CollectivIQ lanserer GigaBrain for å dele kunnskap mellom KI-kolleger i bedrifter

Den mest nyttige informasjonen i et kundeforhold mangler ofte i de offisielle dokumentene: hvem som faktisk må godkjenne et kjøp, hvorfor en leveringsplan ble endret, eller hvilket unntak som løste et tilbakevendende problem. CollectivIQ vil tette dette gapet med GigaBrain, et felles intelligenslag for bedrifter som formelt lanseres 21. oktober. Systemet skal gjøre kunnskap som ansatte tilegner seg gjennom arbeidet med KI-kolleger, tilgjengelig for andre autoriserte kolleger på tvers av virksomheten.

Disse kollegene, som CollectivIQ kaller Digital Direct Reports (DDR-er), bygger opp kontekst mens de utfører oppgaver. GigaBrain skal koble sammen relevante deler av denne konteksten på tvers av en organisasjon, slik at folk slipper å forklare den samme kunden, det samme prosjektet eller den samme prosessen om og om igjen. I kunngjøringen beskrives løsningen som et minnelag for CollectivIQ-plattformen, ikke som en ny grunnmodell for generelle formål.

Dette skillet er viktig. En KI-assistent kan svare godt på et spørsmål, men likevel overlate til neste medarbeider å rekonstruere den samme bakgrunnen fra bunnen av. Delt minne skal bevare den nyttige konteksten fra den første samhandlingen. Om dette fører til bedre arbeid, avhenger av hva som huskes, hvordan det verifiseres, og hvem som kan bruke det.

Slik deles kunnskap utover den enkelte KI-samtalen

I lanseringsmaterialet bruker CollectivIQ et salgseksempel for å illustrere hvordan dette fungerer. En selgers DDR kan lære om kundens innkjøpsprosess, blant annet krav til godkjenning, beslutningstakere og tidsplaner for innkjøp. Denne konteksten kan deretter bli tilgjengelig for en annen autorisert kollega som håndterer kundens neste forespørsel, uten at man er avhengig av en separat, manuell overlevering.

Et annet eksempel i orienteringen som følger kunngjøringen, handler om leverandørkontrakter og innkjøpsmønstre. Kunnskap som en DDR for prissetting har opparbeidet seg, kan være nyttig for en annen DDR som følger med på distributørenes resultater. Dette er foreslåtte arbeidsflyter, ikke publiserte målinger av kundeutfall. Det tiltalende er muligheten for å koble sammen arbeid som ellers er fordelt mellom personer, applikasjoner og avdelingsregistre.

Selskapet bygger GigaBrain rundt kunnskap som oppstår i den daglige samhandlingen, også innsikt ansatte kanskje aldri fører inn i et formelt dokument. Dette er en vanskeligere oppgave enn å samle flere filer. En nyttig observasjon kan være midlertidig, gjelde bare én kunde eller være avhengig av omstendigheter som lett går tapt når den oppsummeres.

En instruksjon som fungerer for ett kjøp, bør for eksempel ikke automatisk bli en permanent regel for alle kjøp. Effektivt organisasjonsminne må bevare betingelsene rundt et faktum, ikke bare selve faktumet. Ellers kan en effektiv overlevering føre til at en utdatert antakelse spres effektivt.

Dette kommer fram på produktsidene

På produktsiden for GigaBrain beskriver CollectivIQ et sammenkoblet kart over organisasjoner, personer, temaer og prosjekter. Ifølge siden er fakta knyttet til kilden og informasjon om hvem som har bekreftet dem, påstander med bare én kilde avventer bekreftelse fra flere kilder, og foreldede fakta utløper. Siden beskriver også hvordan kunnskapen beholder konfidensialiteten fra konteksten den stammer fra.

