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RAG Paula im Learning Lab: KI-gestützte Wissenssuche für die Personalarbeit ausprobieren

Wie lassen sich Personalwissen, Qualifizierungsbedarfe und interne Dokumente schneller nutzbar machen? Im Learning Lab an der TU Dresden können Unternehmensvertretende das RAG-System „Paula“ praxisnah testen.

Viele Unternehmen kennen das Problem: Das relevante Wissen ist vorhanden – aber verteilt auf Richtlinien, Ordner, Handbücher, Prozessbeschreibungen oder einzelne Erfahrungsbestände. Gerade in der Personalarbeit kostet es Zeit, Informationen zu Qualifizierung, Einarbeitung, Zuständigkeiten oder internen Regelungen zuverlässig zu finden und in konkrete Entscheidungen zu übersetzen.

Learning Lab an der TU Dresden

Im Learning Lab an der TU Dresden kann das RAG-System „Paula“ ausprobiert werden. Anhand eines Beispielfalles können Sie das System an einem unserer Laptops ausprobieren. Es sind keine Vorkenntnisse notwendig.

Foto Paula im PAL on Tour Bus

Foto: RAG Paula im PAL on Tour Bus

RAG-Technologie

RAG steht für Retrieval-Augmented Generation – also eine KI-gestützte Suche, die nicht frei „drauflos formuliert“, sondern Antworten aus hinterlegten Dokumenten ableitet und die zugrunde liegenden Quellen sichtbar macht. Das ist besonders interessant für Unternehmen, die sensible Informationen nicht beliebig in externe Systeme geben möchten, sondern zunächst nachvollziehbar und praxisnah testen wollen, was solche Anwendungen leisten können. Zudem kann das von uns erstellte Assistenzsystem Paula mit Bordmitteln und ohne Programmierkenntnisse umgesetzt werden.

Einsatzfall HR-Verantwortliche

Für Personalverantwortliche bietet Paula einen konkreten Einstieg in zentrale Fragen der digitalen Personalarbeit:

  • Wie können Mitarbeitende schneller die richtige Information finden?
  • Wie lassen sich Weiterbildungsbedarfe aus vorhandenen Unterlagen ableiten?
  • Welche Rolle kann ein Assistenzsystem bei Onboarding, Erfahrungswissenssicherung oder Offboarding spielen?
  • Und wo braucht es weiterhin menschliche Einschätzung, Prüfung und Verantwortung?

Im Learning Lab geht es deshalb nicht nur um Technik. Unternehmensvertretende können anhand realistischer Aufgaben erproben, wie sprachmodellunterstützte Suchsysteme im betrieblichen Alltag genutzt werden können – zum Beispiel, wenn HR-Wissen für Entscheidungen, Empfehlungen oder konkrete nächste Schritte aufbereitet werden muss. Besonders für kleinere und mittlere Unternehmen entsteht so ein niedrigschwelliger Raum, um Chancen, Grenzen und Voraussetzungen von KI-gestütztem Wissensmanagement besser einzuschätzen.

Claudia Graf-Pfohl erklärt die Funktionsweise des RAG-Systems

Foto: Claudia Graf-Pfohl erklärt die Funktionsweise des RAG-Systems

Hintergrundinfos zu den Stellschrauben der KI-Einführung in der Personalarbeit finden Sie im Regionalen Kompetenzzentrum der Arbeitsforschung.

Machbarkeitsanalyse

ATB begleitet die Erprobung mit arbeitswissenschaftlicher Perspektive: Entscheidend ist nicht nur, ob ein System eine Antwort liefert, sondern ob diese Antwort im Unternehmen verständlich, überprüfbar und handlungsleitend wird. Für Personalverantwortliche kann Paula damit ein praktischer Anlass sein, über Wissensstrukturen, Kompetenzaufbau und die Gestaltung zukünftiger HR-Prozesse nachzudenken – bevor im Alltag wieder jemand fragt: „Wo stand das nochmal?“

Interesse?

Hier finden Sie Termine zu Veranstaltungen im Learning Lab. Bei Fragen zu weiteren Einsatzszenarien in Ihrem Unternehmen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.

Ansprechpersonen

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Claudia Graf-Pfohl
Lisa-Marie Winkler
Lisa-Marie Winkler
Tobias Sanders
Tobias Sanders

Gefördert von

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Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR), Förderrichtlinie „Zukunft der Arbeit: Regionale Kompetenzzentren der Arbeitsforschung. Erste Wettbewerbsrunde: Gestaltung neuer Arbeitsformen durch Künstliche Intelligenz“ im Programm „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ (Förderkennzeichen: 02L19C306) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Webseite liegt bei den Autor:innen.

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