Mein Assistent ist eine Maschine
Die GMD hat unter dem Schlagwort "Assistenz-Computer" eine Reihe von
Projekten und Prototypen vorgestellt. Fuer den Informatiker und Computer-
Freak zeigen sich da faszienierende Ideen und Gedanken. Der Mensch fragt
sich, ob alles sein muss, was mensch machen kann. Wurden bei diesen
Projekten die Soziologen gefragt, wenn die Maschine weiter vordringt
und der Mensch zuruecksteht ? Wuerden die Arbeitswissenschaftler
gefragt, in wie weit der Einzug solcher Systeme die Arbeitsstrukturen in
der Wissenschaft veraendern koennen ? Wurde der Psychologe und der
Wissenschaftler gefragt, ob nicht gerade die "menschlichen" Fehler und
der "menschliche" Gespraechspartner der Wissenschaft groessere Dienste
gebracht haben, als die Exaktheit von Maschinen ?
Wenn etwas zu interdisziplinaerer Wissenschaft ruft, dann sind es solche
Projekte ...
Red. Chalisti
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Der Assistenz-Computer - Eine neue Generation von Unterstuetzungssystemen
Eine neue Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine soll der Assistenz-
Computer realisieren. Das Institut fuer Angewandte Informationstechnik der
Gesellschaft fuer Mathematik und Datenverarbeitung mbH (GMD) hat erste
Prototypen solcher Systeme entwickelt. Da der Personal Computer von heute
noch nicht haelt, was sein Name verspricht, zielt der Assistenz-Computer
darauf ab, langfristig Funktionen zu uebernehmen, wie sie auch ein Mensch
als persoenlicher Assistent erfuellt.
Der von Wissenschaftlern der GMD, der staatlichen Grossforschungseinrichtung
fuer Informatik und Informationstechnik, konzipierte Assistenz-Computer soll
in erster Linie, wie der Name schon sagt, dem Benutzer assistieren und
nicht die Arbeit automatisieren. Das System soll mehr Aufgaben uebernehmen,
als es Computer bisher tun - insbesondere solche, die fuer den Menschen
laestig sind und ihm schwerfallen -, andererseits hat der Assistenz-Computer
nicht das Ziel, moeglichst viele Aufgaben vollstaendig auf die Maschine zu
uebertragen, also zu automatisieren.
Viele Anwendungsfelder von Computern zeichnen sich dadurch aus, dass entweder
die Komplexitaet oder die Erscheinungsvielfalt der zu bearbeitenden Probleme
so gross ist, dass jeder Versuch, einen Automaten mit vollstaendiger Problem-
loesungskompetenz zu entwickeln, scheitern muss. Benoetigt wird stattdessen
eine aufeinander abgestimmte Menge von Werkzeugen, die der Mensch in einer
ihm geeignet erscheinenden Weise zur Problembearbeitung kombinieren, anpassen
und einsetzen kann. Vollstaendige ]berdeckung und Behandlung eines Problems
durch autonome Systeme ist gerade nicht das Ziel von Assistenz-Computern.
In der Assistenzmetapher kommt nicht nur die oberste Leitlinie des Vorhabens
der GMD zum Ausdruck, sondern auch das Ziel, Systeme zu schaffen, deren
Verhalten durch Assistenzeigenschaften gepraegt ist. Es gibt vielerlei
Eigenschaften, die eine gute Assistenz auszeichnen. Von einem menschlichen
Assistenten wird beispielsweise als selbstverstaendlich erwartet, dass er
auf seinem Fachgebiet kompetent ist und die Grenzen seiner Kompetenz kennt,
dass er ungenaue Anweisungen verarbeiten, sich an einen Auftraggeber anpassen
und von ihm lernen sowie sein eigenes Verhalten und seine Vorschlaege
erklaeren kann. Unterstuetzung bei der Kommunikation und Kooperation ist
eine zentrale Aufgabe von Assistenten im Sekretariat. Solche Assitenzleistun-
gen koennen um so gezielter erbracht werden, je besser ein Assistent seinen
Klienten kennt.
Mit dem Konzept des Assistenz-Compouters wollen die GMD-Wissenschaftler
nicht versu- chen, eine Kopie von menschlichen Assistenten zu bauen.
