Warum findet die KI Artikelnummern mit Tippfehlern nicht?

Das Problem

In einem Grosshandel für Haustechnik tippt Frau Müller im Verkauf die Artikelnummer «AB-4471-K» in den KI-Assistenten. Er antwortet sofort mit dem passenden Datenblatt. Ihre Kollegin tippt «AB 4471K» oder «AB-4417-K», also leicht verändert, und bekommt die Antwort: «Dazu habe ich nichts gefunden.» Oder noch schlimmer: das Datenblatt eines anderen Artikels.

Das wirkt wie ein Fehler der KI, ist aber eine Eigenheit der Suchtechnik. Die Bedeutungssuche (siehe semantische Suche oder Stichwortsuche) wandelt Texte in Zahlenprofile um, die ihren Sinn abbilden. Bei Sätzen funktioniert das gut: «Rechnung zahlen» und «Faktura begleichen» liegen nah beieinander. Eine Artikelnummer hat aber keinen Sinn. Für das Modell sind «4471» und «4417» fast dasselbe oder völlig verschieden, je nach Zufall der Zeichenfolge.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Fehlerbild sammeln. Notieren Sie zehn echte Beispiele: Was wurde eingegeben, was war gemeint, was kam heraus? Typisch sind fehlende Bindestriche, Leerzeichen, vertauschte Ziffern, Gross- und Kleinschreibung, «0» statt «O».

1. Schreibweise vereinheitlichen. Legen Sie eine Normalform fest, zum Beispiel alles in Grossbuchstaben, ohne Leerzeichen und Bindestriche: «AB4471K». Wandeln Sie sowohl die Nummern im Datenbestand als auch die Eingabe der Nutzenden in diese Form um. Das nennt man Normalisierung.

1. Nummern separat speichern. Hinterlegen Sie Artikelnummern als eigenes Feld, nicht nur als Teil eines Fliesstextes. Dann lassen sie sich gezielt durchsuchen.

1. Zweite Suche für Codes einführen. Eine klassische Stichwortsuche (Volltextsuche) findet exakte Zeichenfolgen sicher. Mit Fuzzy-Suche (unscharfe Suche) toleriert sie zusätzlich ein oder zwei Zeichen Unterschied.

1. Beide Suchen kombinieren. Die hybride Suche nutzt beide Wege und führt die Ergebnisse zusammen. Erkennt das System ein Nummernmuster, kann es den Code-Weg bevorzugen.

1. Bei mehreren Treffern nachfragen. Findet die unscharfe Suche zwei ähnliche Nummern, soll der Assistent nachfragen, statt eine zu raten: «Meinen Sie AB-4471-K (Heizkörperventil) oder AB-4417-K (Thermostatkopf)?»

1. Rückmeldung sichtbar machen. Zeigen Sie, welche Nummer das System erkannt hat. So bemerken Nutzende Verwechslungen sofort.

1. Erneut mit den Beispielen testen. Wiederholen Sie die zehn Fälle aus Schritt 1 und ergänzen Sie neue Fehler, die im Betrieb auftreten.

Vorlage zum Kopieren

Mit diesem Prompt lassen Sie sich typische Fehlschreibweisen für Ihren Testkatalog erzeugen:

Hier sind drei Beispiele unserer Artikelnummern: [AB-4471-K], [XY-0092-L], [Z 77-310].
Erzeuge für jede Nummer 8 realistische Fehleingaben, wie sie Mitarbeitende beim Tippen oder Diktieren machen könnten: fehlende oder zusätzliche Bindestriche und Leerzeichen, Kleinschreibung, vertauschte Ziffern, «0» und «O» verwechselt, eine fehlende Ziffer.
Gib das Ergebnis als Tabelle mit den Spalten «Richtige Nummer», «Fehleingabe», «Art des Fehlers» aus.

Ersetzen Sie die Beispiele durch Ihre Nummernformate. Verwenden Sie keine echten Kunden- oder Vertragsnummern in externen Diensten.

Worauf Sie achten müssen

• Unscharf kann gefährlich sein. Bei Artikeln, Bestellungen oder Medikamenten darf eine Verwechslung nicht stillschweigend passieren. Fragen Sie nach, bevor ausgelöst wird.
• Normalisierung kann Information zerstören. Wenn «AB-4471» und «AB4471» zwei verschiedene Artikel wären, darf man sie nicht gleichsetzen. Klären Sie das mit der Fachabteilung.
• Zeichen und Sprache. Schweizer Schreibweisen, Sonderzeichen und Sprachen können die Suche beeinflussen. Testen Sie mit echten Begriffen, siehe Schweizer Begriffe.
• Keine Wunderlösung. Auch eine unscharfe Suche übersieht manche Fehler. Eine gute Eingabehilfe, etwa Auswahllisten, verhindert viele Tippfehler von vornherein.
• Sicherer Weg für Entscheidendes. Zahlen und Preise sollten aus der Artikeldatenbank kommen, nicht aus einer frei formulierten KI-Antwort.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Ersatzteilhändler in St. Gallen führt einen Assistenten für den Innendienst ein. Vorher scheitern Abfragen mit abweichend geschriebenen Nummern so oft, dass Frau Müller im Innendienst wieder auf die alte Suchmaske ausweicht. Nachher normalisiert das System jede Eingabe, sucht Nummern per Stichwortsuche mit kleiner Toleranz und fragt bei Ähnlichkeit nach. Die Mitarbeitenden bestätigen den erkannten Artikel mit einem Klick. Wie oft das nun klappt, misst das Team mit seinem Testkatalog, siehe exakte Nummern finden.

So hilft Ihnen Alpasana

Ein solcher Suchbaustein ist eine kleine technische Aufgabe mit klaren Testfällen. Das betreute ICT-Praxisjahr von ready4future ICT setzt nach Angebotsbeschreibung Skripte, Schnittstellen, Datenaufbereitung und KI-Workflows um. Ein zweiter Blick (Vier-Augen-Prüfung) und eine Kundenabnahme sind Teil des beschriebenen Vorgehens.

Als Standard werden Testdaten, anonymisierte oder synthetische Daten genutzt.

Häufige Fragen

Kann man die KI nicht einfach besser trainieren?

Für Codes bringt Training wenig. Die zuverlässige Lösung ist eine Suche, die exakte Zeichen vergleicht, kombiniert mit der Bedeutungssuche.

Soll ich Artikelnummern in der Datenbank ändern?

Nein, die Originalschreibweise bleibt. Ergänzen Sie ein zusätzliches Suchfeld mit der Normalform.

Hilft das auch bei Namen von Personen oder Firmen?

Teilweise. Bei Namen sind Schreibvarianten und Klangähnlichkeiten üblich. Eine unscharfe Suche hilft, braucht aber ebenfalls Tests und Rückfragen.

Was tun bei Sprachaufnahmen?

Diktierte Nummern werden oft falsch erkannt. Lassen Sie die erkannte Nummer vor der Verwendung immer anzeigen und bestätigen.