Lage

Open Web Technology ist ein digitales Beratungsunternehmen, das zur Verwaltung seiner operativen und administrativen Aktivitäten auf leistungsfähige Informationssysteme angewiesen ist.

Obwohl das Unternehmen großen Wert auf Informationstransparenz legt, sind unsere Unternehmensinformationen über verschiedene Systeme mit unterschiedlichen Formaten verteilt. In dieser Situation kann es manchmal sehr schwierig sein, die benötigten Informationen zu finden. Wenn unsere Mitarbeiter die gesuchten Informationen nicht finden konnten, mussten sie sie bei der Verwaltung anfordern, was für alle im Unternehmen einen erheblichen Mehraufwand bedeutete.

Um diese Situation zu bewältigen, beschloss OpenWT, ein internes Projekt zur Verbesserung des Informationsflusses innerhalb des Unternehmens zu starten. Das Team stellte sich eine Lösung vor, die in der Lage ist, wiederkehrende Fragen zu beantworten, die normalerweise an das Verwaltungsteam gestellt werden, wie z. B.:

  • Kontakt - Wie lauten die Kontaktdaten von Paul?
  • Zeitplan - An welchem Projekt wird Alex nächsten Monat arbeiten?
  • Urlaub - Wird Valentin im Juni in Urlaub sein?

Herangehensweise

Das OpenWT-Team führte dieses Projekt nach einem 2-stufigen Ansatz durch.

Blueprint - Identifizierung des Bedarfs und Definition einer Lösung

Verstehen unserer internen Informationsbedürfnisse

In einem ersten Schritt führte das Team Interviews mit Mitarbeitern aus verschiedenen Praxen und Büros durch, um deren Bedürfnisse und Probleme bei der Informationsbeschaffung zu verstehen.

Wir stellten fest, dass unsere Mitarbeiter am häufigsten an Kontakt- und Terminplanungsinformationen über andere Mitarbeiter oder Projekte interessiert waren. Zu diesem Zeitpunkt war der Zugang zu diesen Informationen umständlich, insbesondere auf mobilen Geräten.

Auf der Grundlage dieser Erkenntnisse beschlossen wir, eine Lösung zu entwickeln, die den Zugang zu diesen Informationen durch den Aufbau eines Chatbots beschleunigt. Die Entscheidung für diesen Schnittstellentyp fiel aufgrund unserer intensiven Nutzung des internen Chats und seiner Fähigkeit, Informationen schneller zu liefern als mit herkömmlichen grafischen Schnittstellen.

Dieser Chatbot sollte lose mit unseren Unternehmenssystemen gekoppelt werden, um die erforderlichen Informationen abzurufen, und durch künstliche Intelligenz unterstützt werden, um die Fragen unserer Mitarbeiter zu verstehen.

Architektur für Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit

In einem zweiten Schritt haben wir die Bausteine für eine skalierbare und wiederverwendbare Architektur für einen Chatbot definiert. Wir analysierten bestehende Chatbot-Implementierungen und identifizierten alle erforderlichen Dienste. Die von uns entworfene und implementierte Architektur wurde wie unten beschrieben zusammengestellt:

Architecture of an Artificial Intelligence powered Chatbot application

Architektur einer Chatbot-Anwendung mit künstlicher Intelligenz
  • Kanal - Ein oder mehrere Chat-Clients, über die Benutzer mit dem Chatbot kommunizieren
  • Conversational User Experience Platform - Externer Dienst, der durch künstliche Intelligenz betrieben wird und natürliches Sprachverständnis und Konversationsmanagement ermöglicht
  • Unternehmenssysteme - Unternehmensservices, die relevante Informationen enthalten, um die Frage eines Benutzers zu beantworten
  • Webdienste - Externe Dienste zur Messung des Engagements der Benutzer oder zur Verbesserung der Chatbot-Antworten
  • Back-End - Das Herzstück des Chatbots, das für die Orchestrierung aller oben genannten Dienste und die Zusammenführung ihrer Daten verantwortlich ist, um dem Benutzer eine sinnvolle Antwort zu geben

Entwicklung - Umfassender agiler Ansatz durch Scrum und DevOps-Praktiken

Wir haben dieses Projekt unter Nutzung unserer Erfahrung mit agilen Methoden für die Software-entwicklung und -bereitstellung durchgeführt.

Scrum

Das Projekt wurde mit Scrum verwaltet, einem Rahmenwerk, das klare Rollen, einen einfachen, zeitlich begrenzten Arbeitsablauf und eine Reihe von zu verwaltenden Artefakten bietet.
SCRUM setzt auf Transparenz, Überprüfung und Anpassung und trägt dazu bei, das Produktverständnis innerhalb des Teams zu verbessern, was zu einer besseren Qualität und schnelleren Ergebnissen führt.

DevOps

Wir folgten den DevOps-Praktiken, die besagen, dass die kontinuierliche Bereitstellung von Software-Inkrementen die Zeit bis zur Markteinführung neuer Funktionen verkürzt und gleichzeitig die Zuverlässigkeit der Lieferpipeline erhöht.

Dieses Ziel wurde durch die Automatisierung der Erstellung, des Testens und der Bereitstellung der Software erreicht, die ihre Ausführung bei jeder Änderung systematisieren und dem Entwicklungsteam sofortiges Feedback geben, wenn ein Problem auftritt. Diese ständige Feedbackschleife ermöglicht eine schnelle Reaktion und kommt der Qualität und Zuverlässigkeit der Software zugute.

Diese Praktiken ermöglichten die regelmäßige Bereitstellung hochwertiger Funktionen und eine schnellere Integration des Feedbacks der Benutzer in das Produkt.

Ergebnisse

Wir lieferten diese Lösung in nur 3 Monaten Entwicklungszeit. Die erste Version wurde von unseren Mitarbeitern sehr gut angenommen und wir erhielten viele positive Rückmeldungen und Funktionsanfragen. Außerdem konnten wir feststellen, dass die Anzahl der Informationsanfragen an das Verwaltungsteam für die Fälle, die von unserem Chatbot abgedeckt wurden, zurückging.

Bis heute wird der Chatbot kontinuierlich verbessert und neue Funktionen werden dank unserer agilen Arbeitsweise ständig in die Lösung integriert. Zu den neuen Funktionen, die derzeit entwickelt werden, gehört die Möglichkeit, sofort einen Besprechungsraum zu buchen oder einen Mitarbeiter für ein Projekt anzufordern. Da unser Chatbot auf künstlicher Intelligenz basiert, kann er außerdem die Fragen der Mitarbeiter immer besser verstehen.

Wir würden uns freuen, unsere Expertise in diesem Bereich mit Kundenprojekten zu teilen - nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um Ihren Chatbot der nächsten Generation zu entwickeln. Wenn Sie sich für das Thema interessieren, können Sie weitere Artikel lesen unsere Chatbot-bezogenen Fälle.

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