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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