Vielmehr soll versucht werden, einige Eigenschaften, die fuer Assistenzfunk-
tionalitaet notwendig oder nuetzlich sind, in einem maschinellen System
abzubilden - ohne jeglichen Anspruch auf kognitive Adaequanz. Wenn Computer
Assistenzleistungen erbringen sollen, muessen sie mit fachlichem Wissen und
auch mit Wissen ueber den Benutzer ausgestattet werden koennen. Eine weitere
Anforderung kommt hinzu: Systeme benoetigen auch Wissen ueber sich selbst,
das heisst ueber ihr eigenes Funktionieren. Nur wenn ein System sein eigenes
Verhalten beobachten und darueber reflektieren kann, ist es in der Lage,
beispielsweise seine Kompetenz richtig zu bewerten und sein Verhalten zu
erklaeren.
An folgenden Assistenzeigenschaften, die den Assistenz-Computer
charakterisieren, wird im GMD-Institut fuer Angewandte Informationstechnik
gearbeitet:
- Fachkompetenz: Assistenz-Computer sollen auf bestimmten Gebieten, die fuer
ihre Benutzer wichtig sind, mit fachlichem Wissen ausgestattet werden
koennen und in der Lage sein, auf diesen Gebieten bei der Loesung von
Problemen zu unterstuetzen.
- Wissen der Systeme um ihre Kompetenzgrenzen: Innerhalb ihrer Domaene
sollen Assistenz-Computer ueber ihre Kompetenz und deren Grenzen Auskunft
geben koennen. Der Benutzer soll im Dialog mit dem System herausfinden
koennen, welche Probleme das System loesen kann, welche nicht und warum
nicht.
- Lernfaehigkeit und adaptives Verhalten: Assistenz-Computer sollen sowohl
ihr Verhalten als auch ihre Leistungen an den individuellen Bedarf und
persoenlichen Stil eines Benutzers anpassen koennen. Das System soll vom
Benutzer lernen, indem es seine Arbeiten beobachtet und analysiert.
- Verarbeitung ungenauer Anweisungen: Unvollstaendige, vage, mehrdeutige und
auch widerspruechliche Anweisungen sollen von Assistenz-Computern auf der
Basis von Wissen ueber den Benutzer und die gerade in Arbeit befindliche
Aufgabe interpretiert werden koennen.
- Erklaerungsfaehigkeit: Die Systeme sollen in der Lage sein, jede ihrer
Aktionen, Schlussfolgerungen und Hinweise zu erlaeutern und zu begruenden,
und zwar so, dass dies vom Benutzer auch verstanden werden kann.
- Kooperationsunterstuetzung: Assistenz-Computer sollen nicht nur die
isolierte Arbeit eines einzelnen unterstuetzen, sondern auch die Zusammen-
arbeit in Teams und in Organisationen. Sie sollen helfen, arbeitsteilig
organisierte Aufgaben zu koordinieren, und das fuer Kooperation und
Koordination erforderliche Organisationswissen bereithalten.
Im Mittelpunkt der Ausstellung standen vier Teilaspekte des Assistenz-
Computers:
- ASCW: Ein Assistent fuer computerunterstuetztes kooperatives Arbeiten
- NUGAT: Ein Assistent fuer numerische Analyse und deren grafische
Praesentation
- ADAPT: Ein Assistent fuer adaptive Hilfe und Anpassung
- MOBAL: Ein Assistent fuer den Aufbau und die Pflege von Wissensbasen
NUGAT - Ein Assistent fuer numerische Analyse und deren grafische
Praesentation
Bei der Untersuchung umfangreicher statistischer Daten wird von einem
menschlichen Bearbeiter detailliertes Wissen ueber die speziellen Daten,
ueber die Methoden zu deren Analyse sowie zur Darstellung der Analyse-
ergebnisse benoetigt. Hier wird der Bearbeiter wesentlich durch das
Assistenzsystem NUGAT (Assistent fuer numerische Analyse und deren
grafische Praesentation) unterstuetzt. Es enthaelt ein Analysesystem
EXPLORA (wissensbasiertes System zur Interpretation von statistischen Daten),
einen Grafikgenerator und einen "Beautifier", die dazu dienen, statistische
Daten sinnvoll und grafisch anschaulich aufzubereiten. NUGAT ist ein Teil-
vorhaben des Assistenz-Computers, der im Institut fuer Angewandte
Informationstechnik der Gesellschaft fuer Mathematik und Datenverarbeitung
mbH (GMD) entwickelt wird. Da der Personal Computer von heute noch nicht
haelt, was sein Name verspricht, zielt der Assistenz-Computer darauf ab,
langfristig Funktionen zu uebernehmen, wie sie auch ein Mensch als
persoenlicher Assitent erfuellt.
