PRODUKTE6. August 2024

Qlik Answers soll KI-generierte Antworten auf Anfrage erklärbar machen

Qlik Answers
Qlik

Qlik hat jetzt die Self-Service-KI-Lösung “Answers” auf den Markt gebracht. Die Anwendung nutze generative KI, um unstrukturierte Daten in verwertbare Ergebnisse umzuwandeln. Der wesentliche Fokus liege auf der Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-generierten Antworten – was Institute, die generative KI einsetzen wollten, in der Vergangenheit immer wieder vor große Probleme gestellt habe. Kunden würden von der Leistungsfähigkeit der KI und ihrer Skalierbarkeit auch angesichts hoher Komplexität bei gleichzeitiger Risikovermeidung profitieren.

Qlik Answers verknüpfe generative KI mit den Data-Analytics-Funktionen des Unternehmens und liefere kontextbezogene Ergebnisse auf Basis von umfangreichen unstrukturierten Datenquellen. Mit der Lösung könnten Kunden KI nahtlos in ihre bestehenden Workflows der Qlik Business Intelligence integrieren, was eine effiziente Ressourcennutzung gewährleiste – und so technische Schulden vermeide.

Die Features von Qlik Answers:

  • KI-gestützte Antworten: Relevante Antworten aus kuratierten Wissensdatenbanken, die den Wert unstrukturierter Daten verbessern sollen.
  • Schnelle Bereitstellung: Laut Anbieter sofort einsatzbereite Lösung, die den Zeitaufwand und die Komplexität der Bereitstellung reduziere.
  • Transparenz: Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit dank Antworten, die mit ihren Quelldokumenten verknüpft seien.
  • Integrationsfähigkeit und Konnektivität: Integration in bestehende Systeme und Plattformen unter Einsatz der Qlik Enterprise Connectors für den Zugriff auf eine Vielzahl von unstrukturierten Datenquellen.
  • Mehr Effizienz: Unterstützung für geschäftliche Aktivitäten und Entscheidungen in Echtzeit, was Anwendern den schnellen Zugriff auf relevante Informationen ermögliche.

Answers (Website) verknüpfe Technologien, die für einen zuverlässigen und effizienten Zugriff auf unstrukturierte Daten unerlässlich seien. Im Kern nutze die Lösung Retrieval Augmented Generation (RAG) und verbinde Retrieval-basierte und Generative-AI-Methoden miteinander. Sie rufe relevante Dokumente dynamisch aus vorindizierten Wissensdatenbanken ab und generiere daraus präzise, kontextbezogene Antworten. Über den Einsatz moderner generativer Modelle könne die Lösung somit Informationen aus verschiedenen Quellen interpretieren und synthetisieren, so dass der Anwender prägnante und praktisch umsetzbare Antworten erhalte.

Qlik

Qlik Answers dient dem Zweck, Unternehmen dabei zu helfen, ihre unstrukturierten Daten für eine bessere Entscheidungsgrundlage nutzen zu können. Die Lösung verbindet unsere Stärken in Analyse und Datenkompetenz mit generativer KI und liefert Anwendern präzise Antworten auf ihre Fragen. Mit Qlik Answers bieten wir somit ein Tool, das die direkte Übersetzung von unstrukturierten Daten in konkrete Geschäftsergebnisse unterstützt.”

Brendan Grady, Executive VP & GM Analytics Business Unit bei Qlik

Um eine nahtlose Integration mit bestehenden Systemen zu gewährleisten, nutze Answers die Qlik Enterprise Connectors. Mit diesen Konnektoren könne die Lösung auf eine Vielzahl von unstrukturierten Datenquellen zugreifen, ohne dass umfangreiche Datenbewegungen oder Neukonfigurationen erforderlich seien. Dieser Ansatz vereinfache nicht nur die Implementierung, sondern gewährleiste auch die Integrität und Zugänglichkeit der Daten. Darüber hinaus sei Qlik Answers auf Erklärbarkeit und Transparenz ausgelegt. Alle KI-generierten Antworten ließen sich bis zu ihren ursprünglichen Quellen zurückverfolgen, so dass die Anwender die dargestellten Informationen überprüfen und ihnen vertrauen könnten.

Answers sei zudem Self-Service-orientiert, so dass Fachanwender die KI-gesteuerten Wissensassistenten ohne umfangreiches technisches Know-how oder kundenspezifische Entwicklung einsetzen und verwalten könnten. Das soll sicherstellen, dass Unternehmen schnell von der Lösung profitieren können, indem sie Echtzeit-Geschäftsaktivitäten unterstützen und Entscheidungsprozesse verbessern würden.ft

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