Disse detaljene tyder på at det legges vekt på sporbarhet og håndtering av kunnskapens livssyklus. En kilde hjelper en medarbeider med å undersøke en påstand, mens en bekreftelseslogg gjør det lettere å skille mellom en påstand og informasjon som er gjennomgått. Utløp kan begrense hvor lenge gammel kontekst blir liggende. Den offentlige beskrivelsen angir imidlertid ikke reglene for bekreftelse fra flere kilder eller utløpsintervallene. Kontrollene bør derfor ikke tolkes som en offentlig garanti for at alle fakta som hentes fram, er korrekte.

Siden for Digital Direct Reports gir kontekst om arbeidsflyten. CollectivIQ beskriver spesialister som assistenter, analytikere, ingeniører, prosjektledere, bokholdere og fakturaanalytikere som arbeider på tvers av sammenkoblede forretningssystemer. Integrasjoner som nevnes, omfatter Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce, Atlassian og GitHub. Planlagte orienteringer og gjentakende jobber inngår i dette bredere produktet, og konteksten skal følge med fra én oppgave til den neste.

Sammenhengen er enkel: DDR-er utfører arbeid og bygger opp kontekst, mens GigaBrain gjør relevant organisasjonskunnskap tilgjengelig for senere arbeid. Denne arkitekturen kan potensielt endre hva KI-produktivitet måles ut fra, fra en enkelt økt til en sammenhengende arbeidsflyt for teamet.

Deling av minne krever tydelige grenser

I lanseringsmaterialet nevnes en inkognitomodus for samhandling som ikke skal inngå i organisasjonens delte minne. I sikkerhetsdokumentasjonen til CollectivIQ står det også at personlige arbeidsområder og bedriftsarbeidsområder er adskilt, at tilkoblede systemer bruker enkeltpersoners OAuth-tillatelser, og at tilgangen til delt kunnskap begrenses etter rolle. Ifølge dokumentasjonen skal en DDR uten autorisasjon verken vise eller oppsummere beskyttet kunnskap.

Dette siste kravet er viktig fordi et system kan røpe sensitiv informasjon indirekte. Det er ikke nok å holde tilbake et originaldokument hvis innholdet dukker opp igjen i et sammendrag som ellers er tilgjengelig. Tilgangskontroll må gjelde både avledet kunnskap og kildematerialet.

Sikkerhetssiden beskriver også handlingslogger, enkel pålogging og klargjøring av brukere. Den skiller mellom begrensninger på modelltrening og lagring: Selskapet opplyser at inndata og utdata hos kommersielle modelltilbydere ikke brukes til trening, mens enkelte tilbydere kan lagre API-innhold for å overvåke misbruk, vanligvis i opptil 30 dager. Incognito bør derfor forstås som en minnekontroll, uten at man dermed kan gå ut fra at alle nedstrømstjenester lagrer data i null dager.

Dette er beskrivelser av kontrolltiltak publisert av selskapet, ikke en uavhengig sikkerhetsvurdering. For bedriftskunder er praktiske spørsmål blant annet hvordan tilgangsrettigheter endres når en ansatt bytter rolle, hvordan en feilaktig opplysning rettes, og hvordan rettelsene videreføres til agenter som tidligere har brukt opplysningen. Disse spørsmålene henger også sammen med den bredere utfordringen med å styre KI-agenter i virksomheter.

Måle om delt kontekst forbedrer arbeidet

Lanseringsmeldingen inneholder ingen kvantifisert referanseverdi for GigaBrains nøyaktighet eller effekt på produktiviteten. En nyttig evaluering ville sammenligne gjentatte arbeidsflyter med og uten delt minne: hvor ofte ansatte må tilføre manglende kontekst, hvor ofte agenter bruker utdatert informasjon på nytt, og hvor mye gjennomgang som kreves før resultatet kan tas i bruk.

CollectivIQ, som ble grunnlagt av ledergruppen bak Buyers Edge Platform, gjør GigaBrain tilgjengelig gjennom sin eksisterende plattform. Muligheten ligger i å bevare kunnskap som i dag går tapt mellom samtaler og overleveringer. Det avgjørende blir om dette minnet forblir nyttig, oppdatert og underlagt passende tilgangsbegrensninger etter hvert som organisasjonen endrer seg.