Anzahl und Umfang existierender Datenbanken wachsen zunehmend. Die Automation
in Wirtschaft und Verwaltung erzeugt einen Datenstrom, weil auch einfache
Transaktionen wie etwa die Benutzung von Telefonen, Kreditkarten,
elektronischen Kassen, typischerweise erfasst werden. Medizinische Daten
fuehren zu einer Explosion von Informationen, die automatisch verarbeitet
werden muessen, um nuetzliches Wissen fuer medizinische Entscheidungen zu
gewinnen. Offizielle Statistiken sowohl auf Regionen-, Laender- und suprana-
tionaler Ebene nehmen stark zu. Datenbanken mit wissenschaftlichen Daten etwa
aus der Biologie sowie insbesondere Daten, die von Satelliten geliefert werden,
nehmen ueberdurchschnittlich zu.
Die gespeicherten Daten verdoppeln sich zur Zeit alle 20 Monate. Weltweit gab
es 1989 etwa fuenf Millionen Datenbanken. Dieses Wachstum uebersteigt bei
weitem die menschlichen Moeglichkeiten, die Daten zu analysieren. Wenige
dieser Daten werden je von menschlichen Augen gesehen. Um diese Datenflut zu
bewaeltigen und um die Informationen, die in den Datenbestaenden enthalten
sind, zu verstehen, muessen sie von Computern analysiert werden. Werkzeuge
und Methoden zur intelligenten Datenanalyse muessen hierzu entwickelt werden.
Diese verwenden Verfahren des maschinellen Lernens, der Statistik, der
Expertensysteme und der Visualisierung.
Mit ihrem Statistikinterpreter EXPLORA und ihrem Grafikgenerator will die
GMD als staatliche Grossforschungseinrichtung fuer Informatik und Informations-
technik dazu bei- tragen, der Datenflut Herr zu werden.
Das Analysesystem EXPLORA hat das Ziel, die inhaltliche, fachliche
Interpretation von statistischen Daten zu unterstuetzen. Als Expertensystem
entdeckt EXPLORA Auffaelligkeiten in den vorliegenden Daten, kennt die
fachlichen Zusammenhaenge des Anwendungsgebiets und besitzt Wissen ueber die
Methoden, mit denen die Daten auszuwerten sind. EXPLORA bildet Hypothesen-
raeume von Aussagen, die wissensbasiert und systematisch abgearbeitet werden.
Dadurch werden vom System auch Ergebnisse entdeckt, die bei traditionellen
Auswertungen moeglicherweise uebersehen werden.
Das System ist so angelegt, dass auch subjektive Kriterien des Benutzers in
die vom Computer durchzufuehrende Bewertung der abgeleiteten Informationen
einfliessen muessen. Die Entdeckung und Bewertung von Befunden erfolgt
ueberwiegend autonom sowie effizient und wissensbasiert. Wissen ueber das
Anwendungsgebiet, aus dem die zu analysierenden Daten stammen, wird hierbei
zur Steuerung, Bewertung und Aufbereitung der Entdeckungsprozesse verwendet.
Autonomie des Systems bedeutet zum Beispiel, dass der Benutzer nicht lediglich
eine bestimmte Hypothese formuliert und diese vom System anhand der Daten
pruefen laesst. Vielmehr konstruiert das System selbstaendig Hypothesenraeume,
arbeitet diese in der Regel sehr grossen Raeume effizient ab und bewertet die
statistisch ueberprueften Befunde. Hieraus ergibt sich, dass es sich um
implizite Befunde auf einer Makroebene handelt. So stellt das System also zum
Beispiel nicht nur die 25 besten Einheiten, etwa Personen, Betriebe, zusammen,
sondern charakterisiert diese Gruppe von Einheiten durch im Datensatz
vorhandene Merkmale. Insbesondere werden also keine Befunde ueber einzelne
Datensaetze in der Mikroebene ermittelt.
