Ophi – der Begleiter für den Arbeitsplatz des 21. Jahrhunderts

wattx hat sich vorgenommen, einen KI-Assistenten für die Arbeit zu schaffen, der den Arbeitnehmern hilft, produktiver zu arbeiten.

Die Herausforderung

Eintritt in die Zeit der Konversationsbüros

Hatten Sie jemals das Gefühl, dass Sie Ihren Arbeitstag besser planen, priorisieren und strukturieren könnten? Haben Sie schon einmal gedacht, dass Sie zu viel Zeit mit dem Hin und Her der Sitzungsplanung und der Erledigung von Verwaltungsaufgaben verbringen? Wenn ja, dann haben wir viel gemeinsam.

Das Problem ist, dass am heutigen Arbeitsplatz zu viel Zeit verschwendet wird. Geringwertige Aufgaben verbrauchen die wertvolle Zeit des Einzelnen, und es kann für moderne Büroangestellte recht einfach sein, überfordert zu werden. Dies gilt insbesondere für Manager, wenn 30 bis 60 % ihrer Zeit mit der Koordination von Sitzungen verbracht wird (BCG-Umfrage).

Die Summe der sich wiederholenden Ad-hoc-Verwaltungsaufgaben ist zu einer Qual geworden, was darauf hindeutet, dass Zeitmanagement nicht nur eine persönliche Herausforderung, sondern eine teure organisatorische Angelegenheit ist.

Mit dem Aufkommen von Messaging-Plattformen wie Slack, Kik, Google Hangouts oder Microsoft Teams und den Verbesserungen der Natural Language Processing (NLP)-Technologien sahen wir eine Möglichkeit, die Herausforderungen des heutigen Arbeitsplatzes zu bewältigen und Unternehmen dabei zu helfen, viel Geld zu sparen.

Deshalb machten wir uns daran, Ophi zu entwickeln, einen Chatbot, der die Zeit von Büroangestellten und Managern spart, indem er ihre Arbeitsabläufe automatisiert und an einer einzigen Stelle organisiert. Kurz gesagt, er bietet Ihnen die Möglichkeit, Probleme zu lösen und Ihren Tag durch einen schnellen Chat zu planen.

Unser Prozess

Mit Slack als Schnittstelle und der Integration mehrerer anderer Tools wurde ein Chatbot erstellt, der die Benutzer bei der Optimierung ihrer Kalender und der Planung von Besprechungen unterstützt.

Mit Ophi wollten wir in die Ära der Gesprächsbüros eintreten, denn die Idee war, dass jeder einen automatisierten Assistenten für seinen Arbeitstag braucht und verdient.

Das Projekt begann mit einer Nutzerforschung zu den aktuellen Schmerzpunkten am Arbeitsplatz. Es gelang uns, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, was als erstes Sinn macht, um zu automatisieren, und wir identifizierten die ersten zu entwickelnden Funktionen, die sich um Zeitmanagement und Sitzungsplanung drehen.

So begannen wir mit dem Prototyp von Ophi für die Arbeit in Slack und konzentrierten uns zunächst darauf, Teambesprechungen und individuelle Kalender auf intelligente Weise zu synchronisieren. Unser technisches Team entwickelte den Chatbot mit Hilfe von Natural Language Processing-Technologien (NLP) und einer Architektur für Mikrodienste. Insgesamt entwickelten wir acht verschiedene Dienste wie die Integration von Slack, die Synchronisation von Google-Kalendern, ein Analysetool, NLP und mehr. Alle Dienste wurden über NATS (High Performance Messaging System) mit unserer zentralen Anwendung verbunden.

Gleichzeitig untersuchte das UX-Team die besten Praktiken von Conversational User Interfaces (CUI), um die Einführung auf dem Markt zu erleichtern und voranzutreiben.

Durch einen Zyklus von Benutzertests und Iterationen wurde Ophi schneller und intelligenter, um Büromitarbeitern bei der Erfüllung ihrer Aufgaben und der Koordinierung von Besprechungen zu helfen.

Das Ergebnis

Falls Sie sich über dieses Projekt unterhalten möchten, wenden Sie sich bitte an julius@wattx.io

Das Feedback der ersten Alpha-Tester war ermutigend, und die Idee schien bei vielen Leuten, insbesondere bei Top-Managern, unserem Zielnutzer, Anklang zu finden. Wir beschlossen, mit der Rekrutierung von Beta-Testern zu beginnen, um eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, ob Ophi als unabhängiges Unternehmen arbeiten könnte.

Ophi bekam über Wochen hinweg immer mehr Zugkraft, und 370 Personen meldeten sich als Beta-Tester für unsere Arbeit als Assistent der KI an. Das Team wurde akzeptiert, die Lösung auf dem Chatbot-Gipfel 2017 in Berlin vorzuschlagen, und alles war auf dem Weg, ein neues Unternehmen zu gründen.

Dennoch, und obwohl wir rasche Verbesserungen im Bereich NLP beobachten konnten, begannen wir zu verstehen, dass die Technologie noch nicht reif genug war, um unsere Vision zu verwirklichen. Um einen persönlichen Assistenten zu entwerfen und zu entwickeln, der Menschen und Unternehmen Zeit und Ressourcen spart, sind noch viele technologische Verbesserungen beim Parsen von Wörtern und Sätzen, beim Umgang mit den Fehlern der Benutzer und bei der Sicherstellung des richtigen Gesprächskontextes erforderlich.

Deshalb haben wir nach langem Nachdenken beschlossen, das Projekt zu parken.

Rückblickend auf die gesamte Reise war es eine gute Einführung und Lernerfahrung für das Team, die es uns ermöglichte zu verstehen, was die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen von NLP und Chatbots sind. Während der Reise konnten unsere Entwickler und Datenwissenschaftler die neuesten Technologien im Bereich NLP und KI erforschen, während die Designer die Möglichkeit bekamen, mit Konversationsschnittstellen zu arbeiten.

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