstrators erfolgt in enger Abstimmung mit der Zielgruppe. Im ersten Schritt wird KARL im Rahmen von Experteninterviews mit wissenschaftlich arbeitenden Personen unterschiedlicher Erfahrungsstufe die aktuelle Vorgehensweise bei der Literaturrecherche analysieren und die Herausforderungen erfassen. Basierend auf diesen initialen Anforderungen wird KARL die erste Version des Demonstrators bereitstellen und in mehreren Iterationsstufen weiter optimieren sowie bedarfsweise erweitern. Die unterschiedlichen Entwicklungsstufen werden mit der Zielgruppe evaluiert, um einerseits die KI-Unterstützung bewerten und andererseits die Auswirkungen der Verbesserungen im Gesamtkontext des Anwendungsfalls besser einzuordnen zu können.

Mehrwerte

Durch die kontinuierliche systematische Untersuchung und Evaluation des digitalen Assistenten soll ein besseres Verständnis der Interaktion zwischen KI und Wissensarbeiter:innen geschaffen werden. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse soll die Notwendigkeit weiterer Analyseverfahren identifiziert und diese in den Kontext der Wissensarbeit eingeordnet werden. Des Weiteren sollen Handlungsempfehlungen für zukünftige Entwicklungen im Bereich der Textanalysen abgeleitet werden, die sowohl die Prozessebene als auch die Technologieebene betreffen.

Langweilige Routine war gestern – Entlastung von Wissensarbeiter:innen dank KI-Unterstützung

Tipp, tipp, hurra. Ganz so schnell geht die Literaturrecherche meist nicht. Wissenschaftliche Mitarbeitende an Forschungseinrichtungen wissen, wie zeitaufwändig die Suche nach geeigneter Literatur sein kann. Mittels Künstlicher Intelligenz (KI) lässt sich das ändern. Wie genau, das zeigt der folgende Anwendungsfall.

Motivation

Etwa 25% ihrer Arbeitszeit investieren wissenschaftliche Mitarbeitende für die monotone und repetitive Literaturrecherche nach relevanten Veröffentlichungen. Insbesondere die Recherche in einem neuen Themenfeld mit geringem Vorwissen gestaltet sich schwierig, um einen guten Überblick über die Publikationslandschaft zu erhalten. Bei einer Suche in thematisch benachbarten Forschungsgebieten kommt insbesondere die Schwierigkeit hinzu, dass entsprechende Suchterme für den jeweiligen Forschungsbereich nicht immer bekannt sind. Diese müssen zunächst aufwendig recherchiert werden. Ein KI-unterstütztes Assistenzsystem soll Wissenschaftler:innen helfen, relevante Publikationen schneller zu finden.

Zielstellung

Das primäre Ziel in diesem Anwendungsfall besteht darin, durch die bedarfsorientierte Anwendung von KI-Methoden eine Reduzierung der monotonen und wiederkehrenden Tätigkeiten zu erzielen. Dadurch soll den wissenschaftlichen Mitarbeiter:innen mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten, wie die Auswertung der Literatur oder die Generierung von neuem Wissen in Form von wissenschaftlichen Erkenntnissen oder Publikationen zur Verfügung stehen. Der digitale Assistent soll dazu in der Lage sein, kontinuierlich neue Publikationsinformationen aus gängigen Literaturquellen zu sammeln, diese inhaltlich zu analysieren und für die Recherche bereitzustellen.

Die inhaltliche Analyse der Publikationen soll wie folgt realisiert werden:
1. Analysen, die abhängig von einer konkreten Recherche einen Überblick verschaffen, um bspw. relevante Forschungsschwerpunkte oder Trends zu erkennen.
2. Analysen, die quellenübergreifend unterschiedliche Suchverfahren anbieten, um die entsprechenden Publikationen sowie Vorschläge für weitere relevante Suchterme zu erhalten. Insbesondere soll es möglich sein durch Begriffskombinationen oder vollständige Sätze eine semantische Suche durchzuführen, um so auch thematisch relevante Publikationen zu finden, die nicht exakt die definierten Suchterme beinhalten.

Herangehensweise

Im Rahmen dieses Anwendungsfalls werden die Auswirkungen von Textanalysen auf die Wissensarbeiter:innen untersucht. Die Entwicklung des Demonstrators erfolgt in enger Abstimmung mit der Zielgruppe. Im ersten Schritt wird KARL im Rahmen von Experteninterviews mit wissenschaftlich arbeitenden Personen unterschiedlicher Erfahrungsstufe die aktuelle Vorgehensweise bei der Literaturrecherche analysieren und die Herausforderungen erfassen. Basierend auf diesen initialen Anforderungen wird KARL die erste Version des Demonstrators bereitstellen und in mehreren Iterationsstufen weiter optimieren sowie bedarfsweise erweitern. Die unterschiedlichen Entwicklungsstufen werden mit der Zielgruppe evaluiert, um einerseits die KI-Unterstützung bewerten und andererseits die Auswirkungen der Verbesserungen im Gesamtkontext des Anwendungsfalls besser einzuordnen zu können.

Mehrwerte

Durch die kontinuierliche systematische Untersuchung und Evaluation des digitalen Assistenten soll ein besseres Verständnis der Interaktion zwischen KI und Wissensarbeiter:innen geschaffen werden. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse soll die Notwendigkeit weiterer Analyseverfahren identifiziert und diese in den Kontext der Wissensarbeit eingeordnet werden. Des Weiteren sollen Handlungsempfehlungen für zukünftige Entwicklungen im Bereich der Textanalysen abgeleitet werden, die sowohl die Prozessebene als auch die Technologieebene betreffen.

Dr. Sinan Sen

Datalyxt GmbH
sinan.sen@datalyxt.com