Die Interessantheits-Bewertung der Hypothesen erfolgt aufgrund objektiver und
subjektiver Kriterien. Ein statistisches Signifikanzkriterium bestimmt den
statistischen Gehalt eines Befundes. Fuer dieses Kriterium werden strenge
Bedingungen gesetzt, um Zufallsergebnisse auszuschliessen. Eine weitere
Komponente der Interessantheitsbewertung ist durch das Aggregationsniveau der
Aussage bestimmt. In der Regel wird eine Aussage ueber eine umfassendere
Gruppe, zum Beispiel ueber die Berufstaetigen, interessanter sein als eine
entsprechende Aussage fuer eine spezielle Teilgruppe, etwa die ungelernten
Arbeiter. Subjektive Kriterien beruecksichtigen, dass ein interessanter
Befund fuer den Benutzer moeglichst unbekannt und nuetzlich sein soll. Zur
Nuetzlichkeit eines Befunds gehoert auch die Forderung nach Homogenitaet,
die mit der Aggregatbildung in Einklang steht. Der Statistikinterpreter
EXPLORA entdeckt interessante Befunde in Daten. Der Benutzer kann in den in
textlicher Form praesentierten Befunden mit Hilfe von Navigations-Kommandos
blaettern. Um das Verstaendnis der textlichen Aussagen zu verstaerken, koen-
nen die Befunde auch in grafischer Form dargestellt werden.
Der angeschlossene Grafikgenerator setzt die von EXPLORA er mittelten Befunde
mit wissensbasierten Methoden in geeignete Grafiken um. Dazu wurden
Designregeln implementiert, die fuer die Aussagekraft einer Grafik von ent-
scheidender Bedeutung sind. Solche Regeln sind dem Laien oft nicht bekannt
und stellen auch Fachleute gelegentlich vor Probleme.
Sie beruecksichtigen die Intentionen des Benutzers und stellen einen ersten
Schritt in Richtung auf ein Expertensystem fuer grafisches Design dar. Der
Grafikgenerator kann auch unabhaengig vom Analyseteil benutzt werden.
NUGAT enthaelt als dritten Modul einen Beautifier oder Verschoenerer, der
in der Lage ist, aufgrund geometrischen Wissens aus groben Handskizzen
aesthetisch ansprechende und exakte Zeichnungen zu erzeugen.
Bei der Gestaltung von Grafiken muessen beispielsweise grafische Elemente
aneinander ausgerichtet und auf dem zur Verfuegung stehenden Platz "richtig"
verteilt werden. Je ansprechender und praeziser eine Grafik auf einem
Laserdrucker ausgedruckt werden kann, um so auffallender werden Missver-
haeltnisse in der Aufteilung der Grafik und kleine Ungenauigkeiten in
Position und Groesse. Der Grafikdesigner kann typische Fehler einer Grafik in
einer "Situationssprache" beschreiben und automatisch auffinden. Ein wissens-
basiertes Kritikmodul entscheidet, welche Korrekturen in welcher Reihenfolge
ausgefuehrt werden sollen, und plant die einzelnen Schritte so, dass spaetere
Korrekturen vorangegangene Verbesserungen nicht wieder zerstoeren.
ADAPT - Ein Assistent fuer adaptive Hilfe
Eine wichtige Forderung an Assistenzsysteme ist die Moeglichkeit zur
Anpassung an individuelle Verhaltensweisen und Aufgaben der Benutzer von
Computern. ADAPT, der Prototyp eines Assistenten fuer Adaption und Kontext-
sensitive Hilfe von Systemen demonstriert, wie intelligente Software den
Benutzer bei seiner Arbeit unterstuetzen kann. Dieses System ist ein
Teilvorhaben des Assistenz-Com- puters, der im Institut fuer Angewandte
Informationstechnik der Gesellschaft fuer Mathematik und Datenverarbeitung mbH
(GMD) entwickelt wird. Da der Personal Computer von heute noch nicht haelt,
was sein Name verspricht, zielt der Assistenz-Computer darauf ab, langfristig
Funktionen zu uebernehmen, wie sie auch ein Mensch als persoenlicher
Assistent erfuellt.
Das von Wissenschaftlern der GMD, der staatlichen Grossforschungseinrichtung
fuer Informatik und Informationstechnik, konzipierte System ADAPT unterstuetzt
den Benutzer unter zwei Aspekten:
- es macht Verbesserungsvorschlaege fuer umstaendliche und fehlerhafte
Vorgehensweisen des Benutzers,
- es passt die Benutzerschnittstelle eines Computersystems an die jeweilige
Aufgabe des Benutzers an.
