Genauer gesagt wollen wir vor allem folgende Frage beantworten: Mit welcher Technologie wird ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Mitarbeiterassistent umgesetzt?

Mit Node.js wird vieles möglich

Wenn wir es uns ganz leicht machen würden, würde unsere Antwort auf die Frage lauten: mit Javascript (JS). Aber Moment, ist JS nicht für die Verwendung im Browser konzipiert worden? Ja, das ist richtig, jedoch hat sich JS in den letzten Jahren stark weiterentwickelt und ist nun in allen Bereichen der Applikationsentwicklung vertreten. Durch die Entwicklung von Node.js sind nun auch hochperformante Back-end Architekturen mit Javascript möglich.

Laptop mit Code Zeilen - Hochperformante Back-end Architektur für den Mitarbeiterassistenten
Mit hochperformanter Back-end Architektur zum Mitarbeiterassistenten.

An dieser Stelle ist ein Zitat von Co-Founder von Stack Overflow Jeff Atwood recht passend:

“Any application that can be written in Javascript will eventually be written in Javascript”

JEFF ATWOOD, Co-Founder von Stack Overflow

Die Architektur des Mitarbeiterassistenten

So haben auch wir uns entschieden unseren Mitarbeiterassistenten basierend auf Javascript zu implementieren. Dies ermöglicht uns die Implementierung folgender basaler Architektur nur basierend auf einer Programmiersprache:

So sieht die Architektur hinter dem Mitarbeiterassistenten aus.
Architektur des Mitarbeiterassistenten

Das, was Sie als Nutzer sehen und womit Sie interagieren als Mitarbeiterassistent per se, ist das sogenannte Frontend. Dieses kann mit nur einer Codebase als Desktop-Applikation (Windows und Mac), als mobile App, sowie als Web-app im Browser aufgerufen werden. Dadurch wird eine schnelle Implementierung und eine einfache Wartung der Front-end Applikationen ermöglicht.

Sprechen Sie nun mit Ihrem Mitarbeiterassistenten, wird diese Sprachaufnahme codiert an einen KI Cloud-Service geleitet. Die KI wertet anschließend die Spracheingabe hinsichtlich Absicht und Informationen aus. Diese gebündelten Informationen werden nun an unser Backend (in diesem Fall REST-Schnittstelle) weitergeleitet.

Von hier aus ist nun jegliche Businesslogik möglich. Je nach Absicht des Nutzers, können nun noch weitere APIs oder Datenbanken angesprochen werden, um z.B. basierend auf der Nutzerabsicht Daten abzufragen. Abschließend werden diese Daten formatiert an das Frontend geleitet und für den Nutzer aufbereitet angezeigt.

Ein kleines Beispiel zu Veranschaulichung:

Der Nutzer bittet den Mitarbeiterassistenten: “Gib mir bitte die aktuellen Statistiken zur IT-Abteilung”
Was passiert jetzt?

  1. Anfrage mit codierter Sprachaufnahme an Cloud KI
  2. Cloud KI wertet Absicht des Nutzers aus Sprachaufnahme aus
    • Absicht: aktuelle Statistiken
    • Informationen: IT Abteilung
    • Back-end fragt basierend auf KI-Auswertung weitere Daten bei APIs oder Datenbanken ab.
  3. Back-end übermittelt Daten aufbereitet an Front-end
  4. Der Nutzer sieht und/oder hört Informationen im Mitarbeiterassistenten
Mit dem Mitarbeiterassistenten gelangen Sie schnell an Informationen und sparen sich z.B. Zeit in Meetings.
Mit dem Mitarbeiterassistenten schnell an Informationen gelangen.

Der Mitarbeiterassistent antwortet visuell und per Audio: “Die IT-Abteilung hat derzeit einen Zuwachs von 7,3% zu verzeichnen.”

Was unseren Chatbot besonders macht

Zusätzlich zur Spracheingabe kann die Nutzereingabe im Mitarbeiterassistenten auch per Buttonklick oder Texteingabe erfolgen. Mikro-Applikationen, wie Mailversendung, Webbrowsing, Durchsuchen des Intranets, Timetracking, Rechnungserstellung etc. können direkt im Mitarbeiterassistenten aufgerufen werden. Dadurch unterscheidet sich unser Mitarbeiterassistent von gewöhnlichen Chatbots, denn unser Assistent vereinigt textbasierte und sprachbasierte Chatbots mit allen denkbaren Mikro-Applikationen, speziell auf die Bedürfnisse einer Firma oder Abteilung angepasst.

Unser Mitarbeiterassistent lässt sich speziell mit allen denkbaren Applikationen erweitern und ihren besonderen Anforderungen anpassen .
Unser Mitarbeiterassistent lässt sich speziell mit allen denkbaren Applikationen anpassen.

Fazit

Wir bieten ein Tool für den Mitarbeiter, das alle Use Cases abdecken kann. Denn ein Tool ist nur ein gutes Tool, wenn es alle Mitarbeitern akzeptieren und nutzen.


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