Ein gewöhnlicher Montagmorgen in einer deutschen Krankenkasse. Michael Bauer, langjähriger Sachbearbeiter, startet seinen Arbeitstag. Vor ihm türmen sich die Anfragen: komplexe Fälle zu Fahrkostenübernahmen, Detailfragen zu Beitragszahlungen und vieles mehr. In der Vergangenheit hätte dies eine Woche voller langer Telefonate und mühsamer Recherchen bedeutet. Doch heute öffnet er ein neues Tool: eine KI-gestützte Anwendung, die mit einer speziell entwickelten GKV-Persona ausgestattet ist. Ein Game Changer – keine ferne Zukunftsmusik.

GKV-Benchmark als Auslöser für die Persona-Entwicklung

Nachdem wir ein GKV-Benchmark für Large Language Models (LLMs) entwickelt und angewendet [siehe hier] sowie die daraus resultierenden Ergebnisse [siehe hier] kritisch mit Blick auf die Verlässlichkeit und Aussagekraft von LLMs im praktischen Einsatz in der GKV betrachten haben, reifte der Gedanke, mit Personas im Bereich der Entwicklung von LLMs zu arbeiten: Die Erkenntnis, dass kein bestehendes Modell in der Lage war, präzise und fachgerechte Antworten auf GKV-spezifische Fragen zu liefern, führte so schließlich zur Entwicklung dieser maßgeschneiderten Personas.

Was sind GKV-spezifische Personas?

Diese Personas sind mehr als nur Programme – sie sind digitale Assistenten, entworfen, um Sachbearbeitern wie Michael Bauer in ihrem Alltag beizustehen. Sie bieten maßgeschneiderte Lösungen und Antworten, die auf umfassenden Daten und einem tiefen Verständnis der GKV-Thematik basieren. Personas im Kontext von LLMs wie GPT-4 sind künstlich erstellte Charakter- oder Identitätsprofile, die dazu dienen das Kommunikationsverhalten und die Antwortstile des Modells zu steuern. Diese Personas ermöglichen es dem LLM, in einer konsistenten und charakteristischen Weise zu interagieren, die über die bloße Textgenerierung hinaus geht.

• Konstruierte Identitäten: Eine Persona ist ein sorgfältig konstruiertes Profil, das Merkmale wie Alter, Geschlecht, Interessen, Beruf, Bildungshintergrund und sogar Persönlichkeitsmerkmale umfassen kann. Diese Identitäten sind fiktiv, aber in der Regel realistisch gestaltet.
• Zweckgerichtete Kommunikation: Personas ermöglichen es einem LLM, gezielt auf die Bedürfnisse und Erwartungen spezifischer Nutzergruppen oder Anwendungsfälle zu reagieren. So könnte eine Persona beispielsweise als technisch versierter Berater, als freundlicher Kundendienstmitarbeiter oder als lehrreicher Tutor konzipiert sein.
• Konsistenz und Zuverlässigkeit: Durch die Verwendung einer Persona kann ein LLM über verschiedene Interaktionen hinweg einen konsistenten Kommunikationsstil und -ton beibehalten. Dies trägt zur Schaffung eines kohärenten und glaubwürdigen Dialogerlebnisses bei.
• Anpassung an Kontext und Nutzer: Moderne LLMs können Personas dynamisch anpassen, um besser auf den Kontext einer Anfrage oder die spezifischen Präferenzen und Erwartungen eines Benutzers einzugehen.
• Training und Entwicklung: Die Entwicklung einer effektiven Persona für ein LLM erfordert sowohl ein sorgfältiges Training (Embedding) des Modells mit entsprechenden Daten als auch eine sorgfältige Gestaltung der Charakteristika und Verhaltensweisen der Persona. [Zum Embedding eines LLMs siehe Artikel hier.]

Anwendung und Perspektiven

Die ersten GKV-spezifischen Personas, die auf Themen wie Fahrkostenübernahme und allgemeines GKV-Wissen spezialisiert sind, werden bereits in der Praxis getestet. Für Sachbearbeiter wie Michael Bauer bedeutet dies eine immense Arbeitserleichterung und die Möglichkeit, sich auf komplexere Fälle zu konzentrieren.

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E-Mail: kerstin.baasch@fbeta.de