Das Hilfeangebot sollte an die jeweilige aktuelle Dialogsituation und den
individuellen Benutzer angepasst sein. Die GMD hat mit ADAPT ein solches
Kontext-sensitives Hilfesystem am Beispiel des Tabellenkalkulationsprogramms
EXCELTM prototypisch entwickelt. Die Komponente HYPLAN (Hypermedia und
Planerkennung) besteht aus zwei Moduln, einem Planerkennungsprogramm und
einer interaktiv multimedialen Hilfeumgebung. Das Planerkennungsprogramm
erhaelt waehrend der Nutzung von EXCEL ein kontinuierliches Eingabeprotokoll
der Kommandos. Gesteuert durch eine Wissensbasis hierarchischer Handlungs-
netze werden dynamische Zustandsmodelle ueber die vermutlichen Handlungsziele
des Benutzers festgehalten und anhand neu eingehender Protokolldaten fort-
geschrieben. Indentifizierte oder als Hypothesen aktivierte Handlungsziele
werden auf Blackboards geschrieben. Bei einem Hilfeaufruf durch den Benut-
zer waehlt das System aufgrund der Handlungsziele auf den Blackboards ein
kontextspezifisches Hilfeangebot aus und praesentiert es als filmische
Szenenfolge mit lautsprachlichen Erklaerungen.
Eine wesentliche Idee dieses Hilfesystems ist, dass die im System abgebildeten
Handlungsziele und Arbeitssituationen empirisch durch Beobachtung von
Benutzern bei der Arbeit mit EXCEL gewonnen wurden. Durch diese Konzentration
auf notorisch problematische Arbeitssituationen kann der Umfang der zu
erkennenden Handlungsziele und der vorzuhaltenden Hilfeangebote erheblich
reduziert werden, und dennoch kann das System bei den haeufig auftretenden
Schwierigkeiten gezielt helfen.
Die heutigen Moeglichkeiten der Systemadaptierung auf Initiative des Benutzers
werden, wie empirische Untersuchungen gezeigt haben, bisher nicht sehr
intensiv genutzt. Daraus kann man den Schlu~ ziehen, dass Benutzer besonders
unterstuetzt werden muessen, um sich die Adaptierungsmoeglichkeiten er-
schliessen zu koennen. Die adaptive Komponente von ADAPT fuehrt den Benutzer
an die Moeglichkeiten der Adaptierung eines Systems heran. Das System
protokolliert dazu die Handlungsfolgen des Benutzers, ermittelt Regelmaessig-
keiten und bietet dem Benutzer einen Tip zur vereinfachenden Gestaltung des
Systems mit benutzerund aufgabenspezifischen Werkzeugen an. Bei Nutzung
dieser Vorschlaege erhaelt der Benutzer Tutorienangebote zur weitergehenden
Systemanpassung in Eigeninitiative. Diese Leistungen sind in dem System
FLEXCEL ("Flexibles EXCEL") ebenfalls prototypisch fuer die genannte
Tabellenkalkulation realisiert.
ASCW: Ein Assistent fuer computer-unterstuetztes kooperatives Arbeiten
Aufgaben in Organisationen werden fast immer arbeitsteilig durchgefuehrt.
Assistenz-Computer sollen deshalb nicht nur die isolierte Arbeit
eines einzelnen unterstuetzen, sondern ihm helfen, seine Arbeit mit den
Taetigkeiten anderer, etwa in einem Projektteam, zu koordinieren. Diese
Systemleistung ermoeglicht ASCW (Assistent fuer computerunterstuetztes
kooperatives Arbeiten) in zwei Komponenten:
dem Aktivitaetsassistenten, der die eigentliche Koordinierungsunterstuetzung
fuer seinen jeweiligen Benutzer erbringt, und der Organisationswissensbasis,
die das Wissen ueber die Mitglieder und Strukturen der Organisation, ihre
Regelungen und Ressourcen enthaelt, dies allen Benutzern verfuegbar macht
und auch den organisatorischen Rahmen fuer die Koordinierung des Aktivitaets-
assistenten darstellt. ASCW ist ein Teilvorhaben des Assistenz-Computers, der
im Institut fuer Angewandte Informationstechnik der Gesellschaft fuer
Mathematik und Datenverarbeitung mbH (GMD) entwickelt wird. Da der Personal
Com- puter von heute noch nicht haelt, was sein Name verspricht, zielt der
Assistenz-Computer darauf ab, langfristig Funktionen zu uebernehmen, wie sie
auch ein Mensch als persoenlicher Assistent erfuellt.
