Sie sind hier: HomeTelekommunikation

KI für Web-Anwendungen: Der virtuelle Assistent

Bei Anwendungen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz oder Machine Learning dreht sich die Diskussion schnell um Chatbots. Doch bei der Einführung sind einige Dinge zu beachten, etwa die Einbindung der Mitarbeiter in den Umstellungsprozess und die Verschiebung ihres Aufgabenspektrums.

Virtueller Assistent, KI Bildquelle: © gmast3r-123rf

Die aktuelle Social-Collaboration-Studie von Campana & Schott und der TU Darmstadt zeigt, dass Trendtechnologien wie Internet of Things (IoT), Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) den Arbeitsplatz erobern. Demnach nutzen bereits jetzt 35 Prozent aller Unternehmen in Deutschland intensiv Technologien aus dem Bereich Big Data/Data Analytics und 21 Prozent aus dem IoT-Umfeld. Bei Künstlicher Intelligenz ist das Interesse dagegen zwar groß, doch nur rund zwölf Prozent setzen diese Technologie bislang in großem Maßstab ein. Dabei planen 32 Prozent einen erweiterten Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Offensichtlich mangelt es aktuell noch an konkreten Anwendungsszenarien oder es gibt Hindernisse bei der Implementierung.

Deutsche Social Collaboration Studie 2018 Bildquelle: © Deutsche Social Collaboration Studie 2018, TU Darmstadt, Campana & Schott

Dabei ist beides kein Hexenwerk. Anwendungsszenarien sind letztlich überall zu finden, vor allem in Bezug auf Chatbots. So wurde zum Beispiel bei Campana & Schott ein KI-basierter virtueller Assistent eingeführt, der menschliche Mitarbeiter bei der Bestellung von Visitenkarten unterstützt. Er versteht auch unklare Anfragen, erklärt geduldig den Bestellprozess und sendet dem Kollegen direkt die erforderlichen Links. Dieser Chatbot wurde schnell von den menschlichen Mitarbeitern akzeptiert, sodass sein Aufgabenkreis ständig erweitert wird. Die bislang für die Bestellung von Visitenkarten zuständige Kollegin ist dadurch von Routineaufgaben entlastet und hat nun mehr Zeit für die persönliche Beratung ihrer internen Kunden.

Schrittweise erweitern
Solche einfachen, überschaubaren Lösungen in wenig kritischen Bereichen eignen sich hervorragend für den Einstieg in Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz. Diese lassen sich mit zunehmender Erfahrung Schritt für Schritt erweitern. Dabei eröffnen neue verfügbare Technologien immer neue Möglichkeiten, um Prozesse zu automatisieren. Gleichzeitig werden die dafür notwendigen Anwendungen und Infrastrukturen immer erschwinglicher und reifer für den Unternehmenseinsatz. Vor allem das Verständnis und die Ausgabe von natürlicher Sprache verbessert sich dabei stetig. Dies wird mit der eigenständigen Auswahl und Auslösung von Prozessen kombiniert. Dabei kommen in der Regel folgende Technologien zum Einsatz:

  • Spracherkennung und Spracherzeugung
  • Intelligente Workflows
  • Robotic Process Automation (RPA)

Gerade die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) stellt eine leistungsfähige Technologie dar. Der Begriff bedeutet, dass intelligente Software die Ausführung von bislang manuellen Arbeitsschritten übernimmt. Dabei handelt es sich normalerweise um Routinetätigkeiten, etwa das Kopieren von Angaben aus Formularen und deren Einfügen in eine Datenbank. Mit Hilfe von RPA werden diese Prozesse um ein Vielfaches schneller und preiswerter sowie mit weniger Fehlern durchgeführt. Umgekehrt eignet sich RPA aber auch für Anwendungsszenarien, in denen eine native Systemintegration sehr aufwendig oder riskant ist. So können die Roboter durch serienweises Copy & Paste Daten von einer Anwendung in eine andere übertragen. Dies erfolgt zu einem Bruchteil der Kosten im Vergleich zu einer Integration der Anwendungen. Dieser Effizienzgewinn kommt insbesondere bei großen Unternehmen zum Tragen, die ihre etablierten Bestandssysteme nicht stetig anpassen können.