Nyt forbedringshjul gør vidensassistenter mere pålidelige i drift
Flere danske virksomheder og kommuner har fået interne vidensassistenter med kunstig intelligens, der kan svare ud fra egne dokumenter (SharePoint, kvalitetsmanualer, personalepolitikker). Udfordringen kommer efter lanceringen: Når dokumenter ændrer sig, eller brugerne spørger “på nye måder”, falder kvaliteten hurtigt.
En ny, åben metode fra 567 Labs samler praksis til et enkelt princip: behandl vidensassistenten som et driftsprodukt, og gør forbedring til en fast rytme med måling og feedback – ikke et engangsprojekt.
Kort fortalt
- Metoden bygger på et “forbedringshjul”: mål → få feedback → find mønstre i fejl → ret → mål igen.
- Fokus er især på RAG (retrieval-augmented generation: teknik hvor systemet slår op i virksomhedens dokumenter, før det svarer) og på at sikre, at assistenten henter de rigtige kilder.
- Små ændringer kan flytte meget: I et eksempel gav en mere konkret feedback-tekst cirka 5× flere tilbagemeldinger (Zapier: ca. 10 → 40 om dagen).
- I en bygge-case steg “rammer vi de rigtige tegninger?” fra 27 % til 85 % efter målrettede forbedringer.
En vigtig pointe er, at du ikke kun skal kigge på én samlet “kvalitetsscore”. Du skal kunne se, hvor det går galt: hvilke emner, hvilke dokumenttyper, hvilke afdelinger – og om fejlene stiger efter nye dokumentversioner.
| Signal du kan følge | Hvad det typisk betyder | Hvad du kan gøre |
|---|---|---|
| Mange spørgsmål uden gode kilder | Der mangler indhold, eller dokumenter er forældede | Opdatér/tilføj dokumenter dér hvor fejlene opstår |
| Lav feedback-rate | Brugerne gider ikke/kan ikke melde tilbage | Gør feedback til ét klik og spørg: “Fik du svar?” |
| Lang svartid ved bestemte emner | Dokumenterne er tunge eller uklare at søge i | Strukturér materialet bedre (kortere, tydeligere afsnit) |
I dansk praksis kan det fx være en økonomiafdeling, hvor assistenten svarer på spørgsmål om udlæg og rejseafregning. Hvis målingerne viser, at spørgsmål om udlæg ofte rammer gamle bilag, er løsningen sjældent “ny teknologi” – men en opdateret vejledning, tydelige kildehenvisninger i svarene og en fast månedlig gennemgang.
Når dokumenterne indeholder persondata, skal GDPR og adgangsstyring være på plads fra start, og det bør være tydeligt for brugeren, hvilke kilder svaret bygger på.
Det kan du gøre nu
- Vælg ét afgrænset område (fx “rejseafregning” eller “personalepolitik”) og mål kvaliteten dér først.
- Indfør enkel feedback (god/dårlig + valgfri kommentar) og gør den synlig.
- Følg 2-3 driftsmål: “ingen træf”-andel, feedback-rate og svartid (både typisk og i travle perioder).
- Sæt en fast ansvarlig for kvalitet (drift), ikke kun for teknik.
Kilder
🤖 Denne artikel er skrevet af kunstig intelligens og kan indeholde fejl.
Læs original kilde →Fandt du en fejl?