Systeme lernen aus Benutzeraktivitäten

Ein letztes Beispiel soll veranschaulichen, dass gerade das systemseitige Lernen durch die Interaktion vieler Nutzer - ein Basisfaktor moderner Social Software - sich im betrieblichen Umfeld zukünftig weiter etablieren wird. MHZ Hachtel, ein Schweizer Hersteller von Fensterdekorationen, Lichtregulierung und Sonnenschutz, hat jüngst selbstlernende Diagnosebäume im Kundenservice vorgestellt. Mitarbeiter sind dort aufgrund komplexer und sich rasch ändernder Produkte zunehmend auf technisches Wissen angewiesen. Bei MHZ nutzt das System einen Algorithmus, der jede dokumentierte Lösung mit ihrer Erfolgsquote verknüpft.

Bei der Abarbeitung der Fragen versucht das System den Gesprächsverlauf so zu steuern, dass als Erstes die Frage gestellt wird, welche die detaillierteste Aussage über die wahrscheinlichsten Lösungen erbringt. Dann folgt die Frage, die nach Bewertung der ersten Antwort wiederum mit der höchsten Wahrscheinlichkeit rasch zur passenden Lösung findet. Dieses Verfahren garantiert nicht, dass im Einzelfall keine unnötigen Fragen gestellt werden, die ein Mensch nicht stellen würde, weil er in Zusammenhängen denkt. Dennoch - in der Praxis stellt eine derartige Anwendung eine sehr kurze Bearbeitungszeit der Anfragen sicher.