Der von Wissenschaftlern der GMD, der staatlichen Grossforschungseinrichtung
fuer Informatik und Informationstechnik, konzipierte Aktivitaetsassistent
dient der Organisation von Arbeit in kleineren Gruppen von zwei bis zehn
Personen mit einem Planungshorizont von bis zu einigen Monaten. Er ist daneben
auch fuer die Selbstorganisation einzelner Personen nuetzlich, indem er die
individuelle Arbeits- und Terminplanung unterstuetzt. Ein nahtloser Uebergang
von Selbstorganisation zu Gruppenorganisation ist moeglich.
Die Leistungen des Aktivitaetsassistenten bestehen vor allem in groesserer
Uebersichtlichkeit und Konsistenz bei komplexer arbeitsteiliger Gruppen-
arbeit, der Dokumentation des Arbeitsfortschritts, der dynamischen Aenderbar-
keit der Ablaufplanung waehrend der Ausfuehrung, der Verfuegbarkeit und dem
Austausch benoetigter Unterlagen und Mitteilungen sowie individueller und
gruppenbezogener Terminplanung und Terminuebersicht. Der Aktivitaetsass
istent ist nicht als umfassendes System zur Verwaltung von groesseren
Einheiten oder Projekten konzipiert, sondern als ein Medium zur (Selbst-)
Organisation der Arbeit in Teams.
Der Aktivitaetsassistent basiert auf einem Aktivitaetsmodell, das einzelne
Aufgaben kennt, die zu Aktivitaeten zusammengefasst werden koennen. Die
Aufgaben haben eine Reihe von Attributen wie angestrebte Resultate,
benoetigte Ressourcen oder Erledigungstermin und koennen einem verantwort-
lichen Akteur zugewiesen werden.
Der Aktivitaetsassistent erbringt folgende Leistungen:
- Unterstuetzung bei der Strukturierung und Planung von Arbeit in Gruppen
(Wer macht was, mit wem, bis wann, womit?),
- Verfolgung und Abwicklung arbeitsteilig organisierter Arbeit,
- laufende Dokumentation des Arbeitsfortschritts,
- dynamische [nderbarkeit der Arbeitsplanung waehrend der Ausfuehrung,
- Verfuegbarkeit und Austausch benoetigter Materialien und Mitteilungen,
- individuelle und gruppenbezogene Terminplanung und -uebersicht.
Da kooperatives Arbeiten in organisatorische Rahmenbedingungen eingebettet
ist, kommt der Information ueber organisatorische Strukturen und Regelungen
eine wichtige Rolle zu. Eine Organisationswissensbasis fasst diese Information
zusammen, verwaltet sie dezentral und stellt sie organisationsweit Benutzern
und Anwendungsprogrammen zur Verfuegung. Sie enthaelt einerseits die Objekte
einer Organisation wie zum Beispiel die Mitarbeiter, Organisationseinheiten,
Gremien, Formulare und Dokumenttypen, andererseits die Beziehungen zwischen
diesen Objekten, zum Beispiel Verantwortung, ]ber- und Unterordnung oder
Zugriffsberechtigung. Die Organisationswissensbasis schafft damit eine
informatorische Umgebung, in der raeumlich verteilte Gruppen besser
kooperieren koennen.
Die Organisationswissensbasis ist eine wichtige Voraussetzung fuer den
Einsatz kooperationsunterstuetzender Systeme wie den Aktivitaetsassistenten,
weil sie die Beziehung zwischen den Aktivitaeten und der sie umgebenden
Organisation herstellt. Diese Information ist jedoch nicht nur fuer
maschinelle Kooperationssysteme wichtig, menschliche Benutzer benoetigen sie
ebenso. Ausgestattet mit einer geeigneten Benutzeroberflaeche dient die
Organisationswissensbasis dem Mitarbeiter einer Organisation als eigen-
staendiges Auskunftssystem.
Quelle: Mitteilungen der GMD, Wijo-Liste
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